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公安大数据的3个发展阶段
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数据架构升级
随着数据采集量的增大，而且数据类型多种多样，有结构化数据（比如人口档案数据、宾馆住宿记录等），也有半结构化和非结构化数据（比如监控视频、卡口照片等），这对当前公安信息化系统提出了极大挑战。
传统关系型数据库和大容量存储的技术方案即将或已经出现瓶颈。对这些海量数据合理地进行存储和利用必须要进行架构升级，建立专门的数据中心是一种势不可挡的趋势，云计算和大数据会在这些数据中心落地。云计算技术通过对物理资源（CPU、存储、网络等）虚拟化，通过资源池的方式，实现应用的弹性扩展和无缝迁移，对资源进行充分利用。
大数据技术包含分布式存储和分布式执行引擎，对海量公安数据进行有效地存储和利用，当前比较流行的Hadoop、MPP数据库、内存计算、流式计算、搜索都属于大数据技术的范畴。云计算和大数据技术当前已在公安内部实现局部落地。
数据价值发现
传统的基于SQL语句的数据分析方式已无法充分发挥海量数据的价值，公安海量数据需要经过一个价值发现或重新发现的过程。
首先，对当前响应时间缓慢、运行状态不稳定的业务系统基于大数据技术进行升级改造，保证业务系统的正常高效运转。这中间主要是进行一些业务迁移和升级，以增删改查的数据处理模式为主。
再者，是对已有海量数据的深度挖掘。对于结构化数据（存储在当前数据库中的数据），从业务角度出发，综合利用，深度挖掘数据模型（比如作案人预测模型、突发事件预测模型等），重新发现其潜在价值。对于半结构和非结构化数据（视频、图片等），优化语义分析技术，把非结构化数据转换为结构化数据，提升这部分数据的信息化程度，发挥出其应有的价值。
数据融合创新
大数据的一个特点就是价值密度低，并且仅凭单一类型数据本身无法发挥出应有的价值。不同数据放在一起会发生”化学作用”，往往比单一数据的价值大很多，比如金融数据跟电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融；电信数据跟政府数据碰撞在一起，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所。随着”互联网+”时代的不断发展，社会各行业数据化、互联网化，融合公安数据和社会数据为公共安全服务，做到防患于未然，是公安大数据的真正价值所在。
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