关于公安大数据的“冷思考”

按语：上周受邀参加了湖北省公安厅举办的公安大数据论坛，之前并没有把上台演讲当回多大的事，因为这些年讲的也不算少了，说来说去也就那么回事了，所以，就准备拿过去一篇公开发表的论文稍微改改，上台糊着讲讲也就算了。但是，在临讲的前一天，获知有很多基层具体干事的兄弟来听(第二天都要参加一个全省的数据管理员培训班)，觉得讲些大路货给他们听有点过意不去，因此就谢绝了晚上的一些应酬安排，一个人呆在房间好好的把公安行业大数据这些年的过往想了想，本来按照套路应该是先写个讲稿再画个PPT的，但是因为时间关系，也算是想有一个新的尝试吧，就直接做了史上最短的六页PPT(一页封面，一页目录，一页封底，真正的内容只有三页)，第二天讲了二十多分钟吧，反应似乎还不错，近些日子已经有几个兄弟说能不能把讲稿共享出来，其实真没有现成的讲稿，只能靠回忆略微整理下。当日演讲内容大致如下：

……非常荣幸有机会参加这个论坛，并上台和大家分享我的一些做法和想法。前面已经有几位专家都讲了大数据的技术，还有一些解决方案，但我今天不想和大家谈技术，因为公安大数据应用，肯定是一些成熟技术在这一行业的应用，如果需要进行底层技术的革新，就公安行业目前现状肯定是玩不了这个，刚刚小艾跟我聊天说了一句很经典的话：每一次公安行业的革新都是起源于技术，寄希望单靠技术就能够把工作翻个身，但是，最后的结果往往也是死于技术，或者说被所谓的技术给玩死了。因此，所以我们对此一定要很清醒，很冷静。所以我为今天的演讲定了一个题：大数据的“冷思考”?为何要说冷思考，因为大数据这段时间已经热到了极点，但是，炒概念的要远远多于落地能发挥实际作用的，因此，我们是不是要冷静一点，看看大数据到底能给我们带来什么?今天主要跟大家交流三个方面的内容：

一是对近些年本人参与的所谓的“大数据”的实践进行一个简要回顾;

二是谈谈我眼里的大数据现状;

三是针对公安行业交流一些发展方向的思考。

首先，回顾一下自己这些年所谓的“大数据”历程。

为什么叫“所谓”，因为我自己心里很清楚，从2011年开始从12亿的车辆卡口数据中排查“套牌车”，到目前在想用算法来计算某类犯罪的发展趋势，所接触的，所使用的数据准确点讲应该是“动态的海量结构化数据”。至少跟我心目中“大数据”还有很大的差距。为什么要做这样一个回顾，说白了，怕大家认为我是个光说不练的江湖骗子(此处有掌声)。

第一个案例，套牌车排查。 就是在12亿的卡口数据中找出了三百四十五个车牌，这些车牌符合一个特征，五分钟之内在相距十公里以上的卡口被电子警察都拍到了。这是我第一次用HADOOP来进行数据预处理和分析，是在2011年初。

第二个案例，住宿登记。 是在2012年的夏天，我忽然想看一看，坏人们登记住旅馆有没有规律，因此我找来了在押人员数据，汇聚了大约5个多亿的旅馆数据，同样用了“HADOOP+ORCLE”的套路，发现有盗窃前科的坏人都喜欢在半夜2点和凌晨六七点去开房，而且是19岁到23岁为主，还更倾向于床位数在50个以下的中低档旅馆，等等。

第三个案例，是特殊人员的监控。 同样是通过车辆轨迹，判断人员的相应状态，因为这个话题比较敏感，就不详细跟大家阐述了。

第四个案例，我把它成为“流窜车”排查， 简单讲就是基于存储在异地的海量数据，进行分布式的交叉比对，目标是找出发案前后1小时在A市活动的车辆，同时在4小时前后该车又在B、C等市活动，如果这些车辆的涉车人员为此类案件前科，那流窜犯罪的概率就相当大了。

以上就是前期做的一些工作，其实回顾起来也没有什么感到很特别值得骄傲的，如果说这些年我们参与大数据这项工作还有那么一点点骄傲的话，那就是在这个过程中，包括一些争论中，我们逐步形成的一些行业大数据应用的思路、理念，甚至一些看起来都有点不着边际的想法。

其次，谈谈我眼中的现状

本人比较喜欢古诗，最近经常和我儿子一起背唐诗，我就用四句古诗来形容一下我们所面临的现状：

第一句，天街小雨润如酥，草色遥看近却无。 这是我用来形容目前的大数据的整个大环境的，“天街”是什么?是京城!京城的小雨非常滋润对不对，非常美丽，国家出台的大数据发展纲要，各个部委办局都很积极，昨天在飞机上还在拜读环保部的大数据方案，但是，这些只能远观不能亵玩，落到地面，落到基层，却只能是“近却无”，为什么?缺少具体的实施方案，缺少具体的落地案例，应用层没有享受到大数据能带来什么好处，只是听到一片关于大数据的呼声。最近微信圈了都在转一篇文章，发展大数据不要一味追求数据规模大，要“应用为先”，这是李国杰院士写的，大家想一想，只要是搞IT，搞软件的都知道，我们要以应用需求为导向，这是个搞软件最基本常识，但是这个常识现在需要一个院士来呼吁，可想我们的面临的现状有多么尴尬。

第二句。白发三千丈，缘愁似个长。 这是我用来形容公安行业的，三千丈很长很长，诗人用了夸张的手法，公安行业的数据也在用这个手法，经常看到一个地市的汇报材料就在说，我们有两百多亿条数据，甚至可以精确到个位，且不论到底有没有这么多数据，你先能不能告诉我这个Oracle 11g的OCP，你是用什么方法把数据的条数最后累加到百亿量级的，还是过一段时间加一点来估算估算的(此处有笑声)。所以，公安行业的数据现状并不是非常的乐观，所以我会看到一些有见识的领导在发愁，号称是坐在数据金矿上，但是心底还是缘愁似个长。

