大数据对公安工作影响论文怎么写

深度解析大数据在公安领域的应用

近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得更加深入，更多的相关厂商也会涉及其中，大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。

在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探索应用得比较早，相关的解决方案和技术也比较成熟，在广西等地也已经有相关的项目落地，大数据应用系统已经上线运营，取得了预期的效果。

项目应用前景看好

以相关的案例来讲，在广西公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上，后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务，比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询，以及基于测控的分析和基站行业的服务，目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

在智能交通领域，目前主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看，用户切实感到便捷好用，所以市场潜力很大，未来的应用会更加广泛。

大数据应用存在的难题

大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘，这些数据本身来说是通用的。但在安防领域，哪些数据是有用的，哪些是我们需要关心和提取的，这是目前在摸索的问题。也就是说，当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合，以提取更有价值的数据。

从技术上分析，有两个技术难点：

第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取，这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的，比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人，身上穿的是什么样的衣服;如果是车，车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据，这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前，安防的数据很多涉及到视频数据，而视频数据本身是不能够被结构化的数据，也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。

第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的，我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据，包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据，可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块，通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来，找到或提取这些数据之间的相关性，为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

公安数据流动的单向性

公安行业每天获取的数据数以千万，如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲，数据产生之后，首先要确保数据本身的安全，目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前，如果你对数据不了解，就算把这些数据摆在面前，你也很难去提取有用的数据，但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言，很多有价值的数据是需要提供保护的，也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施，因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来，可能整个地区的安全漏洞就会被利用。

现在，公安的数据一般在局域网内运行，并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次，让数据在不同的网络安全系统之间，从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动，最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的，通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网，主要以视频数据为主，辅以视频相关的业务，这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联，才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上，可以获取犯罪嫌疑人的照片，但这个人是谁，他的信息是什么，只有进入公安网以后才能获取，才能将相关信息匹配关联起来，然后通过其他数据库的关联，进一步挖掘出他在哪个网吧出现过，在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来，但这种挖掘只能在高安全性网络中进行，这种信息流动都是单向的。

未来的商业模式

从传统的安防业务来讲，还是以公安客户投资建设系统为主，厂商提供产品和集成的解决方案，最终由集成商来做落地实施，最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时，未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业，用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难，那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现，给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入，用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来，或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理，包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点，这些公共服务在公安行业目前还比较难做，不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建，以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。

对于大型、特别大型的项目，比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目，一般来说可能会找专业的IT厂商来做，特别是互联网公司(现在也有牵涉其中)，他们更多是以技术提供商的角色参与，安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确，因为即使是技术比较领先的行业厂商，它也很难或者没有必要投大量的研发在大数据基础的研发上，而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上，然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢，持续发展。

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大数据驱动公共管理学科现代化论文

在各领域中，大家肯定对论文都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是我整理的大数据驱动公共管理学科现代化论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

摘要 ：

我们目前所处的是一个由数据主宰的大数据时代，数据的共享正改变着我们的工作和生活。而在该时代中，公共管理有着极为深刻的影响，政府部门应该清楚地认识到公共管理学科的重要性，并以科学的态度来面对该学科所面临的机遇和挑战，并且分析大数据对公共管理学科所产生的影响，反思传统管理模式中存在的不足之处，对公共管理行为模式进行改进，从而有效地促进大数据时代下公共管理学科的发展与进步。

关键词：

大数据驱动；公共管理；改革方式

引言：

在公共管理的实施过程中，工程的使用不只意味着管理的过程，因为这需要对各个公共资源进行再分配。行使这个权利的时候是需要调配各种公共资源，在国家法律法规体系下，安排各种公共资源，保障各项资源的有效运转。需要注意的是，必须以群众的利益作为基本前提，防止公共资源的滥用甚至其他严重的后果发生。在整个大数据不断发展的情况下，公共资源的使用，有了更多透明化的监督过程，可以对这些公共资源进行科学合理的配置。

在未来，公共学科的发展变得越来越高效，公共学科也是建立在现代高新技术的基础上，针对目前公共管理存在的弊端，和高新技术进行深入分析，将这些找到的矛盾用人文学科的思想得以解决。在公共管理学科的发展历程之中，各种数据的处理是极为重要的。只有有效利用大数据处理的方法，才能够更好地促进公共管理，将公共政策和现代数据结合，促进我国的公共管理不断进步。在现代化的发展历程之后，我们还应该不断关注公共学科的发展特点，探讨公共学科可能出现的风险问题，不断提高科学决策的准确度，根据大数据的分析结果，促进公共学科的改进。

