公安大数据视域下提升数据治理能力的路径研究.pdf
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1、中国人民公安大学学报(自然科学版)2023 年第 2 期 No.2 2023Journal of People蒺s Public Security University of China(Science and Technology)总第 116 期 Sum116公安大数据视域下提升数据治理能力的路径研究王卫华(河南警察学院网络安全系,河南郑州摇 470046)摘摇 要摇 公安大数据战略的深入开展推动了数据服务公安实战效能的提升。然而,数据质量不高、标准规范各异、共享应用不够、深度挖掘能力欠缺等现象制约了大数据在公安工作中的应用。通过对公安大数据现状的分析,剖析了当前公安大数据治理过程中存在的
2、应用系统多而散、数据融合难、资源利用率低问题,从治理机制、数据壁垒、治理力度等方面找出了影响数据治理效能的症结。结合当前公安大数据治理的现状,从数据治理制度、技术手段、治理架构、治理流程、大数据治理人才培养等方面提出了优化公安大数据治理的路径,为公安大数据的进一步发展和公安信息化建设提供参考,以提升公安机关大数据治理的能力和管理水平。关键词摇 公安大数据;数据治理;数据共享中图分类号摇 D631文献标志码摇 A收稿日期摇2022鄄12鄄18基金项目摇2022 年度河南警察学院院级调研课题(HNJY202201)。作者简介摇王卫华(1977),女,河南驻马店人,硕士,副教授。研究方向为网络信息安
3、全、网络侦查。E鄄mail:Research on the Path of Improving Data Governance Capabilityfrom the Perspective of Public Security Big DataWANG Weihua(Department of Cyber Security,Henan Police College,Zhengzhou 470046,China)Abstract:The in鄄depth implementation of the public security big data strategy has promoted th
4、e improve鄄ment of the practical effectiveness of data services for public security.However,the low quality of data,different standards and specifications,insufficient sharing applications,and lack of deep mining capabili鄄ties restrict the application of big data in public security work.Through an an
5、alysis of the current situa鄄tion of public security big data,this paper analyzes the problems existing in the current public securitybig data governance process,such as multiple and scattered application systems,difficult data fusion,and low resource utilization.The crux affecting the effectiveness
6、of data governance is identified from as鄄pects such as governance mechanisms,data barriers,and governance efforts.Based on the current situa鄄tion of public security big data governance,several ways are proposed to optimize public security big datagovernance from data governance systems,technical mea
7、ns,governance architecture,governance proces鄄ses,and talent cultivation for big data governance,laying a solid foundation for the further developmentof public security big data and the informatization construction of public security,so as to improve the a鄄bility and management level of public securi
