浅谈当前“智慧公安”建设中数据建模和应用方面存在的问题及对策

发布时间：2024-04-06 16:17

　　随着"智慧公安"建设进入到面向以智能应用为主的新阶段,数据模型建设和应用的重要性日益突出。本文针对当前"智慧公安"建设和应用过程中存在的数据质量、数据应用层级、数据建模与应用流程等方面的问题进行了分析,并从强化数据治理、提升干警能力、健全制度规范等方面提出了相应的对策建议。

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【文章目录】：
一、当前数据模型建设过程中存在的主要问题
    （一）数据质量不高
        1. 数据标准不统一。
        2. 数据更新不及时。
        3. 数据共享有限。
    （二）数据模型层级比较低
        1. 数据使用水平不高。
        2. 使用的数据结构形式单一。
        3. 公安数据模型数量少。
    （三）数据建模与应用的流程不完善
        1. 建模需求不充分。
        2. 模型结果推送的多，反馈的少。
二、相关对策和建议
    （一）强化数据治理，健全数据共享机制
        1. 加强数据采集的标准化建设工作，统一数据格式标准。
        2. 加大数据治理力度，开展数据融合。
        3. 健全数据共享机制，让数据共享成为常态，不共享成为例外。
    （二）重视民警的教育训练，完善配套激励机制
        1. 开展数据建模的职后培训班，培养民警数据思维和算法思维。
        2. 完善参训选拔和激励机制，从“逼我学”转变为“我要学”。
        3. 举办模型大赛，让数据建模高手有交流的舞台。
    （三）完善数据模型开发流程，规范数据模型应用和数据反馈，推动数据流和业务流的融合
        1．根据一线业务需求开发数据模型，坚持模型服务实战的理念，完善模型开发流程。
        2．模型的生命在于迭代升级，没有了实战应用和数据反馈的模型也就失去了其存在的意义和价值。
        3．推动警务流程再造，实现数据流和业务流的融合。



本文编号：3946866