一、大数据的实际内涵以及其发展概述

在运用大数据技术时，部门研究者认为大数据是一种统计模式，是运用各种现代信息技术进行自动记录和延续扩充的过程，而非人工设计的数据。不过，这类观点是以大数据统计为出发点，然而实际上大数据并不仅仅只是进行数据资源的整理和收集，更重要的是对数据进行分析［1］。

二、大数据对公共管理学科的驱动机制

大数据的发展给公共管理的影响是深远的，从大数据的发展可以不断提高公共管理的效率，大数据的深入发展，能够帮助我们先入进行公共管理。在未来，要促进公共学科的发展，就需要依靠大数据，在大数据的帮助之下，深入挖掘公共管理的实质，帮助我们找到科学的管理项目，从而为公共决策做出准确的判断。以往在公共学科的时候还没有发挥大数据的价值，缺乏一定大数据的思想。发展是一个缓慢过程，在这个公共学科的成长过程中，我们必须研究大数据的专业特征。利用公共学科的机制，回到数据的创新作用。总地来说，可以从以下几个方面找到大数据的影响。

（一）巨大数据体量对公共管理学科的影响到时候就意味着更多的海量数据。这些数据的发展不仅拥有着较大的体量，还意味着公共管理的难度也在增加。公共管理需要依靠大数据技术，但是却要利用好，到时候做好分析的脚本研究。改善传统的思维，让我们用现代的思想为公共管理做出更多的分析。大数据在现代的应用是深远的，我们要利用各种各样的大数据技术，更多的大数据手段找到公共学科的真正内涵。从而为到时候去建设提供物质基础，这些基本的数据出发，让政府面临更多的公共决策类型，公共管理样本的采集为大数据做出了更多的支持。基础的公共管理样本可以成为数据的来源，也为公共管理学科发展做出深入的影响。为进一步找到目前存在的问题，就需要对公共决策的数据进行整合，从而发挥学科的时代性特征，达到公共管理的具体目标［2］。

（二）多样化的数据对公共管理学科产生的影响大数据时代不只是大数据的数量增加，更多的是数据的种类。公共学科要掌握更高的管理方法，就需要研究现在的数据种类，利用公共学科的深入特点找到管理的不同类型，从而实现较高的管理目标。大数据时代是一个多种类型的时代，在过去的时代中不需要这样多的信息，也不会利用现在的存储资源。然而目前的公共管理，需要我们更多的存储空间是处于到时候去时代之中所面临的管理种类是多种多样的，类型也是十分广泛。在这些众多的种类中，我们面临多种形式的公共资源，必须要深入研究，采取适合于公共管理学科的应对方法，促进我公共管理学科的深入发展，找到承载的.问题，找到学科的管理方向，从而丰富各种类型的表达方式和存储方法［3］。

（三）低密度的数据价值对公共管理学科的影响大数据时代不仅意味着数据的多样化，但需要很多的载体承担这些数据。我们需要提高存储的空间，对目前的存储空间进行深入探索，不断进行改革，从根本上提高存在的空间数据。加强存储空间的创新。首先，现在都很多数据看似已经传出，然而却没有经过深入的加工，且没有一定的压缩功能，这些数据在存储的时候造成了较多的空间占用，空间资源在一定程度上造成了一些无用的数据存储。面对这种情况我们要找到数据存储的内在问题，从根本上提高存储的有效性，并且加强数据之间的传递和流通。目前的现状来看，很多大数据还没有取得较好的效果，信息的关注还停留在过去阶段，这些数据本身价值不好发挥。数据在挖掘的过程中必须依托公共管理学科的知识。融入现代大数据的技术，对数据的价值进行深入发掘和研究，也是公共管理学科的研究型态，帮助我们深入数据的内部，积极探索数据存储的类型，释放更多的空间［4］。

三、大数据驱动下公共管理学科的未来发展

我们目前所处的大数据时代依然处于不断发展的状态，通过上文的分析不难发现，大数据不断的以其庞大的数据体系和繁多的数据类型来影响着公共管理学科的发展，因此，公共管理学科也应该随着大数据时代的发展而做出改变和创新［5］。

