智慧警務以大數據、云計算、人工智能、物聯網和移動互聯網技術為支撐,以“打、防、管、控”為目的,綜合研判為核心,共享信息數據資源,融合業務功能,構建公安智慧大數據平臺,實現公安信息數字化、網絡化和智能化。智慧警務大數據平臺,全面感知、綜合分析、整合公安業務資源和社會化信息資源,提供高效的警務管理手段,拓展便民服務空間。
社會治安防控體系建設,結合公安智慧新警務建設需求,以治安圈層查控、單元防控、要素管控為主的立體化、信息化社會治安防控體系建設,進一步提高社會治安的控制力,使人民群眾安全感和滿意度提升,社會更加安定有序。
社會治安防控體系建設,對智慧內保管控、公交智慧安防、新興業態管控、重點人管控、矛盾糾紛管理、互聯網應用、治安綜合業務移動應用等方面進行規范化、智能化建設,提升社會治安防控治理智能化水平,提升社區安全防范智能化水平,加強內部安全管理防范,打造城區公交社會治安防控要素智能化監管平臺。
社會治安防控體系平臺,包括綜合業務應用門戶、智慧內保管控、公交智慧安防、新興業態管控、重點人管控、矛盾糾紛管理、多級工作臺、互聯網應用、綜合業務移動應用、數據資源建設。
新興業態管控
近年來,隨著科學技術和互聯網的迅猛發展,寄遞物流、3D打印、網約房、無人機、網約車等新興行業快速發展。通過構建新興業態管控系統,實現對新興行業及從業人員的管理,并結合本地人口數據進行數據挖掘和應用。
新興業態管控,通過對寄遞、民宿、網約房、網約車等新興業態的企業信息和訂單信息,無人機、3D打印等新興產品的材料、制造、設備、訂單、流向和用途等信息的獲取和采集,建立新興業態監控體系。
基于沃達德大數據平臺,通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘,根據數據的特性,采用合適的可視化方式,將數據直觀地展現出來,以幫助人們認識數據、理解數據,同時找出包含在海量數據中的規律或者信息,預測未來發展趨勢,進行智能化決策分析,使得數據資產成為核心競爭力。
大數據平臺所需的各個重要環節,包括基礎設施建設、數據采集、主數據管理、實時計算、批處理與數據倉庫、數據存儲及作業調度。完整的大數據平臺都要有數據采集、數據處理(實時處理和批處理)、數據服務和數據展示環節。數據采集,技術選型上主要考慮其支持的數據源種類和協議是否豐富,能夠對接非常多的數據源,同時盡可能地通過配置去集成數據源并采集數據。
流處理,現實生活中,很多數據是屬于流式數據,即計算的輸入并不是一個文件,而是源源不斷的數據流,如實時交易所產生的數據、各種傳感器數據。需要對這些數據進行實時分析,否則數據的價值會隨著時間的流逝而消失。通過流計算技術,構建一個高度可擴展、分布式、快速、可靠的實時計算平臺,用來處理高速流式數據。
批處理,通過構建數據倉庫實現批處理是好的選擇。數據倉庫(Data Warehouse)是面向主題的、集成的、穩定的、反映歷史變化的數據集合。數據倉庫將原本分散的數據統一抽取、清洗、加工、整理、匯聚于數據倉庫,進行智能化的分析,形成分析性報告,用于支持管理者的業務決策、構建商業智能。
主數據管理,主數據管理模塊本質上是一個傳統的Web應用,可以選擇基于Spring-Boot構建,使用MySQL作為后臺數據庫,對外通過Restful API提供主數據供給數據服務。
數據服務,可以基于Web應用技術搭建一個數據訪問服務,這個服務通過分布式數據庫提供的客戶端類庫訪問數據庫,然后對外提供Restful API數據服務。
數據展示,Web頁面上可以使用D3.js、Echarts等JavaScript圖形庫。通過直觀、生動、可交互、可個性化定制的數據可視化圖表,展示數據潛在的趨勢和內在的特性,賦予用戶極好的數據體驗。
基于沃達德大數據平臺,通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘,根據數據的特性,采用合適的可視化方式,將數據直觀地展現出來,以幫助人們認識數據、理解數據,同時找出包含在海量數據中的規律或者信息,預測未來發展趨勢,進行智能化決策分析,使得數據資產成為核心競爭力。