解决方案

一．当前公安行业在数据处理中存在的问题

1.数据存储不及时

现如今公安机关开展治安管控工作涉及社会的方方面面，可以通过多渠道、不同层次收集数据信息。然而尽管有如此多的数据来源，由于公安机关手动的数据管理方式过于落后，造成情报信息存储工作流于局限性。因此，数据存储业务上的缺陷，常常暴露出情报工作的诸多问题，深知酿成较为严重的后果。例如，“10.28”金水桥暴力恐怖袭击事件，在事件发生前，暴力恐怖袭击分子为了进行暴力恐怖袭击、制造恐慌，40次分别从不同加油站收集了200升汽油，购买了数把管制刀具，前后三次去天安门广场踩点，携带反动旗帜进京，这些数据背后无不透漏出恐怖袭击的蛛丝马迹，如果公安行业及时开展数据搜集工作，完善信息管理系统，大量存储此类有价值的信息并加以挖掘分析，金水桥暴力恐怖袭击事件也许就不会发生或能避免不应有的损失。

2.信息上报延迟、失真

现阶段公安信息工作呈现出大数据特点，基层的信息情报搜集人员和主管负责人员面对每日如此多的数据流量，汪汪会走向两个极端。一是由于工作人员对情报工作重要性认识不够、敷衍了事，这种不负责任的工作态度造成上报信息不及时，进而导致上报的信息失去其应有的价值；二是参加信息搜集的公安民警面对堆积如山的数据信息逐渐变得麻木，对上报信息缺乏筛选分析，使得传到领导前的数据质量不高、内容单一、指导性差，为治安案件埋下祸根。如云南省普洱市“孟连事件”中，之行任务的公安民警未能及时向上级领导部门传达胶农诉求，上级主管部门未能提出有针对性的对策伸直视而不见，导致我公安民警在现场处置过程中矛盾激化，受到500多名胶农围攻，41名民警受伤、8辆警车被砸坏，15名群众在混乱中受伤，这一系列严重后果，揭示出下层情报信息向上级汇报的过程中存在失真、不及时现象。因此，公安行业的信息情报工作保证信息的真实性和时效性也是公安行业工作中的重要一环。

3.数据技术含量低

先进的信息情报技术能够提高各级公安机关对各种信息的收集、处理、分析的效率和准确性，提高对信息资源的开发利用，向上级决策机关提供准确、可靠的信息，提高决策机关的决策水平。但是从基层民警上传的信息内容来看，很大一部分内容是某年某月某日开会、某年某月某日集中行动、某年某月某日破获或查处了一起刑事或治安案件等等，大都属于一事一议类，体现了工作的进度。但是公安行业进行信息搜集工作的根本目的是充分利用搜集到的数据进行科学的分析研判，从中分析出犯罪特点、犯罪人心理特征、活动规律、目的，进而做到打击犯罪，预防犯罪。现阶段，我国刑事案件中流窜作案的比率逐渐扩大，给国家和人民造成重大的经济财产损失。对于流窜案件处置方面，各地公安民警多以邻为壑、画地为牢，不能做到及时发现及时查获，以动制动。究其原因主要是对于搜集到的动态信息没有定期汇总、综合整理、及时进行串并案分析，缺乏技术支持，

4. 信息搜集方法欠缺、深度分析不够

及时准确的行动必须以科学高效的分析方法为依据，具体的信息数据分析方法有逻辑推理法、综合统计法、比较练习法、特征解析法、碰撞比对法、频率分析法等。而受到情报信息分析研判机制和基层民警基础业务素质的限制，一些民警不能建立相应的数据工作模型，没有数据模型作为基础就无法在孤立的零散的海量信息中围绕犯罪活动构成要素，无法找出表面上看似没有关联事物之内的内在联系，使得异常条件很难发现，最终不能用科学的管理、完善的机制来规范和保障信息情报分析工作的开展。在信息汇报方面，基层民警在对搜集到的信息进行整理时往往生搬硬套、缺乏灵气，在写作技巧上没有针对性，一个模式。

二．北京泓维明昊公安行业商业智能解决方案目标

解决上述问题，关键是要对大数据进行大量的搜集整理清理，通过模型对海量的数据进行分析建模，挖掘出各类数据产生的内在原因，进而预测某一案件的发生概率及发展趋势，以实现公安行业治安防控的目的。为实现这一目的，解决上述问题，北京泓维公安行业商业智能解决方案以公安信息网络为依托，将公安内部资源和其他渠道获取的相关社会信息资源，经过汇集、整合后融入到局警务信息综合决策服务平台上，根据各部门及相关业务警种的实战需求，合理进行信息组织和资源配置，实现公安信息资源的综合应用和深层次利用的决策服务平台，分别满足宏观决策、作战指挥和一线行动的研判需求。平台具有上下互通、纵横比对、分析研判、预警防范、辅助决策等综合决策服务功能，具有解决资源整合、信息共享、深度应用等问题。因此，警务信息综合决策服务平台主要解决三大服务，既“为辅助领导决策提供服务，为基层民警一线作战提供服务指导，为各警种公安业务工作提供服务支持”。

