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大数据思维驱动警务决策变革摘要当前互联网、云计算等高科技技术正对全球经济社会文化产生着深远的影响,大数据时代已经到来,传统决策模式也随之而改变。本文旨在借鉴大数据思维的“三转变”,创新驱动基层传统警务决策变革, 在刑事侦查、治安防控、社会管理这三大职能方面运用大数据思维进行民主决策、科学决策、依法决策,树立在大数据背景下高效、透明、服务、责任型公安机关形象。关键词大数据思维基层警务思维变革基金项目:江苏省高等学校大学生实践创新训练计划省级一般项目, 项目编号: 201410329019y , 江苏高校优势学科建设工程资助项目( PAPD )。作者简介:缪晓云,江苏警官学院 2011 级公安管理系警察管理区队学生。中图分类号: D631 文献标识码: A 文章编号: 1009-0592 ( 2015 ) 04-204-03 2012 年1月, 达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一, 探讨了如何更好地利用数据进行决策;2012 年3 月,奥巴马政府正式推出了“大数据的研究和发展计划”, 将大数据从机构和行业行为上升到国家战略层面, 随后, 英国、加拿大、日本等 30 多个国家启动了大数据计划;Google 、 IBM 、惠普和阿里巴巴、百度等国内外公司也正在积极抢占大数据技术市场,各国各行各业似乎都认识到了大数据的发展前景。不过纵观国内外大数据领域的研究和应用发展现状, 现有的大数据研究大多立足于信息科学和商务运营, 侧重于大数据的获取、存储、处理和经济效益方面, 鲜有从社会管理的角度探讨大数据对公共服务的作用, 大数据对警务决策的影响研究几乎没有相关文献成果。本文旨在介绍大数据思维对决策思维的变革从而探讨基层警务决策应如何借鉴大数据思维更好地适应新时期新常态。一、大数据思维引发决策模式的变革自 2008 年《自然》首次提出大数据( Big Data )概念,“大数据”逐渐得到信息技术行业的重视。麦肯锡研究院发布报告称数据已经渗透到每个行业, 逐渐成为重要的生产因素, 大数据正在成为国家、企业竞争亟需抢占的制高点。然而,对于大数据内涵的理解,目前业界仍然缺乏权威严谨的界定。在经历了“ 3V”、“ 4V”的发展之后, 2014 年, IBM 发布了《践行大数据承诺: 大数据项目的实施应用》白皮书, 进一步扩展了大数据的特性, 增加了数据黏度( Viscosity ) ,统称为“ Vs”。大数据的发展,不仅取决于大数据资源和技术, 还取决于大数据思维的养成。在数据获取便捷、数据分析技术迅猛发展的互联网时代, 是否掌握大数据思维成为大数据战略成败的关键。大数据思维包含两个方面意思: 一个是思维态度, 即对大数据的理解、重视程度; 另一个是大数据思维方式,即“三个转变”。(一)从随机样本到全体数据的转变一直以来, 无论是政府人口普查, 还是企业监管产品质量, 都运用随机取样的方法,为财政、企业节省了巨大开支。但在大数据背景下看来, 随机取样只是当时技术、资金局限情况下的捷径, 是在不可收集和分析全部数据的情况下的无奈选择, 随机取样难以保证采样的随机性、不适合细节考察。而且, 随机采样事先经过严密计划, 其结果并不能解决突然意识到的问题, 所获得的数据更不能用于探究原计划之外的目标, 缺乏延展性。如今, 计算和制表轻而易举, 移动通讯、手机导航、网站点击即时地收集各种数据, 而计算机可以快速地进行分析处理,“样本= 总体”成为可能,更是当下我们决策的必要前提。(二)从精准小数据到混杂大数据的转变执迷于精确性是信息缺乏时代的产物, 即使是细微的错误都可能导致结果的巨大偏差。所以, 传统的样本分析师们很难容忍错误数据, 而即使是对小规模数据,规避错误的措施成本巨大,更别提在以 ZB( 1ZB=10 亿 TB )为数据单位的当下,数据量的大幅增加必然会造成结果的不准确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。允许不精确成为了一个新亮点, 因为放松了精确的标准, 人们掌握了更多数据, 也就掌握了事态的整体; 因为囊括了全部,人们可以从混杂的数据中发现本来也许会错过的问题,更加有效地实现决策方案的目标。(三)从因果关系到相关关系的转变中面几何证明题开始进入科学大花园的, 脑子里固有的逻辑思维模式少不了因果分析, 对大数据的关联分析蕴含的科学意义往往理解不深。”在小数据时代,人们习惯基于“为什么”提出问题, 再从假设开始进行验证。但在大数据时代, 大数据研究是对海量数据做统计性的搜索、比较、分类和聚类分析, 带着统计学显著的相关关系特征, 直接从数据中找到答案, 不用思考为什么飓风时期要将手电筒和蛋挞放在一起,毕竟决策的目标实现程度决定决策的成败。同时需要注意的是, 追求相关关系并不否定因果关系, 而是在此基础