【安防展覽網(wǎng) 視點跟蹤】近日在第二屆中國警務信息化建設成果推介活動中，經(jīng)過公安客戶、技術專家和行業(yè)媒體的多輪篩選，明略科技的智慧公安數(shù)據(jù)中臺榮獲“佳大數(shù)據(jù)解決方案獎”。
2019年很可能成為“數(shù)據(jù)中臺”元年，各行各業(yè)都在討論的數(shù)據(jù)中臺到底是什么？為什么要建立中臺？備受業(yè)內(nèi)認可的明略智慧公安數(shù)據(jù)中臺的價值幾何？此篇文章將為您一一揭曉。
什么是數(shù)據(jù)中臺？
“如果需要對某個信息進行深度挖掘，但在系統(tǒng)中無法查詢，需要用另一個系統(tǒng)去查，數(shù)據(jù)在各系統(tǒng)之間無法共享，導致效率低下。各系統(tǒng)之間還會有功能和數(shù)據(jù)的沖突，服務和應用的沖突。”
為解決這些問題，就需要整合挖掘數(shù)據(jù)，打造數(shù)據(jù)中臺，漸漸讓各個體系融合在一起，建立統(tǒng)一的體系，就算再擴展業(yè)務也是納入這個中臺，用相同的技術和模式進行運營。由此看出，數(shù)據(jù)中臺的內(nèi)核包括兩方面：一個是應用數(shù)據(jù)的技術能力，另一個是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理。
本質(zhì)上，數(shù)據(jù)中臺是基于方法論而實現(xiàn)的效率工具，行業(yè)數(shù)據(jù)中臺，則是“效率工具+行業(yè)知識+方法論+佳實踐“的整合；是業(yè)務驅(qū)動的數(shù)據(jù)管理變革，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能的有效路徑。
行業(yè)數(shù)據(jù)中臺架構
公安行業(yè)為什么要建立數(shù)據(jù)中臺？公安大數(shù)據(jù)發(fā)展主要問題：缺乏開放和融合
自2018年全國公安廳局長會議后，各地公安機關紛紛推進公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。要達到公安大數(shù)據(jù)建設中提到的“提升智能化水平、釋放警力、提能”，就必須要保證開放、融合。堅持集約化建設原則，打破部門警種壁壘，打通交換共享渠道，集聚資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模效益和價值大化。但從目前情況看，“開放和融合”或成為公安大數(shù)據(jù)建設面臨的大問題：
數(shù)據(jù)共享渠道壁壘未打通，數(shù)據(jù)深度共享層面尚未形成：安全域數(shù)據(jù)匯聚共享難，數(shù)據(jù)共享渠道不通暢，外部數(shù)據(jù)匯聚不通暢，評價體制尚未形成；
數(shù)據(jù)治理弱，應用智能化水平不高：大數(shù)據(jù)應用標準體系沒有建立，數(shù)據(jù)應用仍停留在傳統(tǒng)應用層面，數(shù)據(jù)智能應用體系仍處于起步階段，數(shù)據(jù)推送體系尚未建立；
體系不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)應用能力不強：平臺技術架構互通互操作性差，數(shù)據(jù)應用支撐能力不強，數(shù)據(jù)應用發(fā)展不均衡。
目前公安體系正在努力推進新一代公安網(wǎng)的建設，將從根源上解決公安大數(shù)據(jù)發(fā)展過程中的主要問題，這也為國內(nèi)數(shù)據(jù)中臺類的產(chǎn)品提供了廣闊的應用場景。
公安數(shù)據(jù)中臺核心價值：確保數(shù)據(jù)一致性和重用性，讓數(shù)據(jù)真正產(chǎn)生價值
數(shù)據(jù)中臺核心的是數(shù)據(jù)管理體系，包括全局數(shù)據(jù)倉庫規(guī)劃、數(shù)據(jù)規(guī)范定義、數(shù)據(jù)建模研發(fā)、數(shù)據(jù)連接萃取、數(shù)據(jù)運維監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理工具等。
公安行業(yè)構建數(shù)據(jù)中臺，將能確保數(shù)據(jù)一致性和數(shù)據(jù)重用性。統(tǒng)一數(shù)據(jù)基礎模型將業(yè)務領域的數(shù)據(jù)實現(xiàn)互通，避免了數(shù)據(jù)重復加工、維護帶來的數(shù)據(jù)孤島效應和成本浪費。
從技術角度講，數(shù)據(jù)中臺是增加系統(tǒng)的靈活性，通過整合數(shù)據(jù)、產(chǎn)品和技術，形成強大的共享服務層，支持前臺各部門的業(yè)務發(fā)展。