三．北京泓维明昊公安行业商业智能解决方案意义

因现阶段我国的警力其实是不足，我国正式编制的经历约200万人，与普通群众的人数比大约为千分之二。各地经历日常工作压力中，任务量大，基本保证不了正常休息，尤其在北京上海深圳等大城市，基层民警日常工作尤为繁重。在如此繁重的任务之外，还要加入大数据信息的分析，势必会加重民警的工作。而泓维明昊的的解决方案很好的解决了这项问题，大大地提高了公安行业的效率。

泓维明昊所提供的解决方案是通过数据的分析、跟踪、挖掘技术进行快速的识别模式，从而预测未来的犯罪行为。随着与日俱增的犯罪数据规模与日渐复杂的犯罪手段的出现，使得根据经验分析犯罪数据的难度越来越大，数据的分析、跟踪和挖掘的技术的出现为快速识别犯罪模式，确定犯罪人员，提供了高效的分析或是产生实时的解决方案都提供了可能，从而节省了大量的时间与人力资源，使得公安行业的治安工作更上一个台阶。数据的分析、跟踪和挖掘技术是一种应用数理统计方法及机器学习技术从大量的不完全信息中提取有价值的信息的过程，通过对数据的清理，建立分析的模型，从而得出有价值的结论，为决策和判断提供支持。公安机关可以通过这样的途径，预测出某地发生治安案件的概率，并采取相应的措施，将暴力案件扼杀在源头，变破为防，以提升犯罪防控的能力，降低犯罪率。

同时泓维明昊的解决方案对于治安管理的意义还在于，能够提高公安决策的科学性和准确性。当前公安机关在把握辖区整体警务工作的时候，由于缺乏准确的、关联的信息，往往导致决策时效性差，科学性不足，有的甚至是拍脑门的决策。在该解决方案得以实施以后，会为领导决策提供大量的依据，增加决策的准确性，有效指导警务实战，发挥统一部署，协调各方的作用。

四．北京泓维明昊公安行业商业智能解决方案主要内容

根据建设目标，主要建设任务主要包括以下几个方面：

1.建立统一的数据化业务决策规范与工作流程：

建立统一的警务信息综合决策服务平台管理规范与工作流程，是从建立健全配套工作机制的角度提出了建设任务，这个工作也是开展警务决策平台建设的主要任务，否则各级干警在使用系统的过程中就会缺乏标准，无从下手、各行其是。

2.建立统一的警务综合数据库：

建设目标之一就是要提供技术手段去获取公安内部和社会面信息数据，最终形成数据丰富、鲜活的综合决策库，这是信息共享和综合决策利用工作的基础。通过数据交换平台整合三类数据资源，在市厅统一建立涵盖公安主要信息、易管理、易维护的市级警务综合数据库。

3.建立统一警务信息综合决策服务平台，实现三大服务：

采用集中建库和市、县（区）、所队四级应用的建设模式，实现为辅助领导决策提供服务，为基层民警一线作战提供服务指导，为各警种公安业务工作提供服务支持。

4.建立技术支撑体系，满足需求的不断增长与变化：

该支撑体系不但要以数据交换平台和公安业务架构平台为核心，还要以智能统计分析工具、智能轨迹分析工具和智能全文检索工具等。整个技术支撑体系将能够满足市厅警务平台今后不断发展的需要。

五．北京泓维明昊公安行业商业智能解决方案主要子系统模块

1.轨迹分析

充分利用现有情报平台的人员行踪轨迹数据，通过可灵活定制业务模型的配置工具创建轨迹分析方案，向各级民警提供易于理解使用的分析功能和可视化的分析结果关联信息，为各类人员、车辆轨迹信息开展研判工作、服务实战提供强有力的技术支持。基于活动异常类人员分析研判分析，可以快速查看高危人员、较高活动频次人员，跨多个地市人员的各种信息，可以通过图形方式更加直观的查看相关信息。轨迹分析主要包括以下几种：

a. 重点人员轨迹分析

b. 流动人口轨迹分析

c. 异常人员活动轨迹分析

2.专题分析

根据情报信息分析的特点和需求定制开发专题分析模块，依托这些分析模型寻找和发现情报线索，实施轨迹定位和追踪。 

a.机场安检及经停旅客分析

b.国内旅客分析

c.卡口车辆分析

d.网吧上网人员分析

e.暂住人口分析

3.警报分析

警情分析模型和工具主要包括多维分析、趋势预测、对比分析、指标分析、统计分析、案事件分析、治安分析、热区分析、轨迹分析、警务运行分析、串并案分析、线索分析、GIS地图分析、110 警情分析、流动人口专题分析等。

