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    警务信息孤岛缺云

      [  中关村在线 原创  ]   作者:鲁畅

      警务不同于简单的政务,面临更严峻的信息孤岛现象。进入云与大数据时代,上云是解方方案

      警务信息孤岛林立

      过了大数据的炒作期,企业开始看到数据价值,开始期望将数据转化为利润,通信、电子政务、公安、金融、零售、医疗、能源等不同行业需要具有灵活性的大数据行业应用解决方案。

      在商业领域,大数据成为辅助决策的重要手段;在公安和金融领域,大数据成为个人征信系统的评分关键。

      政务云概念早已出现,但是警务不同于简单的政务,往往面临更严峻的信息孤岛现象。

      警务数据极度分散

      理论上来讲,中国作为人口大国,信息技术普及率很高,数据体量应该很大,也该能产生巨大的商业价值。但事实却是,数据极度分散,数据孤岛林立,数据融合困难。

      政府部门之间、企业之间、政府和企业间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台和共享渠道。以公安行业为例,从体制上来说,公安是垂直化管理机构,分为刑侦局、治安局、禁毒、反恐、出入境等三十几个局。

      在警务系统中,每个警种都有自己的业务系统和独立的主数据,这就导致公安系统下的各个分支数据比较割裂,形成数据孤岛难以互通。

      这些现象导致警务不互通可能造成严重后果,对此公安部曾明确发文指出,需要将大数据上升为战略高度,以大数据来使能警务,加速警务形成新的战斗力。

      警务云引入云技朮

      公有云还是私有云,但是应该引入公有云资源池等技术,重新构建安全结构,这对于很多企业都是个必须与警务技术合作的项目,但是对于警务数据来说,并不难选择,私有云该是大部分政务云的选择,警务数据尤其如此。

      所有理由只有两个字:安全。

      针对警务孤岛缺方案

      要解决警务数据孤岛问题,首先要进行数据治理和数据的融合。在当前的实际的环境下,数据一般都是分布化存在的,应用也是分布式的。而数据治理就是在你想把数据变为价值变现过程中必不可少的一部分。

      很大程度上,数据服务的好坏取决于数据治理的程度。说数据治理一定要说数据战略,成立数据专项小组做数据治理规划和措施,在确定数据生命周期,进行全程化管理。

      在公安行业中,不但数据孤岛林立,而且数据以非结构化数据为主(如,平安城市里的视频监控),导致数据体量极大,处理难度更大。

      公有云技术私有云化

      如今的大数据已经不再是简单的“几V”模型,而是需要针对不同行业,制定对应的策略,进而让数据产生价值。

      比如某地区交警就曾遇到类似的问题,当公安行业的数据来自于社会各个行业,如何把这些数据汇集到一起?如何把系统与系统之间、部门与部门之间是完全割裂的数据打通?打通之后如何实现数据的快速读取,并建立一个可视化的分析平台?

      云,是一个答案。事实上,这种针对警务平台的数据融合需求,与现在流行的精准营销十分相似。其核心就是数据的治理与分类,建立好不同类别的目录,在据此分析用户行为数据,进行精准营销。即,在一个架构下,建立数据管理成熟度模型。

      公有云还是私有云,这对于很多企业都是个难题,但是对于警务数据来说,并不难选择,私有云该是大部分政务云的选择,警务数据尤其如此。究其原因两个字:安全。

      警务系统内,其特性要求安全性等级极高,从硬件的自主可控到软件和系统部署,管控都需要严格的等保级别。

      但要注意的是,私有云并不再是单纯的烟囱式私有云,而是需要将公有云技术引入私有云,这也是帮助警务系统提升安全性的重要手段。

      结束语

      信息孤岛是个尾大不掉的问题,对于警务信息来说尤其如此。信息上云就是一个很不错的选择,所以笔者说警务信息孤岛缺云。

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    server.zol.com.cn true http://server.zol.com.cn/685/6858163.html report 2889   警务不同于简单的政务,面临更严峻的信息孤岛现象。进入云与大数据时代,上云是解方方案  警务信息孤岛林立  过了大数据的炒作期,企业开始看到数据价值,开始期望将数据转化为利润,通信、电子政务、公安、金融、零售、医疗、能源等不同行业需要具有灵活性的大...
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