智慧警務是以大數據、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,構建智慧警務大數據平臺,實現公安信息數字化、網絡化和智能化。通過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。
智慧內保是智慧警務建設的重要內容,匯聚單位標準地址、從業人員、保衛人員等基礎信息,對重點單位和要害部位的人員,結合空間數據,建立人員全息檔案,進行警情態勢預測、高危人群篩查、串并案等主題和多維度分析研判,實現多維度預警。
智慧內保在智慧警務建設中起著舉足輕重的作用,包括匯聚內保單位基礎信息,建設信息資源庫,為數據交換共享提供服務支撐;實現內保輔助決策,展示單位內保工作形勢,提供參考和數據支撐;實現內保監測預警功能,采用大數據挖掘、人工智能等技術進行預警監測。
通過智慧內保警務平臺,對內保單位開展安全檢查,排查治安隱患;檢查內保單位重點部位、重點物品,對重要崗位人員進行審查及身份核實,“人防、物防、技防”措施是否到位,并開展宣傳教育工作。
通過智慧內保警務平臺,整治轄區內重點單位、重要部位、重要基礎設施及周邊地區突出的治安問題,對各類擾亂治安秩序、盜竊公共財物、破壞基礎設施等違法犯罪案件,加大偵辦的力度,實現對單位內部安全事件的有效預測預警預防,提高社會治理社會化、法治化、智能化、專業化水平。
智慧內保警務平臺,包括智慧警務管理平臺、智慧警務APP、企業內保管理系統。
企業內保管理系統,包括通知公告、預警信息、監督檢查、從業人員信息管理、安防建設、輿情上報。
輿情上報,支持內保單位對于發現的異常情況進行及時上報,包括視頻、拍照、文字描述等方式。
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。
數據是一種寶貴的資源。利用新技術新方法挖掘現有數據的價值,找到數據間的關聯關系,提高基礎數據的利用率,并預測未來趨勢及行為,是面臨的迫切問題。一批新興的數據處理、挖掘與分析技術不斷涌現,使分析處理海量數據變得更加容易、更加便捷。
通過建設大數據基礎平臺,對已有海量數據進行整合、挖掘和分析,由傳統的經驗決策模式逐步轉變為數據決策模式,可以進一步提升管理水平以及決策效率,并充分挖掘數據資產的重要價值。大數據基礎平臺采用模塊化結構,模塊高內聚、松耦合,應滿足高可靠、實時響應快、安全性好、開放性好,系統應易于操作、易于維護、可擴展性好。
大數據平臺進行數據采集時通常要面對數據結構、業務規則、技術特性(網絡、安全、性能約束)等方面的綜合挑戰。如果數據源和大數據平臺處于相同的網絡環境,具有類似的數據結構和編碼映射,可以通過工具配置或腳本進行采集,如使用Sqoop。當需要面對和對接第三方的數據生產系統,需要遵循對方的抽取協議,以及跨網段的數據訪問,從而需要對采集應用進行一定程度上的定制,可以使用Java NIO、Netty或Mina。
數據倉庫,英文名稱為Data Warehouse,可簡寫為DW或DWH。數據倉庫,是為企業所有級別的決策制定過程,提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲,出于分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業,提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
數據倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數據集合,支持管理者的決策過程。數據倉庫的主要特征:(1)面向主題的:數據倉庫圍繞一些重要的主題,如顧客、供應商、產品和銷售組織。(2)集成的:通常,構造數據倉庫是將多個異構數據源,如關系數據庫、一般文件和聯機事務處理記錄集成在一起。(3)時變的:數據倉庫從歷史的角度提供信息。數據倉庫中關鍵結構都隱式地或顯示地包含時間元素。(4)非易失的:數據倉庫總是物理地分離存放數據,這些數據源于操作環境下的應用數據。由于這種分離,數據倉庫不需要事務處理、恢復和并發控制機制。
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。