大数据背景下的警务云结构化数据建设

广西警察学院学报Journal of Guangxi Police College 2018年第31卷第2期2018Vol.31No.2

大数据背景下的警务云结构化数据建设

冯超，沙贵君

（中国刑事警察学院侦查系，辽宁沈阳110035）

[摘要]现行硬件构架和服务模式已难以满足警务应用需求，警务信息的“云”化势在必行。公安机关的信息化应用可分为信息查询、交叉比对、关系分析、排查分析、数据挖掘等5类。为更好地提供数据服务，打破现有数据结构和存储方式造成的服务瓶颈，警务云平台可将数据进行重构，并改变存储方式。面对当下警务工作的需求，云平台应该提供数据检索、集合、可视化、建立档案等应用服务。

[关键词]警务；结构化数据；信息应用；侦查；大数据

[中图分类号]D631.1[文献标识码]A[文章编号]2096-4048（2018）02-0050-06

随着社会向“大数据”化方向发展，对数据处理的动态性和实时性要求越来越高，传统的单个服务器和终端的处理能力的局限性逐渐显露。在这种情况下，“云计算”应运而生。“云计算”通过大数据技术将网络上的各种数据资源虚拟成一个特殊的计算器，向用户提供信息等一系列服务。警务信息化在大数据浪潮的带动下，已取得革命性发展，几乎改变了传统的警务工作模式。但是随着警务数据量和应用需求的不断增长，现行硬件构架和服务模式已难以满足当下的警务要求，警务信息“云”化已势在必行。

一、结构化数据建设能满足警务信息化应用的要求

伴随着社会信息化水平的快速提高，互联网和物联网等新型应用的不断推广，社会上的数据越来越多，对数据的信息化处理方式、速度、精度等都提出了极高的要求。而作为维护社会安稳的警务人员，也面临着如何将这些数据有效地进行整合、分类、研判，进而转化为有效侦查线索的难题。而结构化数据建设恰恰能解决这一难题，满足警务信息化应用的要求。例如，在对犯罪嫌疑人的住店信息进行轨迹分析时，可能会出现以下的应用场景（见表1），通过场景的研究就会获取有价值的线索。

表1列出的只是一个部分的假设应用场景，实际应用可能更加复杂，特别是对多类数据进行综合分析的时候。然而，再复杂的应用需求也是有规律的。查询信息、交叉比对、关系分析、排查分析、数据挖掘这五类方法是将庞杂的数据进行数据结构化的重要工具，因为信息的查询多是通过关键字来进行的，本文不作为介绍的重点，主要介绍其余四类。

（一）交叉比对

交叉对比是指对两组或多组数据中相同标识项进行对比，从而发现数据间相同数据项的操作。交叉对比虽然操作简单，但是信息应用过程中不可或缺的手段，也是数据结构化的基石。交叉对比又可以分为同类数据比对和非同类数据比对。

1.同类数据比对

即进行比对的两组或多组数据的所有数据项相同。例如，想找到与A、B、C三个手机都通过话的号码，就可以对A、B、C三个手机话单中的通话对方号码进行交叉对比，从而找出共同的号码。又如，表1

收稿日期：2018-01-03

作者简介：冯超（1994—），男，辽宁铁岭人，中国刑事警察学院2016级侦查学专业硕士研究生，主要从事侦查学研究。沙贵君（1964—），男，黑龙江桦南人，中国刑事警察学院侦查系副主任、教授，硕士研究生导师，主要从事现场勘查研究。

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