從應用角度講，數(shù)據(jù)中臺是以業(yè)務視角呈現(xiàn)系統(tǒng)，讓數(shù)據(jù)真正產(chǎn)生價值，根據(jù)不同時期業(yè)務的需求和特點，能更快產(chǎn)生為業(yè)務服務的時效性應用。
獲得佳大數(shù)據(jù)解決方案獎的“明略公安數(shù)據(jù)中臺“：多年技術與業(yè)務融合實踐的再升級
明略智慧公安數(shù)據(jù)中臺成功實現(xiàn)了對多源、海量、異構數(shù)據(jù)的實時和離線接入，打破數(shù)據(jù)孤島；解決數(shù)據(jù)標準化和管理問題，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，管控數(shù)據(jù)資產(chǎn)，增益數(shù)據(jù)效能；數(shù)據(jù)深度加工，融合關聯(lián)全量異構數(shù)據(jù)形成知識圖譜，挖掘沉淀數(shù)據(jù)知識，為智能化分析及應用提供數(shù)據(jù)支撐；面向全警提供大數(shù)據(jù)資源服務，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)成果慧警。
在明略看來，公安數(shù)據(jù)中臺包括四部分：
◆數(shù)據(jù)接入和融合：在分層解耦的前提下，對公安網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)平臺和信息資源服務平臺數(shù)據(jù)資源，以及其他公安外部社會數(shù)據(jù)進行接入和融合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的集中匯聚；
◆數(shù)據(jù)關聯(lián)和統(tǒng)一：將數(shù)據(jù)中心，技術，數(shù)據(jù)庫等的海量數(shù)據(jù)信息采集，計算，加工，對數(shù)據(jù)的標準和質(zhì)量進行統(tǒng)一；
◆數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累：所有數(shù)據(jù)被整理后會形成行業(yè)特有的數(shù)據(jù)標準，再進行深入的挖掘，產(chǎn)出業(yè)務邏輯，算法模型和抽象統(tǒng)一，后儲存起來，生成原始庫、資源庫、主題庫、知識庫等大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為業(yè)務服務；
◆數(shù)據(jù)服務：基于前三步的準備，開始定義服務中心和服務，提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理目錄，根據(jù)實際需求提供實際業(yè)務。
因為公安數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型復雜，有上百種實體(人、案、物、地、組織等)、數(shù)類關系、成千上萬的事件類型，這給構建公安數(shù)據(jù)中臺帶來了巨大的困難。憑借多年與公安數(shù)據(jù)打交道的經(jīng)驗，明略摸索出了一套基于知識圖譜的大型語義化網(wǎng)絡、對數(shù)據(jù)進行治理和知識構建的數(shù)據(jù)中臺構建之道。
基于“三個統(tǒng)一”原則的數(shù)據(jù)治理，完成公安數(shù)據(jù)中臺的艱難兩步走
秉承以下“三個統(tǒng)一”原則的數(shù)據(jù)治理服務，明略完成了數(shù)據(jù)關聯(lián)和統(tǒng)一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累的艱難兩步走：
◆統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，數(shù)據(jù)規(guī)范定義、數(shù)據(jù)模型設計、數(shù)據(jù)開發(fā)規(guī)范；
◆統(tǒng)一實體，實體的屬性、關系、事件充分融合打通，讓數(shù)據(jù)融通而非以數(shù)據(jù)孤島的形式存在；
◆統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務，實現(xiàn)數(shù)據(jù)復用，彈性可變換的模型構建，靈活支撐上層業(yè)務。