8、ty organs in big data governance.Key words:public security big data;data governance;data sharing101王卫华:詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬公安大数据视域下提升数据治理能力的路径研究0摇 引言摇摇随着智慧警务系统深度和广度的不断拓展,种类繁多的各种警务数据呈现出爆发式的增长,已成为一种新型的警务核心资源。在海量的数据资源中,存在数据质量参差不齐、数据标准多种多样、数据存储分散等问题,使数据应用价值大打折扣,在一定程度上影响和制约了智慧警
9、务效能的发挥。没有一套科学高效的数据治理机制,会导致大量重复、无效等“劣质冶数据的产生,进而带来数据管理成本的提高、工作效率的降低和存储资源的浪费,甚至会对案件的研判结果带来干扰,产生消极的影响。因此,在公安大数据智能化时代,如何充分管理和利用数据,对公安应用系统中的数据资源进行整合和关联,满足公安数据信息海量化、异构化和应用多样化的需求,是当前公安机关面临的一个重要问题。数据治理是解决这一问题的重要抓手和核心。2019 年是数据治理元年。数据治理是通过制定科学的管理政策和统一的操作规范对数据资产进行管理,保证数据的可用性、一致性和安全性1。公安数据治理是数据治理在公安工作中的具体应用和实践。
10、建立一套科学的数据治理体系是公安机关智慧警务发展的一个重要前提。以大数据、云计算技术为引领,以服务公安实战为宗旨,开展数据治理工作,改善数据质量,增强各种数据资源的梳理整合,促进数据在公安内部的无障碍共享,最大限度提高公安大数据资产的数据价值,并将其转化为战斗力,为实现数据共享共用和系统集成打下坚实的基础,进一步推进智慧警务的顺利实施。1摇 公安大数据现状公安大数据建设已从初期的金盾工程到现在经历了二十余年,取得了令人瞩目的成绩,为打击各类违法犯罪提供了强大的数据支撑。在公安大数据应用过程中,存在诸如数据结构不统一、共享交流难的问题,制约了数据价值的充分发挥。特别是进入大数据时代,这种现象不但
11、没有减少,反而又不断出现一些新的问题,主要包括以下几个方面:(1)数据不可知不同警种为了侦察办案和提高工作效率,建立了不同的应用系统。由于各个公安业务应用系统产生了复杂且存储分散的海量数据,每个系统都像一个数据沼泽地,无法确定总共有多少数据资源。有的公安机关对自己所掌握数据的整体情况做不到了如指掌,如保存了哪些数据,数据资产量有多大,数据和业务间的逻辑关系是什么等。有的公安机关虽然已经意识到大数据在公安工作中的应用价值,但是对系统中有没有能够提升破案效能的关键性数据,应该从哪个系统获取具有多个来源渠道的数据等问题较为模糊。(2)数据不可控数据不可控是长期困扰公安大数据治理的一个重要难题。各应用
12、系统的数据相互独立采集,执行标准各异,无法有效进行不同系统的集成和融合,缺乏科学有效的数据质量管控制度和手段。数据内容繁多,定义、结构、来源不一致,质量整体不高,使用难度大,治理管控困难。没有建立数据生命周期管理机制,无法实现数据采集、加工、应用等闭环管理,造成对数据全流程监控的缺失。(3)数据不可联由于公安机关内部的行政划分,导致公安机关各警种、各应用系统产生的数据出现不一致性和冲突等现象,不断产生数据互联的断层,无法满足数据跨部门的共享和深度利用。数据关联度不高,没有形成数据知识体系,难以在数据和知识之间进行转换,无法对数据实现智能化的挖掘分析,数据的深层价值无法有效体现,不能充分支撑业务
13、的需要。公安机关数据与其他政府部门数据的物理隔离,彼此间的数据不能进行融合,进一步造成了数据的不可联。2摇 公安大数据治理过程中存在的问题2郾 1摇 应用系统多而散由于警务工作的需要,各级公安机关各警种建立了大量的信息系统,但大多都是站在应用部门的角度来管理和使用这些系统数据2。缺乏有效的顶层统一规划,对数据需求的侧重点不同以及出于其他因素的考虑,导致数据分散在不同的系统和部门中。一些案件的侦查需要多个系统数据的支持和共享,但是由于数据分散存储在不同的部门和系统中,造成数据利用程序繁琐。分散割裂的数据使公安各项业务的全流程优化难度不断加大,降低了数据的可信度和质量。一部分数据无法重复利用,导致
14、不同警种应用系统重复建设,增加了资金的投入和管理的成本。2郾 2摇 数据融合难当前,公安各种应用系统规模日益繁多丰富,数据总体量大,数据类型多种多样,结构异化复杂度201王卫华:詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬公安大数据视域下提升数据治理能力的路径研究高。不同系统间的多源数据融合和深度挖掘难度不断增加。一些公安业务系统建设过程中存在重建设、轻规范、轻管理的现象,重点解决应用系统有无的问题,没有着眼未来部门发展和层级间的数据共享共用问题,技术框架、内容、数据格式各不相同。系统由不同公司采取不同的技术设计,存在标准不完全一致、数据重复采
15、集、数据冲突、格式各异、数据冗余、信息缺失等现象。利用数据进行案件综合分析研判时,存在结构化和非结构化数据的共存、上下级或同级业务系统的对接难、数据标准不统一、数据质量不高等情况,无法完成不同系统数据之间的逻辑整合。数据间的各种差异无法使用一个统一的数据模型或者算法完成综合分析,影响了部门和警种间的协同配合,制约了数据价值的深度应用。2郾 3摇 资源利用率低,服务实战能力不足随着公安大数据总量的急剧增加,数据综合利用效率不高问题越发凸显。没有构建警务数据知识图谱,数据和知识两者无法快速转换。专业数据挖掘人才和有效挖掘工具、手段的缺乏导致无法对数据进行深入挖掘,数据的深层价值无法体现。目前,公安
