刍议“全警情录入”与“大数据”的有效对接.doc

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刍议“全警情录入”与“大数据”的有效对接

刍议“全警情录入+”与“大数据”的有效对接 □江学琴 随着大数据在商业及公共卫生领域崭露头角,一场为发掘和利用数据价值的竞赛正在全球上演,人类社会将面临根本性的时代变革。这种时代变革,预示着人类社会将进入“大数据”时代。“大数据”的分析、应用能力,已经被认为是衡量一个部门、一个单位乃至一个国家核心竞争力的重要指标。江西省公安厅审时度势,以“全警情录入+”推动全省公安机关信息化建设和应用转型升级,不仅极大地提升了公安工作效能,有效地实现警务现代化,更有效地契合了“大数据”时代的脉搏。副省长、公安厅长郑为文曾有个形象比喻,全警情录入就似全部车辆驶入高速公路,从哪里出口都有轨迹记录。“轨迹记录”,其实就是“大数据”中一部分。因此,如何将“全警情录入+”与“大数据”实现有效对接,值得各级公安机关的领导和民警的思考。下面,笔者就如何实现“全警情录入+”与“大数据”的有效对接谈一点粗浅的看法,以抛砖引玉。 一、“全警情录入+”的概念与外延 在平时与基层民警的聊天当中,大部分民警对“全警情录入”的概念印象深刻,但对“全警情录入+”的概念却一知半解,有的甚至还歪曲,认为“全警情录入+”就是“全警情录入”简单地加某项工作。其实,“全警情录入+”,就是以全警情录入为前端条件,中端为+信息化建设+科技强警+情报引领+规范执法+服务群众+社会管理+治安防控+队伍管理等等,不一而足,而末端是实现警种全覆盖应用升级的形态,其最终落脚点是服务实战。在深刻理解“全警情录入+”,必须明确如下三点:一是“全警情录入+”不是以全警情录入数据简单加某项工作,而是用大数据、云计算、物联网、智慧化服务的理念,应用到公安工作中;二是“全警情录入+”是信息化建设和应用过程,以此推动公安工作转型升级;三是“全警情录入+”必须打破传统工作模式,创新警务、勤务机制体制,构筑与经济社会发展尤其是与江西经济社会发展相匹配的现代警务制度。 二、“大数据”的概念与外延 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”对于“大数据”的概念,虽然当前并没有形成统一的定义,但美国研究机构Gartner对于“大数据”如此描述:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这种说法囊括了大数据的内涵和价值。其和要有四个基本特征,概括起来为4“V”:量大(Volume)、多样(Variety)、速度(Velocity)、价值(Value)。一是数量巨大,二是种类繁多,三是处理速度快,四是价值密度低。 三、“全警情录入+”与“大数据”对接需要树立的思维 (一)分析数据思维。分析所有数据,不再仅仅依靠随机样本。抽样调查法是统计学的一项伟大发明,是在技术条件无法达到的情况下获取所分析对象整体情况的方法。这种方法可谓“精彩绝艳”,但属于“戴着枷锁跳舞”,不得已而为之,与此同时也导致其存有一些天生的缺陷,包括:精确度必须依赖绝对的随机性(很多时候无法做到)、不适合分析子类别(往下细分将导致精确度大幅下降)、缺乏延展性(无法重新分析以实现计划之外的目的)。“全警情录入+”模式成熟后,所有数据都上了“高速”,分析能获取的所有数据成为了可能,以往抽样调查法的种种缺陷将不再成为困扰。值得注意的是,分析所有数据就避免了以往抽样调查极有可能漏掉的异常值,这一点对公安工作尤为重要(违法犯罪本就是社会的异常值)。 二是海纳百川的思维。传统数据分析的样本大多经过抽象、取舍,力求精确、整齐划一,而在分析所有数据的前提下,收集数据的标准保持一致性就不太现实。此外,纷繁复杂、参差多态才是这个世界的本来面目,如果不接受“混乱”和非格式化,现下95%的非结构化数据都无法被利用,那仅凭剩下的5%的格式化信息得出的分析结果则极有可能让我们在假装齐整的世界里越走越远。无论是“全警情录入+”,抑或是其它的“大数据库”,都存在非格式化和混杂的信息。因此,只有树立海纳百川的思维,才能使“全警情录入+”和“大数据”对接成为可能。 二是去粗取精的思维。去伪存真、去粗取精是“大数据”下不可或缺的环节。就“全警情录入+”来说,尽管“大数据”上了“高速”,可以带我们直达目的地,但是,这里面却有许多“杂质”,需要对里面的“数据”进行筛选。如果全盘接受,不用“拿来主义”,“全警情录入+”也会像现在的“周俊军工作法”一样,泥沙俱下,那么,与“大数据”有效对接也是一句空话,甚至会“污染”了“大数据”的“本源”。 四、“全警情录入+”与“大数据”进行对接的原则 “全警情录入+”的最终落脚点是服务实战,而“大数据”也是服务实战。在“大数据”、云计算、

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