价值成果

1、 统一数据标准：大数据中台建设在符合公安部标准及地方标准的要求基础上，通过统一标准，实现一纵三横级联共享，打通区域间数据壁垒；

2、 消除数据孤岛：大数据中台的构建可以更好地打通系统间、单位间的数据和业务，实现数据和应用的分离，提升业务条线进行协作的效率；

3、 降低数据治理成本：通过数据自动对标、质量智能监控、数据标准体系建设、数据开发工具等，减少数据处理的人工干预时间，大幅降低数据治理成本；

4、 提升警务效能：大数据中台以知识图谱产品为核心，融合了统计、态势、关系、轨迹、规律、标签等多维数据体系，为公安智能化应用提供高效服务支撑；

5、 促进城市治理：数据中台提供强大的大数据分析挖掘能力，强化物联感知、视图数据与业务数据的融合分析，善于挖掘隐含的数据价值并作用于公共安全、公共管理与公共服务，促使警务流程再造，实现数据赋能，全面提升基层的数据治理能力和服务能力，从而提升城市数据治理水平。

案例故事

核心诉求

2019年５月，习近平主席在全国公安工作会议上强调，要坚定不移走中国特色社会主义强警之路，把大数据作为推动公安工作创新发展的大引擎。

国家“十四五时期经济社会发展”主要目标中重点提到了“坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国”，其中打造数字中国的核心之一就是推动大数据产业向纵深发展。

公安部十四五规划的发展目标中也多处提到了建设和完善大数据平台及大数据基础平台。

综上所述，大数据事实上已经上升为国家战略，大数据领域的投资建设已经进入加速通道，但在大数据建设领域，不同的行业、场景依旧存在以下突出问题：

1、数据孤岛：系统各自独立，系统间、单位间、区域间基本没有关联对接，导致城市间数字壁垒、数据孤岛等问题严重，数据难以跨系统、跨单位、跨城市间的共享共用；

2、标准规范：缺乏统一标准，数据标准应用薄弱；

3、数据质量：数据质量较差，在数据完整性、唯一性、合法性、一致性方面有很大问题；

4、数据治理：数据利用停留在数据归集层面，缺乏治理管理意识，而数据来源广泛而且结构各异，由于缺乏有效的数据治理，导致数据不一致、缺失、失真等诸多问题；

5、数据服务应用：数据在部分场景得到应用，但共享程度不足，缺乏数据使用能力抽象形成通用可复制的服务及组件，应用开发效率低；

同时，数据应用需要基于数据智能关联、融合、认知，传统数据管理及应用模式下难以实现。

解决方案

熙菱“大数据中台”以打造智慧公安为目标，按照统一运行网络、统一基础设施、统一数据资源、统一服务平台、统一安全策略、统一标准规范的总体要求，充分利现、平稳过渡，推进大数据基础设施、网络、平台、数据资源、智能应用、安全保障、运营运维、标准体系等八个方面建设，形成集强大计算能力、海量数据资源、高度信息共享、深度智能应用、严密安全保障、高效警务运行于一体的大数据智能应用新生态。“大数据中台”按照“一切资源化、资源目录化、目录全局化、全局标准化”（简称“四化”）的顶层设计思路，统一规划网络、计算、存储、数据、服务、安全、模型、组件、可视化等各类资源，构建统一的资源目录体系，为数据驱动资源、应用调度资源提供关键支撑。

1.  数据资产可视大屏

从数据资产统计与数据流向两个维度对平台管理的数据资产进行可视化大屏展示，支持数据组织、数据接入、数据标准体系、数据质量、数据服务等多视角进行可视化展示；

2.  数据标准体系建设

基于公安部数据标准规范3.0，结合当地数据实际情况，运用数据元管理、数据资源管理等相应功能建立当地特色数据标准体系；

3.  元数据管理

元数据管理提供了数据组织分类管理、数据库表管理、数据对标等功能；

4.  数据接入

高速稳定地接入多源异构数据，提供数据接入前的数据智能探查、数据接入中的同步配置与调度、数据接入后的数据即时对帐等功能；

5.  数据处理

数据处理主要提供数据提取、数据清洗、数据关联、数据比对、数据标识、数据建模和数据分发等功能，是数据处理工程师一站式的高效率智能工作平台；

6.  数据治理

实现数据资源的透明、可管、可控，厘清数据资产，完善标准落地，提升数据质量；

7.  数据组织

系统提供各类数据资源库的建库模型与规则，并关联数据接入、处理各个环节以及数据标准、分级分类规则，通过各类计算引擎实现数据资源库的创建；

8.  数据服务

统一数据服务总线，数据资源对外提供的访问和管理中心；

9.  能力服务

通过提供API接口的形式， 在跨网跨域的环境下实现为其他业务系统和平台提供大数据对接能力支撑。