隨著全球信息化技術飛速發(fā)展、大數(shù)據(jù)和智慧科技時代的到來，更多豐富多彩的大數(shù)據(jù)源如傳感器、微處理器、視頻及移動終端接入高速網絡，所有的機械或電子設備都可以留下數(shù)據(jù)痕跡，這些痕跡表明了它的性能、位置或狀態(tài)。這些設備和使用它的人，通過互聯(lián)網互相交流，又形成了另外一個龐大的數(shù)據(jù)源。當這些數(shù)據(jù)和來自其他媒體、無線或有線電話、有線電視、衛(wèi)星等等來源的數(shù)據(jù)相結合的時候，更加顯得龐大無比。由此產生的數(shù)據(jù)及增長的速度將遠遠超越歷史任何時期。伴隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，如何深入分析各種信息資源和視頻資料，從海量原始數(shù)據(jù)中提取隱含的、未知的及有潛在應用價值的信息或數(shù)據(jù)，是公安領域非常關注的問題，掌握大數(shù)據(jù)來反哺一線實戰(zhàn)，可以提高執(zhí)法效率與快速反應能力、及時的預防與打擊犯罪行為能力。

數(shù)據(jù)挖掘 ( Data Mining) , 也稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)( KDD: Knowledge Discovery in Database) ,是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識,。這些知識是隱含的、事先未知而又潛在有用的, 提取的知識一般可表示為概念( Concepts) 、規(guī)則( Rules) 、規(guī)律( Regularities) 、模式( Patterns) 等形式。用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來存儲數(shù)據(jù), 用機器學習方法來分析數(shù)據(jù), 挖掘大量數(shù)據(jù)背后的知識, 這兩者的結合促成了數(shù)據(jù)挖掘技術的產生。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性學科, 涉及機器學習、模式識別、歸納推理、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)可視化、高性能計算等多個領域。

當前在以"金盾工程"為載體的公安信息化、數(shù)字化建設中，公安部門積累了海量的以不同形式存貯的數(shù)據(jù)資料, 例如戶籍資料、車輛資料和出入境管理資料等。此外, 公安工作所涉及到的數(shù)據(jù)類型是相當復雜的, 例如指紋, 其特征抽取相當復雜, 具備串并案和作案規(guī)律特點, 其數(shù)據(jù)聯(lián)系是非平面的, 也是非標準立體的。而隨著IT信息化與警用業(yè)務日趨緊密的結合，數(shù)據(jù)量在不斷的增加。為了充分、有效的利用這些數(shù)據(jù)的價值，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法能夠幫助公安發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律，但它在處理的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量、及處理速度上都有限，難以支撐當前公安的訴求。

Gartner給出了這樣的定義："大數(shù)據(jù)"是需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

華為FusionInsight Miner為公安提供一站式數(shù)據(jù)挖掘平臺，支持數(shù)據(jù)分析全流程智能分析，實現(xiàn)"全量數(shù)據(jù)，關聯(lián)分析"數(shù)據(jù)分析方法，幫助公安實現(xiàn)海量大數(shù)據(jù)智能挖掘，以發(fā)現(xiàn)一些隱含的、潛在的、有用的信息及事件之間的相互聯(lián)系, 從而對未來的活動作進一步的預測, 實現(xiàn)快速、準確輔助警務決策, 從而提升警務信息化在打防管控、服務群眾等方面的精度和效能。

　　華為FusionInsight Miner智能分析平臺

● 端到端分析平臺

一站式平臺支撐數(shù)據(jù)分析全流程；

● 特征工程/社交化

特征復用；支持 1,000萬維度；數(shù)據(jù)分析師共享知識和社交化協(xié)作分析；

● 建模算法

算法并行化效率(T+0)；全球分布的數(shù)學家, 算法比MLlib快3~5倍；深度學習技術

● 開放性

支持PMML與SAS、SPSS等對接；支持SQL對Operator的擴展性；支持與R對接

● 業(yè)務驅動：

基于業(yè)務問題驅動的一站式甚至one-Click的閉環(huán)解決方案，比如推薦引擎以及其他使能套件

華為FusionInsight Miner通過機器學習自動分析案件犯罪人在作案時的數(shù)據(jù)特征，在新案件發(fā)生時找出具有類似數(shù)據(jù)特征的嫌疑人，大量縮小嫌疑人范圍并大幅降低破案工作量，快速找出罪犯；同時新案件的偵破又反過來供機器學習，提升查找嫌疑人準確度。根據(jù)互聯(lián)網行為、社會信息、公安數(shù)據(jù)刻畫人物特征，構建人物關系網，發(fā)現(xiàn)社會團體，并對監(jiān)控信息進行實時分析及時預警；用于應對重大突發(fā)事件安防（如上海踩踏事件），預警于案件萌芽時刻（如昆明火車站暴力恐怖案）。大規(guī)模并行計算極大提升了數(shù)據(jù)處理性能，實時流處理在數(shù)據(jù)產生時即計算分析，大幅提升信息獲取的效率；在案件碰撞、情報分析等場景甚至避免了傳統(tǒng)計算無法得出結果的困境，能夠幫助公安在實戰(zhàn)應用中實時決策、及時部署、快速響應。

智能警務信息化目前正處在高速發(fā)展階段，更加關注的是海量數(shù)據(jù)的應用、挖掘、碰撞比對，以及各種技術的合成作戰(zhàn)。華為FusionInsight Miner智能分析平臺通過對數(shù)據(jù)挖掘出更多價值的信息，實現(xiàn)情報信息主導警務戰(zhàn)略，全面提升信息化條件下公安機關維護國家安全和公共安全的能力。