公安大数据建设的地产新闻四大问题四大建议

新闻来源：中国新闻网 2018-03-21 08:57

（三）建立完善大数据人才可持续发展机制，构建体系化、规模化大数据技术人才队伍，并充分发挥其作用

善用竞争性机制，通过开展创新大赛和技能竞赛等活动选拔特殊人才，建立相关人才库；善于利用大数据环境，创新使用和评价机制，创建人才协同协作平台，

（一）强化公安大数据发展和应用统筹协调机制，形成职责明晰、协同推进的工作格局

1、提高数据深度开发能力，服务实战。

来源：公安部公安发展战略研究所
应构建大数据思维通识教育课程和教材，利用网上、网下等方式面向全警开展教育培训，普及大数据知识，提高全警整体认知和应用水平；应针对急缺或者热点大数据应用方向，开设短期技能培训班，学习大数据技术的新方向、新技能和新成果；应在公安院校开设大数据相关专业，培养复合型应用技术人才，尤其应尽快开展大数据技术方向的警务硕士教育，培养公安大数据高级创新人才。

1、以实战为导向，围绕公安工作需要，明确人才梯队规模和层次，编制人才发展规划，应涵盖规划、建设、运维、应用等领域，应包括通识人才、应用技能人才、技术人才和专家人才等各个层次。

二、对策建议

一、公安大数据建设面临的主要问题

CPDA课程海报_大数据_数据分析

建议构建物理分布逻辑统一的全国公安共性大数据机器学习平台，开展大规模协同协作的知识资源管理与开放式共享，并针对重点领域开展大数据智能化应用：在户籍、出入境、交管等民生服务领域开展自主无人智能系统的警务应用；在反恐处突、侦查破案和指挥调度等领域开展基于人工智能的预测、预警、预防、动态管控和精确打击等应用。

（四）人才队伍紧缺，统筹能力较弱，组织协同性差

2、创新公安大数据人才选拔和使用机制。
各地公安机关都认识到大数据的重要性，但全国公安大数据建设具体如何布局和定位还不统一，更没有具体的实施路线图，大数据建设呈现出了一定程度的盲目性，亟待更新发展理念和数据治理、业务处理、协作协同和管理决策的模式和方法。

借鉴互联网众筹、众包等方式，解决公安实战中的数据共享、模型算法和战法应用等典型问题，充分发挥人才的网络化规模应用效应，使人才“不为所有、但为所用”。

在现有领导小组工作机制的基础上，强化部省两级大数据管理协调机构的纵向管理与横向协同，切实充分发挥其协调作用的权威性。应改革现有机制和工作模式，建立以数据流为引领的融合警务协同模式，全面统筹创新业务流程，实现精细化管理和智能化应用，达到智能增效的目标。同时，应特别注意发挥专家和人才的智力支撑作用，统筹规划大数据建设，建议设立大数据专家咨询委员会，为公安大数据规划、建设、发展和应用提供决策咨询，明确大数据发展理念，研究制定大数据发展战略和行动计划，并加以大力宣传和切实贯彻执行。另外，还应推进大数据智库建设，支持各类智库开展重大问题研究，为大数据发展提供强大智力支持。

2、公安机关外部数据资源汇聚融合不充分，存在接入目标不明确、可实施性较差等问题。

公安大数据建设的四大问题四大建议

2、构建全国公安大数据机器学习平台并开展智能化应用。

3、依托公安院校，积极构建实战导向的人才培养体系。

目前各地公安机关纷纷进行公安大数据探索，积累了大量的经验，但是从全面推进公安大数据战略的高度来看，仍然存在以下几方面的突出问题。

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