以上分析都是通过归纳为犯罪数据挖掘分析，可以将其主要分为以下三类：

（1）犯罪模式分析：犯罪人的行为模式，不同的犯罪人员有自己不同的行为模式，其所实施的若干案件中尤其共同的关联性。（2）基于地理信息系统的犯罪热点分析：根据大量犯罪案件的犯罪报告和相关信息记录来找寻具有相似特征的案件，根据其相似性，可以认定统一犯罪事实人员，同时犯罪模式分析还可以找寻导致类似案件发生的因素，采取有效措施预防犯罪行为的发生。（3）犯罪预测分析：利用科学来提前预知可能发生的潜在犯罪行为，及时敲响警钟，做到犯罪防范预警。

泓维明昊所提供的解决方案可以从数据源中找出形如“由于某些事情的发生而引起另外一些事情的发生”这样的规则，推出每个数据项之间的相关性，从而找出属性集中不同属性之间的联系。设定应用系统的数据项为犯罪类型、姓名、籍贯、文化程度、家庭住址、出生背景、身高、工作经历、体型、脸型、作案动机、作案时间、作案地点、作案工具、流窜类别遗迹流窜范围。我们通过提取犯罪人员的年龄、文化程度、工作经历和作案动机这几个特定项，进行关联分析发现其相似之处。

五．北京泓维明昊公安行业商业智能解决方案技术框架

北京泓维明昊公安行业商业智能解决方案采用的国际最新BI技术Diver Solution^TM主要产品组件的应用流程如下：

数据ETL组件：Data Integrator

Data Integrator (数据的提取、转换和加载)工具用于准备数据转入模型。这样可以避免编写复杂的SQL脚本和查询程序，系统管理员能够无缝处理和集成不同来源的平台或相关文件。系统环境被定义和规划后，系统自动提取数据，计算并处理，将真正需要的数据传输到模型中。Data Integrator可接受整合的文件，也可接受任何抽取自数据仓库、相关数据库或以往系统的数据。可设定数据转换程序，根据数据的更新，进行自动转换。这样就确保了用户总是得到最新、最及时的数据。

Data Integrator指明了数据的来源、对数据的操作和输出的位置，以Java图形界面的形式用于准备数据，供泓维Builder使用。它不但减少了大部分的脚本编写工作，而且允许管理员无缝处理和集成分散来源的平台或关系型文件。Data Integrator（数据的提取、转换和加载）在数据的传输过程不涉及编程。实际的脚本编辑全部在“幕后”完成。输入文件、脚本、进程以及输出文件都以对象的形式显示在屏幕中，这就使得抽象的概念显示为具有潜在关系的具体的数据流。用户无须了解语法或人工创建对象。

数据建模组件：Builder和DiveMaster

泓维利用专利的交叉索引技术创建了多维模型，具有特殊的层数据存放设计，允许任意的数据导航和处理。Builder软件将用户数据转换为数据模型，以供查看和分析。数据模型具有特殊的、专门的数据库结构（交叉索引专利技术），在前台展示Diver中有效地使用。Builder转换数据的方式有摘要、索引和预处理。这实际上将客户端（Diver）大部分的分析负担转移给了一个系统程序（Visual Builder），在数据系统非常庞大的情况下可以大大加快运行速度。

DiveMaster 软件的界面帮助用户根据需要来自定义数据模型。DiveMaster可编辑DivePlan （该文件向客户端软件说明数据模型应如何显示给用户）。DivePlan包含的信息有：显示的列有哪些，什么计算字段可用以及如何连接多个数据模型等等。DiveMaster的另一功能是在控制台中添加类目。

数据展现组件：DivePort、NetDiver、ProDiver和DI-Diver

DivePort是一个门户产品技术，用于前台查看和分析数据结果和报表；一般在企业中是初级用户使用；权限不高。

NetDiver是一个基于WEB网络的外部访问端工具，用于前台查看和分析以及钻取数据、设计适当图形界面结果和报表；一般在企业中是中级用户使用。

ProDiver与Diver都是一个功能强大的商业智能界面软件，用于生成、设计和制作包括钻取报表和分析界面，都是高级用户使用，系统操作和使用权利高。不同的是ProDiver是远程访问工具，而Diver是企业内部网络使用。

数据展现组件是世界标准的高性能报表设计系统，支持包括OLAP多维数据查询，提供超过几十种以上的风格选择，可以对数据访问及输出进行完全控制。终端用户可以下下钻取报表，排序和过滤信息，更新报表，打印报表，并且所有的报表都可以导出多种不同格式，包括PDF、Excel等。