思邁特軟體Smartbi:公安大資料的3個發展階段

思邁特Smartbi 發表於 2021-10-13

資料架構升級


隨著資料採集量的增大,而且資料型別多種多樣,有結構化資料(比如人口檔案資料、賓館住宿記錄等),也有半結構化和非結構化資料(比如監控視訊、卡口照片等),這對當前公安資訊化系統提出了極大挑戰。

傳統關係型資料庫和大容量儲存的技術方案即將或已經出現瓶頸。對這些海量資料合理地進行儲存和利用必須要進行架構升級,建立專門的資料中心是一種勢不可擋的趨勢,雲端計算和大資料會在這些資料中心落地。雲端計算技術通過對物理資源(CPU、儲存、網路等)虛擬化,通過資源池的方式,實現應用的彈性擴充套件和無縫遷移,對資源進行充分利用。

大資料技術 包含分散式儲存和分散式執行引擎,對海量公安資料進行有效地儲存和利用,當前比較流行的Hadoop、MPP資料庫、記憶體計算、流式計算、搜尋都屬於大資料技術的範疇。雲端計算和大資料技術當前已在公安內部實現區域性落地。



資料價值發現


傳統的基於SQL語句的資料分析方式已無法充分發揮海量資料的價值,公安海量資料需要經過一個價值發現或重新發現的過程。

首先,對當前響應時間緩慢、執行狀態不穩定的業務系統基於大資料技術進行升級改造,保證業務系統的正常高效運轉。這中間主要是進行一些業務遷移和升級,以增刪改查的資料處理模式為主。

再者,是對已有海量資料的深度挖掘。對於結構化資料(儲存在當前資料庫中的資料),從業務角度出發,綜合利用,深度挖掘資料模型(比如作案人預測模型、突發事件預測模型等),重新發現其潛在價值。對於半結構和非結構化資料(視訊、圖片等),優化語義分析技術,把非結構化資料轉換為結構化資料,提升這部分資料的資訊化程度,發揮出其應有的價值。


資料融合創新


大資料 的一個特點就是價值密度低,並且僅憑單一型別資料本身無法發揮出應有的價值。不同資料放在一起會發生”化學作用”,往往比單一資料的價值大很多,比如金融資料跟電商資料碰撞在一起,就產生了像小微貸款那樣的網際網路金融;電信資料跟政府資料碰撞在一起,可以產生人口統計學方面的價值,幫助城市規劃人們居住、工作、娛樂的場所。隨著”網際網路+”時代的不斷髮展,社會各行業資料化、網際網路化,融合公安資料和社會資料為公共安全服務,做到防患於未然,是公安大資料的真正價值所在。


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