大数据时代强化警用装备管理的探讨

2024-04-05蒋旭洲

中国设备工程 2024年4期

蒋旭洲

（上海市保安服务（集团）有限公司，上海 200051）

加强警用装备管理，方可确保装备能够正常投入使用，方可让装备发挥应有的效用。不过，随着科学技术的持续发展，当前国内公安部门对于警用装备的管理模式已经无法满足时下的公安工作与一线勤务具体要求，不断暴露出各种缺陷。为此，便要求公安机关探寻新式的管理方法将现存问题有效处理。而随着大数据技术的日益成熟，为新时代背景下的警用装备管理工作创新改进提供了技术基础。尽管大数据技术已在公安部门获得了广泛的推广和使用，不过对于装备管理领域的运用依旧停留在初期的探索阶段，同时，还具有诸多阻碍，制约了大数据技术在警用装备管理工作中的进一步推广，无法合理应用大数据技术来提高警用装备管理能力。所以，在大数据时代背景下，联合一线勤务探究如何加强警用装备管理的实施策略有着深刻含义。

1 大数据的特点及应用分析

大数据也可称作巨量资料，所代表的是拥有较高规模与增长率特征的信息类资源，要求使用先进的新方式对其进行处理，以此具备更高的判断、理解能力。

1.1 大数据的特点

随着云计算、物联网技术的高速发展，大数据也随之实现了大范围、高深度的技术变革，目前主要呈现出下述特征：（1）容量层面。拥有庞大的数据容量，通常计算单位是TB 和PB，数据规模量十分庞大。储存量的大小则是由此数据的直接和潜在价值予以决定，比如，源自情侦部门的数据储存量通常较大。（2）分类层面。大数据具体可划分的类型较多，而且数据有关类型也极为多样化，其中主要包括（非）结构化数据等。（3）高速度。大数据的高速度具体可分成两类含义。其一，数据量增长快速。基于IDC 所提供的分析报告可知，全球各国数据以平均每年增加50%的速度增长。其二，处理速度快速。通过对有关大数据处理技术的合理使用，就能迅速获得各类数据的高价值信息。（4）价值性。在此方面，大数据也包含两类含义。其一，价值密度低。比如，对于罪犯的调查追踪，长期布控监控摄像和调查录像信息，最终仅有数秒的视频信息为有价值的。其二，蕴含庞大的潜在价值。凭借海量的数据资源，能够探寻出更具价值性的决策，以此为人们的日常工作生活提供管理建议。（5）大数据的真实性与质量呈不断提高的发展趋势。不过，因为大数据具有较强的可变性，且涉及的内容与种类太多，严重限制了对数据的有效处理。

1.2 大数据的应用分析

在开展现代化社会建设与信息技术的发展期间，数据已经在日常生活中无处不在，与生活各个方面的决策存在千丝万缕的联系。全球各国政府高度关注大数据的推行工作，大数据在社会与军工行业都得到了广泛的运用。

从社会层面来看，大数据技术一般在下述几方面有所应用，如社会活动、医疗保健、交通运输、人文社科等。比如，在医疗服务行业，大数据技术的引入有助于预先判断存在关联性的疾病；对于图书馆管理工作而言，可借助大数据技术掌握读者借阅的行为特征；对于物流管理工作而言，基于对大数据技术的使用，能制定出更加科学合理的物流调配方案；在军工领域，大数据技术已经成为不可或缺的重要技术之一；对于治理和调控工作，大数据能够用来对军事形势展开全面分析，做到对国内外军情的实时了解，再基于高效率的数据处理功能，促使有关管理与决策工作更具保障性；而对于后勤管理方面，通过结合IT 技术来构建完善的后勤保障系统，提高了后勤保障的精细化程度，基于高效率的大数据分析手段，提升了保障工作的可靠性；而在军事演练领域，在应用大数据技术的基础上，能够采集、记录与分析训练期间形成的各项数据，以供训练计划的制定与改进提供参考，让训练的作用进一步提高。

