湖州市公安局南浔区分局 浙江湖州 313009
摘要：大数据时代是当前社会信息技术发展下的主要背景，一切社会生产生活活动均与大数据息息相关，由此产生了以大数据为基础的网络社会关系，由此公安警务工作的开展，必须以大数据为基点实现业务范围和业务能力的革新，以满足当下社会管理和服务的需求，因此需要结合大数据相关技术不断探索警务工作发展之路。本文通过对公安警务工作在大数据背景下的滞后性的分析，并提出发展建议。
关键词：大数据；公安警务；发展思路
1.大数据背景下公安警务工作的概况
1.1大数据背景下的新形势
大数据（Big data）是指在较短时间内难以用常规的手段和工具进行搜集、处理、管理和存储的数据类型，在《大数据时代》一书中提出，大数据具有量大、高速、真实、低价值密度和多样化五个主要特征，而大数据时代则是指当前情况下，大数据作为一种公认的实质生产要素和重要价值资产被普遍重视与利用的社会实况。在大数据背景下，网络交互频繁网络数据增多，由此社会活动表现出一系列的普遍特点，为公安警务工作带来了挑战。一是现代社会活动频繁，个人、组织、单位、团体等主体产生的信息较多，且信息之间具有关联性，因此警务工作面临的是基于大数据下的信息筛查、搜集和管理等工作，传统手段效果略显不足。二是在2015年以后国家大数据战略的宏观要求下，公安部门各级部门也在为大数据战略做积极的规划部署，并提出“必须坚持刀刃向内、自我革命，加快推进数据融合共享，先把智慧公安的‘大脑’建好。”的路线要求。
1.2警务工作与大数据衔接的必然性
警务工作与大数据衔接并不断优化，除了时代背景的要求之外，还与大数据相关技术手段对警务工作的积极意义有关。有助于联接国际大环境。可通过网络渠道加强国际警务联系，对于目前国际犯罪或国际警务具有优势作用，尤其是在突发公共事件和国际新兴犯罪等方面具有突出作用。依靠大数据技术，可以实现区域内的快速互动，确保多级或同级多地警务联动，且利用大数据广泛的统计优势和大量的分析与存储功能，可以建立起具有普遍联系的数据库，从而宏观分析工作和社会活动中的规律，无论对于警务研究还是警务实践都具有高操作和高效率的意义。公安部门可以建立起如公众号、网站、微博、监控系统等一系列对外通道，加强与社会的实时联系，有利于接受外界信息，同时配合云监控，可以实现公安部门的快速索引、查看和控制，可以应对网络世界中的多种问题。
2.公安警务工作在大数据背景下的滞后性
2.1大数据背景下的观念障碍
观念障碍并非是指公安部门对大数据的重视不足，而是专门的观念欠缺，即将大数据环境看成一个相对独立的网络环境，将大数据相关技术看作是纯辅助性的技术，由此在警务工作中往往会将大数据相关的事物的价值低估。缺乏大数据意识，广义的大数据意识已经超出了大数据本身，而是提倡一种新的思维模式，即在传统数据警务的基础上进行突破，以关联性为核心纽带查找事物之间的普遍联系，而不再局限于具体的某一个信息内容，通过分类查找实现信息筛选和判断，主要意识未能成型制约了大数据警务工作的全面开展。警务工作的革新处于起步阶段，依靠大数据技术完善内部管理、加强对外沟通、实现业务拓展的格局尚未形成，在技术与管理上的研究尚且不足，因此也存在发展意识不足的问题。
2.2系统与技术体系建设不良
在警务系统的建设中系统功能与相应的技术尚不完善。
如警务平台的建设，仅仅是将一些线下警务工作项目加设于大数据平台中，平台功能未能实现突破和创新，对于数据的处理局限于简单的搜集和比对，而缺乏深层次的分析与分类，在数据采集的广度和关联性等方面的处理能力不足；警务数据的搜集存在局限性，单次搜集中仅仅是对音视频或文字、照片等某一类别数据的搜集，而对其他类型的数据采集以及对冗余数据的提炼或删除处理能力不足，在数据搜集之后无法及时实现地域间的共享，出现部门间、地区间的信息壁垒；在安全性方面，由于数据的重要性，需要更高的保密保障，特别是在与外界对接时的安全防护问题需要进一步探究。