（一）公共治理模式与大数据的结合公共学科的管理，需要深入考量学科的特点，对公共治理存在的问题进行深入分析，依托现代大数据的功能，扩大数据的包容性，加强信息的获取渠道探索。利用更多的公众信息平台引导热点话题，从而能够找到公共管理存在的弊端。在施行公共管理时，应该充分地考虑大数据对公共管理和公共治理之间的影响进行分析。大数据时代极大的扩张了人们的信息获取渠道，在此基础上，社会个体可以通过各类信息平台来讨论热点话题，由于各类言论会在互联网中迅速蔓延，在舆论的压力下，公众的言论和态度将会直接影响到政府作出的公共决策。比如，政府可以对一些观点和言论进行审核，利用大数据来进行思维分析［6］。

（二）重新认识公共管理决策在这项研究中，实证分析是提出比较四个案例的公众参与风险相关的决策。本研究选取的案例均涉及政府决策者愿意与公共利益团体合作的废物管理冲突，但每一案例的公众参与程度和性质有所不同。与公众参与有关的冲突在所有四个案件中都出现。针对传统问题解决方法的不足，我们开发了一个更广泛的分析框架来解释这些冲突。冲突分析考虑对手关系的历史、权力分配、对解决冲突的态度、隐藏的议程、各种谈判策略以及对谈判协议的承诺（或缺乏承诺）。虽然这种方法是为了分析的目的而制定的，但我们认为，这种方法对于解决此类冲突也具有特定的相关性。冲突管理的概念，作为提高公众参与质量的一种方法。冲突管理的主要特点是：

（1）赋予公众权力；

（2）“良好”（公平）的解决办法；

（3）各方积极支持最终决定。在公共管理的过程中，由于大数据时代的各个特点，公共管理必须进行适当的改革创新，从而更好地应对未来的挑战和机遇。

（三）准确满足公众诉求公共管理决策和决策的一个明显方面基本上没有引起决策内容的注意。我们通过对预算削减和信息技术决策提出以下问题来检验决策内容的影响：内容如何影响决策所需的时间？内容如何影响参与者？内容如何影响所采用的决策标准？内容如何影响决策过程和繁文缛节中使用的信息质量？结果表明，信息技术和预算削减决策在重要方面有所不同。对于信息技术决策而言，成本效益不是一个重要的标准，平均决策时间要长得多，决策通常被视为永久和稳定的。对于削减决策，成本效益是一个重要的标准，决策的速度要快得多，而且被视为不稳定和多变的。令人惊讶的是，决策内容似乎并不影响参与者的数量。在大数据时代到来以前，群众与政府之间缺乏有效的沟通手段，导致群众与政府之间存在隔阂。在如今的大数据时代下，政府和群众之间的沟通交流更加的顺畅，政府能够实时了解到群众所反馈的一些信息，并且在短时间内进行整理和收集，从而使各项公共资源的配比能够科学有效的实施，最大限度地保证群众的利益［7］。

四、结语

公共管理行为涉及的范围非常广泛，公权力的使用者应该谨慎运用每一项公共管理的权利，满足人民群众的利益诉求，即使给出反馈和针对性的公共管理决策。因此，在未来的发展中，公共管理学科的研究领域将不仅仅是为政府的公共决策提供支撑和依据，而是帮助政府更加理性的收集数据，在庞大的数据体量基础上对各项数据资源进行整合，从而提高公共管理和服务质量，使公共管理对人们利益实现最大化。

参考文献：

［1］王博．大数据驱动的公共管理学科现代化［J］．湖南工业职业技术学院学报，2018，18（5）：30—33．

［2］黄欣卓，李大宇．大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点［J］．公共管理学报，2018，15（1）．

［3］黄欣卓，李大宇．大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点［J］．公共管理学报，2018，15（1）：147—152．

［4］王琳．大数据时代下我国政府公共关系能力建设研究［D］．重庆：重庆大学，2017．

［5］王陈程．大数据驱动的公共管理创新［J］．山西青年，2019，（2）：234．

［6］秦浩．大数据驱动的公共政策转型［J］．中国共产党政干部论坛，2020，（2）：62—65．

［7］张黎黎．大数据技术与公共管理范式的转型［J］．中文信息，2019，（5）：255．

目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次：(一)统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。(二)数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。(三)预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智 能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。

咱们都是乔菲老师的论文！！！