第三句。我本将心向明月，奈何明月照沟渠。 这是一句很有意思的诗，念到这首诗我就会想起《天下无贼》的那个桥段。这句是用来形容目前公安行业的数据管理现状的，我们经常讲，信息化是三分建设，七分应用，十分管理，十二分的数据质量。这句话就是跟后两者有关系，上级管理部门的出发点肯定都是好的，建系统，推应用，推不动怎么办?最有用的一招就是出台考核办法，不考核大家不干，但是一考核大家就开始乱干，目前公安机关的可信的数据有多少，我经常会举起一只手，非常夸张的说，不超过一只手，110报警是真的，这是老百姓打过来的，在押人员是真的，这个作假自己是也要被关进去的，还有多少数据时真实的，我们的巡逻盘查数据真实吗?暂住人口数据能反应真的暂口情况吗?还有案件数据能说明社会面发案情况吗?不能!所以说，明月最后大部分都照到沟渠里去了。

第四句，竹外桃花三两枝，春江水暖鸭先知。 前面三句把面临的形势说的都很悲观，第四句要涨涨士气，在大数据应用的方向，我们很多地方已经开始了积极探索的步伐，像部里的云搜索，还有那个国家啥平台，包括一些省厅，市局，都已经在开始试水大数据应用，在所有的这些探索中，我最关心的就是打击违法犯罪这一方向，群众看公安，关键看破案，公安信息化，公安大数据，首要是要解决破案问题，连坏人都不去搞，都搞不定，天天喊互联网+有什么用，天天喊为民服务有什么用，那是本末倒置。所以，从前面我试水的几个案例看，也是在朝着打击违法犯罪的方向去发展，这一切都在表明，公安行业的大数据春天已经来临。但是这个春天不是我们坐等能等来的，需要一批人去思考，去探索，就像刘禹锡那句诗，千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金……

最后，关于下一步发展方向的思考

第一，以应用为导向。 我们行业的大数据应用不是搞底层研发，是要解决实际问题，大数据在公安行业现实的应用场景到底有哪些，这是我们要好好思考的问题。我结合前期实践认为，至少目前三个方向是可行的，一是规律总结，二是人物刻画，三是趋势预判。这个分类可能不是很合理，可能是有交叉的地方，但是，这三个方面是具备实践条件的(具体案例略)

第二，关于数据以及来源问题。 这个问题非常关键，大数据没有可信的数据支撑，就会精确误导，靠考核，靠层级压迫，靠搞大规模会战去搞数据，显然是不能满足大数据应用的需要的，目前我们具备大数据的特征的数据有：

1、“人车物”轨迹，时间、空间与实体形成动态轨迹，是一项很好的大数据源头;

2、行为日志，这个与系统日志，数据库日志有相同之处，但又不完全相同，举个例子，我最近做了个基于手机的考试系统，十道题，是可以自己在家做的，因此所有人交上来都是满分，但是，我记录了两道题之间的时间，结果我发现第三题有80%的人都等待了一分钟以上，而其余的题点的都很快，虽然所有的人第三题结果都是对的，但是我告诉负责培训的同志，第三题是薄弱环节，很多人需要强化这方面的知识培训。这就是行为日志的作用。

3、音视频，这个就不用多说了。

4、传感器，没有传感器的大规模应用，就不要谈啥大数据，这是我很久以前就说的观点。

5、社会民众参与。这一点很多人都没有觉醒过来，公安行业玩大数据，不能光靠自己的力量，要学会打人民群众的汪洋大海战争，找到社会公众、包括其他单位部门的利益驱动点，发动大家来参与，围绕数据做文章，特别是学会跨领域使用数据。(几个案例略)，关于大数据应用的数据来源问题，我还是用一句诗来形容吧，大数据背景下的数据，都是那种“随风潜入夜，润物细无声”

第三，关于智库的共建与共享。 找公众过程中，大家都会产生一些创意，我们要把这些创意集中以来建库管理，要进行归类、分析、优化、整合，最终形成大数据应用的一个知识库(智库)，这个知识库是开放式的，是可以去共享，大家可以去评价，去推荐的。(案例略)

第四、关于工具手段支撑。 最关键的几个，简单算法在公安行业的落地，所谓的大数据应用一定是无数的数据加简单的算法，这是一个目前已经证实的可行套路，大数据应用在业务逻辑层面不要去想的太复杂。基于大数据的建模工具，这个就不多说了，我也一直在搞这个事情，其中重点包括数据资源组织与预处理、分布式计算、流式计算等内容。还有就是模型的标准化，这个也不是一句话两句话能讲清楚的，大致意思就是大数据的模型一定要做到可复制，可扩展，可移植，这样才有应用的生命力。

最后，强调一下整体的数据管理架构。 由于时间关系，也不展开说了，我眼中的大数据应用的整体架构，应该是一个“混搭”型模式，从最底层的，数量最多的非结构化数据，到中间层的半结构化数据，再到顶层的结构化数据，分别有不同的工具、不同的方式来处理。但一条主线就是努力使更多的非结构化数据往结构化数据的方向走，这也是人类社会依托计算机这一工具来认识世界、理解世界的一条必由之途。

最后，用我和业界一位大哥级人物的对话结束今天的分享。这位大哥说：当哪一天公安行业不谈到大数据的“大”字时，这个行业就真正理解了大数据。我说：现在我是个商人，当商人不谈钱的时候，他就开始赚大钱了。谢谢大家。

via:中哲堂主

End.