一、行业背景

从公安信息化的建设要求，主要经历了三个阶段，阶段一为基础业务信息化，建设打击犯罪等警务活动的基础网络设施及信息化平台。阶段二为大警务和一体化，实现打击犯罪、社会服务、内部行政管理，综合一体化的IT解决方案。阶段三为智慧警务，实现顶层设计、云计算、大数据、开放共享、智能研判，全面推动公安工作发展。各省公安厅大致先后经历了前期起步阶段、全面建设阶段、深度建设阶段、共享建设阶段，2018年启动智慧公安第三阶段建设，智慧公安三年行动计划（2019-2021），全面迈进智慧化阶段。

近年来，公安部先后多次发文，从数据接入-数据处理-数据治理-数据组织-数据服务-数据安全，助力智慧公安信息化的发展。

二、建设现状

目前公安大数据建设现状正面临着如下问题：

1、缺乏统筹规划

在应用系统规划建设过程中，未能跳出单警种的站位，缺乏统筹性，因此存在应用系统的重复建设，没有在跨警种跨部门间形成有效共享。各应用系统烟囱式部署、规模小、功能弱，缺乏统一的信息展示平台和全局性业务管理能力，无法支撑多部门的业务协同。

2、外部数据采集获取标准不一

各警种对社会面数据的采集和获取提取了大量的需求，包括旅店业、民政、房产、金融、医院、学校、物流、票务、通信、互联网、特种行业管理等。公安机关与外单位共享数据存在信息壁垒，数据标准不统一，数据清洗难度大，可用性差，无法满足大数据分析研判的实战需要。

3、内部数据互联共享不足

公安机关业务系统数量庞杂，信息系统都带有较强的条线特点，各警种的数据存储在各自的业务系统中，各警种的业务应用系统之间相对独立，且部分网络也是隔离的，导致数据大量分散在各独立警种的业务平台中，跨地市、跨警种、跨部门的信息关联享程度不高。

4、数据价值挖潜不足，资源利用不充分

信息资源不够，或者资源虽然很多，但很难找到所需要的有用的资源。已经汇聚的海量资源没有很好地加以利用，数据资源价值未能充分发挥。

5、缺乏统一数据共享服务平台

公安传统的数据资源服务平台只能提供简单的数据查询、比对、下载等功能，无法实现数据和应用的解耦，为上层开发业务应用提供技术支撑，缺乏数据传输交换和数据共享服务。性能、安全灵活性、可靠性和可扩展性满足不了各警种的业务需求。

6、应用系统性和智能性不够

警务系统分散建设、数量众多、功能重复，警务工作与信息技术融合不足，信息化应用深度不够，应用智能性不高，，缺乏统一的信息展示平台，无法形成结构清晰的综合研判、全警通用等智能应用服务体系。

基于大数据架构的数据开发与治理将成为公安大数据建设中海量数据融合和分析挖掘的重要手段，实现异构数据的接入、处理、治理、挖掘，形成标准数据，并最终向各警种业务系统提供统一的数据服务。

三、建设难点

1、网络复杂

公安系统网络复杂，存在各类专网与系统域，数据的传输与汇聚存在较多障碍。

2、数据量与日剧增

各类警种业务数据及监管数据量庞大且与日俱增，传输、存储、计算挑战大。

3、承建厂商多

承接数据平台建设的大大小小厂商众多，这些厂商开发的产品良莠不齐，标准与规范难以统一，系统衔接的问题众多。

4、统一管理与规范难

由于各类厂商、各个系统、各种多云异构数据、各样技术栈使得统一监控管理以及统一规范十分困难。

5、数据多元异构

公安大数据涉及各种数据库、文件系统、应用系统等以及各种格式与协议。

6、需求响应要求快

各警种业务需求急迫，公安大数据平台需要快速响应前端数据需求。

四、平台能力

构建统一的数据接入能力，打造统一的数据传输通道，完成全警种数据的整合汇聚，所有的数据接入、跨网传输、ETL处理、数据分发等任务都可以在一个平台完成。针对源头采集不到位的问题，通过建立全面、动态、可配置的数据接入机制，全面构建全方位获取、全网络汇聚、全维度整合的公安大数据采集，同时在数据传输过程中进行统一的安全配置和监控保障。

构建统一的数据处理能力，支持数据的实时处理、离线处理、结构化处理等加工操作，提供各类主流大数据脚本开发和工作流版本统一管理，以实现各类大数据计算、算法处理、即时查询大数据需求场景，完成全警种数据的深度融合和分析挖掘。

构建统一的数据组织能力，构建公安场景下的原始库、资源库、主题库、知识库、业务库、业务要素索引库规范六大库，实现数据资源分类建库。原始库：存储从外部数据源汇聚的数据，进行标准的数据结构化处理。资源库：依据国家、公安部以及区厅地市的相关标准完成元数据和数据内容的标准化。主题库：根据公安业务工作的主题以及应用的需求，从人、案、物、地、组织、关系、行为、轨迹的方面对资源库的数据进行提取，形成支持全警应用的主题库。业务库：主要包括通用业务库和警种业务库。知识库：公共安全领域共享的知识数据和规则方法集合。业务要素索引库：对业务库的关键要素建立的全局索引，解决业务关联和业务冲突问题。

构建统一的数据治理体系，对数据资源进行标准化和专业化管理，包括元数据管理、数据标准管理、数据资源目录管理、数据质量管理、数据运维管理等，实现数据资产的有效组织和管理，支持过程治理及持续治理，贯穿整个数据生命周期，实现数据资源科学、有序、安全使用。

构建统一的数据服务框架，数据服务层基于服务规约实现服务格式与内容的规范把控，为服务提供标准化管理能力，提供查询检索、比对订阅、数据推送、数据操作服务等数据服务能力。通过数据服务总线对外提供的各种数据访问接口和数据服务，支持Json、Xml、Soap等多种服务访问协议以及协议之间的相互转换，从而支持各警种多类应用灵活访问数据资源。

构建统一的数据安全体系，形成完整的数据源管理、敏感数据识别，数据分级分类，数据脱敏，并建立科学的数据使用权限、数据使用审批和数据使用审计管理机制。

五、建设价值

公安行业构建大数据平台，能确保数据一致性和数据重用性，通过深入开展公安数据治理相关工作的建设，强化数据整合，更大限度融合资源、建立统一的数据标准和管理规范，将有助于为智慧公安建设的业务创新提供更好的支撑，促进社会化治理能力的优化和提升。通过与政务、物联网、互联网等各域数据的互联互通，实现资源有效汇聚和社会协同治理，支撑公安智慧警务、智能交管、智能执法、治安防控、智慧便民等各类业务实战场景。