2 基于大数据技术的警用装备管理组成

2.1 数据采集

数据采集又可称作“数据获取”，是通过使用专门的装置，由系统外部采集信息，再传送至系统内部的一种接口。例如，摄像头、频谱分析仪均为数据采集类设备。人工数据采集也属于数据采集工作中的重要构成。只有做好数据采集工作，才能确保数据管理工作顺利开展，更是警用装备管理工作中的一项基础性任务。通过保障采集数据的真实性、准确性，方可真正体现出警用装备实际情况，若是数据存在偏差，则有可能引发较大损失。

2.2 数据整理

按照警用装备数据使用途径以及特征的不同，对采集到的初始数据进行分类，让数据更具针对性，同时还能减轻数据挖掘的工作压力，提升其工作效率。整理工作也就是根据规定的类目、形式实行科学合理的分类，把存在关联性的数据放于相同类别进行管理，如此更易于发掘潜在的规律，以供决策作为参考，还能针对某个指定方向实施深度挖掘。

2.3 数据挖掘

数据挖掘也就是对大量的数据进行筛选，以此挑选出可供数据决策参考的重要数据，并总结出数据的潜在规律，这是辅助决策的重要依据。数据挖掘的主要目的便是掌握数据间的关联性，总结出此种关联的规律，由于此种规律对数据决策极为关键，也是数据决策的基础，通过深度探索出此种内在联系，方可让人们根据庞大的数据发现其本质。

2.4 数据决策

数据决策是开展警用装备数据管理的根本目的。基于真实、可靠、规律的数据制定的决策，能够有效缩短时间、节省经费，降低经济损失。数据决策的首要原则便是完全从数据入手，避免人为干扰。优质的数据是能真实、直观反映其内在情况的，结合上述三道流程，就能基于数据获得清晰合理的决策方向，以此做出科学的决策，让警用装备管理工作更加有序地开展。

3 管理技术创新手段

3.1 数据采集手段的创新

在互联网时代背景下，数据采集产生了重大的突破与创新。分布式控制应用场景中的智能数据采集系统获得了高速发展，总线兼容型数据采集插件数量越来越多，可满足计算机兼容需求的数据采集系统越来越普及。自动数据采集方式与云上平台的使用在数据采集领域愈发广泛。

3.2 数据整理手段的创新

数据整理手段又可划分成以下三类：（1）群集，即基于无序方式实现信息的汇集；（2）分类，对目标进行集中与确定，从而预先将值的集合予以确定；（3）预测，对部分特殊对象与目录输入已知值，再把这些数值运用到另外类似的集合之中，从而得出期望值。怎样把以上三种方式与云应用进行有机融合，为数据整理方式革新的重难点，云应用能够节约大量时间，能够显著提升数据整理速度。

3.3 数据挖掘手段的创新

数据挖掘也就是从大量数据内使用算法检索其中某项信息的一个过程。一般会用到统计、在线分析、机器学习、专家系统等多种手段来达成其目标。当前，云应用能够有效与数据挖掘实现结合，提升了数据挖掘的整体效率。通过引入云应用，既能够节约大量的时间与人力资源，还能够提升资源的利用效率，所以在数据挖掘过程中获得了良好的使用。

3.4 数据决策手段的创新

要顺利开展管理工作的基本前提是，所管理的对象属于可量化、估算的事物。而世间万物本身都有一定的方法来进行量化。量化、估算就是实行数据决策的根本前提。决策分析属于一门综合性学科。决策方式的优化，旨在提升决策水平，降低决策花费的时间与成本，及时掌握问题、明确目标、明确评价指标，实行方案的编制、筛选与执行。而大数据技术为以上各个阶段提供了可靠的支持，任何从数据出发均为实现数据决策创新的基础前提。