在這個過程中，明略擁有著高度產(chǎn)品化的工具依仗。明略自主研發(fā)的數(shù)據(jù)治理工具CONA，是行業(yè)內(nèi)*支持結構化與非結構化數(shù)據(jù)的自動化治理工具，能夠大規(guī)模、自動化地采集、清洗、歸類和關聯(lián)所有數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖，大大提高行業(yè)知識圖譜構建效率。CONA集數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)管理于一體，實現(xiàn)AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)治理。
從“數(shù)據(jù)治理”到“AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)治理”，明略打造距離業(yè)務智能更近的數(shù)據(jù)治理方式
數(shù)據(jù)治理是任何*建設的底層工作，當面對大量原有公安業(yè)務系統(tǒng)中近千張表，通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理工具需要半年以上才能完成的工作量，憑借CONA依靠AI驅(qū)動的自動數(shù)據(jù)治理能夠?qū)⑦^程縮短到2周以內(nèi)，極大地提高了數(shù)據(jù)治理和關聯(lián)的效率，從而巨幅降低了行業(yè)大數(shù)據(jù)和行業(yè)人工智能的實施成本。
在數(shù)據(jù)標準化治理基礎上，基于公安的數(shù)據(jù)組成形式和特點，明略公安數(shù)據(jù)中臺通過多種手段整合數(shù)據(jù)，實現(xiàn)深度數(shù)據(jù)融合和廣泛的數(shù)據(jù)關聯(lián)。如：根據(jù)多點的時空軌跡特征，利用暴力挖掘、強化學習、遷移計算等方法，計算不同感知軌跡ID的關聯(lián)等。
此外，通過構建多層次的數(shù)據(jù)資源組織形態(tài)，明略提供二維表到多維圖的數(shù)據(jù)關聯(lián)組織，實現(xiàn)多源異構形態(tài)數(shù)據(jù)的集成治理能力，為不同實戰(zhàn)應用場景提供多樣化的信息支撐能力。
輸出統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務，實現(xiàn)構建公安數(shù)據(jù)中臺的第三步
在完成數(shù)據(jù)中臺的前兩步準備后(數(shù)據(jù)關聯(lián)和統(tǒng)一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累)，就可實現(xiàn)輸出統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務了：通過服務接口實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)隔離，加強數(shù)據(jù)安全管控，基于服務總線提供數(shù)資源目錄服務、全文檢索服務、數(shù)據(jù)鑒權服務、標簽服務、模型服務、應用服務、協(xié)同共享服務等。
公安數(shù)據(jù)中臺賦能實戰(zhàn)應用
公安數(shù)據(jù)中臺賦能實戰(zhàn)應用的呈現(xiàn)就是警務大腦。警務大腦的智慧，不僅僅來自數(shù)據(jù)+技術，還有大量一線民警及業(yè)務專家凝聚的研判法則，即通過業(yè)務知識實現(xiàn)智能模型，為應用提供支撐。
憑借多年覆蓋全國的公安項目實踐，基于對公安數(shù)據(jù)的治理經(jīng)驗及業(yè)務理解，明略逐漸形成了基于“一主兩翼”的智慧警務解決方案架構，構建廣受認可的警務大腦，曾在公安情報指揮、刑偵、禁毒、治安、經(jīng)偵、FK等各警種的實戰(zhàn)場景中屢獲佳績。
一主兩翼的“一主”指的是以明略公安知識圖譜產(chǎn)品為核心，融合了公安的標簽、軌跡、關系三大數(shù)據(jù)體系，為公安智能化應用提供服務支撐的公安數(shù)據(jù)中臺。“左翼”包括圖譜關聯(lián)檢索、全息檔案研判、在線比對碰撞等模塊，提供“從案到人、從案到案”的深度研判能力。“右翼”包括智能積分模型、高危團伙挖掘模塊等智能預測預警類應用，提供“從人到案、從證到供”的事前預測預警能力。
明略科技智慧警務解決方案
明略科技公安事業(yè)部總經(jīng)理黃艷曾接受中國警察網(wǎng)采訪時談到，“數(shù)據(jù)中臺銜接了數(shù)據(jù)后臺與業(yè)務前臺，明略在把數(shù)據(jù)后臺規(guī)范化管理的同時，更把通用數(shù)據(jù)分析模型做成服務化接口，因此前臺業(yè)務人員不需要關注底層數(shù)據(jù)結構，可更專注于挖掘業(yè)務數(shù)據(jù)價值，從而提高實戰(zhàn)應用效率。”
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