16、大数据主要是以服务本地公安业务为主,对于跨行政区域的数据支撑力度有待加强。信息服务类型主要是数据查询、小范围内的数据对比等,深度数据挖掘利用率较低。一些技术手段无法对海量数据进行科学处理,导致数据堆积,无法实现数据交换共享,满足不了公安机关对数据资源的大批量、深应用、易使用的需求。3摇 公安大数据治理困境的成因针对上述问题,认真剖析根源,主要有以下原因:(1)缺乏科学的数据治理机制在公安数据治理过程中,由于缺乏科学性的数据治理机制,关于数据统一标准如何制定,哪些数据能够共享,共享数据如何管理和使用,数据安全访问策略等问题都不是特别的明晰,存在一定的不足。条块分割严重,缺少专业的数据治理机构,没
17、有建立一个统一的业务规范和数据标准,数据质量无法得到保证,导致数据无法被使用的情况时常发生。如某一公安部门在查询数据信息时,数据归口众多,可能会出现所需信息不完整、不一致的情况,导致数据输出无法满足公安实战需求。数据治理权责制度的缺失,造成数据管理、数据使用等相关部门权责不明晰。各系统虽然都部署在同一个公安内网中,但是统一管理的难度较大。没有建立智能化的安全审计平台,缺乏高效的监督和责任追究技术手段,在一定程度上会造成共享数据的越权使用和泄密问题,这也是一些部门不愿意共享数据的原因所在。(2)数据壁垒现象突出各系统之间没有建立起统一的数据汇聚接口,导致数据共享应用时出现数据壁垒,极大降低了工作
18、效率。有的警种将自己管辖范围内的数据视为己有,不愿向其他警种开放。有的警种对数据共享持有谨慎保守的态度,以安全保密为由,不肯共享数据,使数据壁垒现象频发和数据孤岛长期存在。有的公安机关只能使用本级范围内的数据,对上级部门的数据由于种种原因无法灵活使用。由于存在数据归属性和行政管理体制方面的一些现实问题,繁琐的数据共享手续申请和复杂的使用权限限制了部门和系统间的数据交流。如河南省信阳市发生的儿童走失案,从一定程度上暴露出公安机关内部以及和其他政府部门在数据共享方面存在的短板。(3)数据治理不够深入有的公安机关虽然意识到治理数据的重要性,也出台一些规章制度进行数据治理,但是由于种种原因,公安实战所
19、需的数据深度处理工作还没完全展开,数据深度挖掘操作力度不够,深层次的数据治理技术体系还需完善,出现一些治标不治本、“头痛治头,脚痛治脚冶的情况。数据治理工作没有从数据生命管理周期进行全方位、全链条数据治理,治理效果不明显,甚至一些问题还会反复出现。如目前一些地区的视频卡口图像系统已实现省、市、县间的联网,但是在一定程度上存在数据传输链路复杂,传递环节多,数据管理和维护滞后的情况,可能会导致图像在传输过程中出现延迟、缺漏和损坏的问题。4摇 提升公安大数据治理能力的路径4郾 1摇 完善数据治理相关制度根据公安工作和公安大数据的特点,各级公安机关应严格按照“谁建设、谁管辖、谁治理冶的原则开展相关工作
20、,把数据当作一个重要的警务资产进行管理,统筹谋划,建立科学的组织管理架构和管理体系,制定相应的管理工作制度。首先,详细规定每个参与主体的工作责任,制定科学严谨的工作流程,通过制度、技术、管理等多方手段促进以数据为核心的治理过程再造,大力推进数据治理工作的落地生根。其次,建立高效统一的数据管理规范。对数据301王卫华:詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬詬公安大数据视域下提升数据治理能力的路径研究属性、安全级别、共享范围等做出明确界定,增强各个治理环节的规范有序,切实提高数据的准确率和可用率,保证各种数据可信、可控,实现各警种各系统数据的实
21、时汇集、科学存储、快速整合功能,促进数据的科学管理、高效服务和深度化应用3。最后,建立统一的数据标准体系。公安数据治理的一个重要目标就是对所有系统的数据进行标准化处理。数据标准的制定对于打通底层数据的互通性,促进各个警种之间的系统数据共享有着重要意义4。一是从当前公安工作的实际业务需求出发,以国家和行业技术标准为基础,制定符合公安工作要求,具有鲜明公安特色的数据标准制度。建立公安元数据和数据各项指标的标准化是数据治理的重要前提,也是确保各系统间的数据能够共享、共用、共治的重要支撑。基于公安数据的类别、采集渠道、具体内容等,设计标准体系框架,制定规范一致的元数据和核心数据标准体系。明晰数据的采集
22、标准、名称、编码、类型、使用范围等,科学高效管控各类各型数据,从源头确保数据标准一致,增强系统间的数据共享能力,提升数据服务实战能力。二是从管理和制度上打破影响数据共享的瓶颈,提高工作效率。从采集、存储、归集、共享使用等各个环节进行标准化制定,建立标准规范、格式统一的数据集,降低数据使用成本,增强数据的通用性、可移植性。制定各级各类数据的规范说明和操作指引。在数据治理过程中,各公安机关都要严格执行制定的标准体系,实现数据定义和使用的一致性,完成能够反映犯罪全貌的单一数据视图的构建,进一步推进数据共享共用。经过标准化后的统一数据环境能够使不同系统间的集成、数据清理更加智能化,减轻不同数据之间转换
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