4 大数据时代强化警用装备管理的实践路径

4.1 转变装备管理人员的思想观念

随着大数据时代的来临，装备管理人员需要积极改变自身的工作观念，尽快建立以大数据优化警用装备管理的想法，为管理人员提供更多学习与培训的机会，革新管理人员对于管理工作的知识体系与技术措施。（1）要形成数据采集意识，使用大数据来开展警用装备管理工作则要建立在具有对应数据的基础上，这便要求做好源头把控工作，在日常生活中更加重视数据的采集，以此为数据的应用奠定良好基础。（2）形成利用数据技术优化管理工作的意识。在进行台账、文档、传感信息等数据的分析整理工作时，可使用数据建模进行分析，并多加尝试使用智能化分析手段，以此促进警用装备管理水平的提升。（3）形成数据和管理有机结合的相似。新技术的引入必定会带来一些新的问题，不过，要勇于面对，坚持创新的初衷，将管理工作和大数据技术紧密联合，通过大数据技术的合理应用提高实战水平，提高警用装备的实际管理水平。

4.2 提升装备管理的数据处理水平

提高数据处理水平至关重要。数据采集为数据应用的核心一环，在日常管理工作中，需对装备性能、数目、受损情况进行详细采集，确保信息真实、完整、实时，还需提高基础数据的质量。使用物联网与传感技术进行高精度采集，做到大范围智能化采集。数据存储属于数据使用的关键一环，相关管理人员也要关注数据存储工作，合理应用有关技术，做到采集和存储同时完成。数据处理为数据应用的基础，而数据采集与存储的最终目的即为基于处理能够为警用装备管理所使用。首先，实行预处理，对警用装备管理的各种数据加以筛分、过滤，提升数据的应用价值，然后使用智能技术与数学模型实现准确化处理，让数据能被更有效地运用在警用装备管理工作中。

4.3 完善装备管理的数据共享机制

（1）构建统一性的警用装备管理信息数据平台，将所有部门、科室生成的装备信息都集中起来，输入此平台中，安排专业的管理人员负责定期查询和管理，提高数据管理服务质量；（2）创建警用装备管理应用软件，管理者可基于局域网与办公网络实现对各项数据的网上调阅、分享与调整，以此提高数据管理的灵活性，促进纵向上下级与横向同级人员的数据共享；（3）制定有关规定，实现数据的规范性共享，从顶层设计层面管控数据的使用，基于高度标准化、系统化、统一化的规定，做到对数据的高质量共享，避免信息壁垒/孤岛问题的发生。还要颁布制度化文件，使全体警用装备管理人员更加注重数据的共享，将数据共享确切落实到实际工作中。

4.4 调整装备管理的数据应用架构

在警用装备管理工作中引入大数据技术，需要具有对应的架构，面向实际问题，警用装备管理的数据架构需要由纵长型、集中型往适应联合管理的扁平型、分散型改变，弱化装备管理层次，精简信息流程，让所有管理部门与科室保持在同个交流层，有效展现出大数据的作用。另外，还应当实施顶层设计，应当从数据的采集层、网络层与应用层搭建对应的架构，做到合理利用数据实现对警用装备的管理。其中，数据采集层为整体架构的基础部分，主要使用到感知技术，也就是使用 RFID、传感器、摄像头等工具，做到对装备的全方位感知，可清晰了解装备的性能、数目、位置与当前的使用者。数据网络层则为架构的关键一环，装备管理是凭借互联网、局域网做到互联互通的，创建装备管理平台，把感知层收集的数据使用网络形式进行整合与传递，让装备管理信息更加易于采集和整理，让感知层与应用层能够更加顺利地连接成为一个整体。终端应用层为架构的重点，其面向的服务对象为管理人员，可直接在实际管理中进行使用，而这也是使用大数据技术的根本目标，可以做到对警用装备的动态监管、预测分析、紧急提示、智能化分析，可为管理人员作出合理决策提供信息依据，便于管理人员作出判断、决策以及实施各项管理措施，促进综合管理能力的提高。构建健全的数据加工，优化管理流程，实现精细化、闭环式管理，提高警用装备管理的效率，真正发挥出大数据的作用，促进装备管理工作取得更好的效果。