2.3建设方案不匹配
目前除系统和技术体系建设不足之外，还存在公安部门建设规划方案与实际发展趋势和实践工作需求不匹配的问题。制度方面存在传统制度管理现有事务的情况，并没有形成成熟完整的以大数据为基点的警务管理形式；在人才队伍建设方面，虽然形成了对网络信息方面专业技术人员的重视，但缺乏大数据背景下的警务信息技术人员考核、评价、培训和晋升的合理标准与流程；在软硬件设施建设方面，由于行业技术发展较快，软件和设备等更新换代不及时，或缺少足够的支持而显得滞后。
3.大数据背景下公安警务工作的发展建议
3.1加强规划建设
应树立起大数据意识，将抽样分析的模式向大数据关联推导转化，同时认识到大数据对当前警务工作的重要意义，考虑以传统警务模式为基础，结合大数据发展趋势和社会变化规律，立足于长远角度采取规划建设。实现大数据的广泛覆盖，研究利用大数据优化内外警务的突破，提高警务效率，如开展多种形式的服务、通信渠道，建立以大数据警务信息库为核心的模式，利用先进的信息采集、比对、分析、存储、共享等技术构建稳定而功能齐全的警务系统。组建一支拥有过硬技术的人才队伍，并匹配以大数据为基础的管理、绩效、责任工作机制，让大数据成为公安部门的一种氛围和潜意识表现，同时建立统一的信息化、数据化标准，对各类信息统一录入、分析和管理，提高工作效率。同时还需要根据实际情况增加财政投入，保障教育培训、软硬件升级等顺利开展。
3.2强化人才队伍建设
大数据人才是警务工作中的重要环节，系统操作、技术运用、工作自检、远景规划建设等均需要专门的人才提供帮助，因此需要吸引和培养人才。公安部门应在允许范围内实现人才扩招，招录范围包括院校的优秀毕业生、大数据行业精英等，直接聘入公安部门工作或以技术、培训顾问的形式提供其他帮助。同时可以选派可靠的警务人员深入企业、教育单位进行学习和实践，掌握关于大数据的关键技术，提高应用实践能力。针对大数据专业人员，应当给予充分的晋升空间，并构建不同于一般岗位和其他技术岗位的评价与晋升指标，需要结合大数据的特点进行设置。
3.3深化技术革新
在完善数据共享的基础上，充分利用各种资源进行比对碰撞，从海量数据关联出蛛丝马迹，为侦查破案提供线索。可探索建立超级搜索、超级档案、超级地图、超级关联等工具模型，为分析研判提供智能化、自动化可视化支撑。依托大数据平台，查找违法犯罪人员活动规律，提取各类矛盾风险特征，实现对违法犯罪及风险隐患的预警。苏州犯罪预测系统、上海反扒地图等平台，为预测预警预知开辟了解决思路。充分利用大数据，与时俱进地推动公安工作变革，不断探索和总结社会治理成功经验，提高人民群众安全感和满意度。可推出交通热图、电子支付、互联网+政务公安等便民利民措施等，为提高治理能力奠定坚实基础。
4.结语
大数据时代警务工作的变革和转型是必然趋势，公安部门需要立足于时代的特点，结合相关的技术和国内外发展经验，对警务工作的模式、平台等进行完善。同时应当重视制度建设和人才队伍建设，多方面保障警务工作向科技化、时代化发展，为维护社会稳定提供有效帮助。
参考文献：
[1]徐亚琼，马娟娟.浅谈“大数据”与公安工作应用[J].法制博览，2019（36）：228-230.
[2]李俊莉.大数据多维感知与智慧警务探析[J].网络安全技术与应用，2018（12）：76-77.
[3]张景琪，张阳.公安大数据建设探讨[J].甘肃科技，2017，33（12）：8-10.