大数据在边境管控能力建设中的应用

刘海池++储涛

摘 要 大数据时代的到来，使得边境管控能力建设也随之得到了更快的发展。本文中笔者简述了大数据时代边境管控能力建设的内容，并总结了从中得到的启示，以求为我国边境管控在大数据时代中的发展提供一点思考。

【关键词】大数据时代 边境管控 建设 启示

1 大数据的内涵

麦肯锡全球研究所给出的定义是：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、多样的数据类型、价值密度低和快速的数据流转四大特征”。大数据的产生是随着（移动）互联网、物联网、可穿戴智能设备技术的渗透普及所带来的大量数据累积，以及云计算技术成熟所提供的强大计算和存储能力，出现的一种应用技术。大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得智能的有巨大价值的信息，深刻的洞见，流程优化的能力，更强的决策力，最终形成变革之力。

2 大数据时代边境管控能力建设的主要内容

完整的大数据处理流程，可以概括为四步，即采集、导入和预处理、统计和分析、数据挖掘。下面按照这个步骤，依次分析大数据时代边境管控能力建设的主要内容。

2.1 采集数据

大数据的采集是指利用多个数据库来收集和存储来自于多种客户端（互联网、视频监控、或者传感器等）的数据。

现有的边境管控数据类型包括文本、图像、语音、关系数据库表等几种类型。文本类型数据主要包括情报信息、执勤情况等，该类数据来源广泛，格式质量均有很大差别；图像类型的数据主要是边境上的各类监控视频，该类数据量最为庞大，需要很大的存储资源和处理分析能力才能应对；语音类型数据主要是侦查到的通话、电台、广播等数据，这些数据通常需要人工守听，人工分析；而关系数据库表主要指的是各边境管控单位现有的各种数据库资源，这些数据准确性好、质量高，可以作为静态参考数据使用。另外，一些来自于网站新闻、社交媒体等处的关乎边境民社情的公共数据，也可以收集起来，加以利用。

2.2 导入/预处理

来自于多种终端的数据格式不尽相同，除关系数据库表格外，多数是非结构化数据或者半结构化数据 。现阶段，数据多以原始格式存储，分布在各自的系统中，没有经过处理，无法直接进行分析，也没有性能足够的统一存储平台和计算能力，这呼唤着军用云计算平台的建立。如果要对这些海量数据进行有效的分析，应当进行预处理，这需要用到自然语言处理、图像分析、语音识别等技术，提取结构化信息。经预处理后，可将不同来源的数据导入到一个数据中心，或者云计算平台中，供下一阶段分析使用。

2.3 统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求 。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易接受，就如同看图说话一样简单明了。

2.4 挖掘/预测

从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。主要的数据挖掘算法有：聚类、关联规则发现、分类、回归、等。可以说，统计分析和挖掘预测是大数据的最终的应用目的，大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，通过对历史上边境管控中各种事件或者情况进行全面的统计分析，可以帮助指挥人员发现事件发生的规律特点和固有模式，帮助指挥员合理的部署执勤力量。甚至还能够对事件的发生进行预测。

可以对上述积累下的数据进行相互印证分析，剔除噪声，完成数据清理。多种数据关联起来分析，能发现以往单一数据难以发现的规律和特点。通过大数据分析，可以掌握外方执勤活动，人员、车辆、牲畜抵边、越境等边境事件的规律特点，用来发现执勤巡逻中的力量部署的薄弱环节，指导巡逻执勤力量派遣，优化执勤力量部署。还可以结合气象水文、互联网上的新闻、社交网络等媒体网络舆情数据，进行大数据分析，发现边境事件同其他外部因素的相关性，进而通过对外部因素的监控，实现对边境情况的感知预测。

当前，边海防管控单位面临各种突发和急难险重任务，快速准确决策显得尤为重要。复杂的社会环境和当面陆海空情等各类数据的数量大、种类繁多、更新频繁，需要迅速分析各个要素之间的相关变化关系，从而了解各个要素的变化趋势。有了大数据技术的支撑就能够迅速发现变化趋势，找到各个要素之间的相关关系，预测其变化规律，快速给出最佳行动方案，定下任务决心，开展相应行动，达到提升复杂环境下决策的能力。

3 大数据时代边境管控能力建设的启示

当下为提升大数据时代下的边境综合防卫管控能力建设，应从以下三个方面着力：

3.1 加强数据收集，打牢边境管控大数据建设的基础

基础数据是大数据分析的基础，要事先对各方面的数据进行收集和存储，才能满足下一步对数据的统计、分析、挖掘的应用的需要。数据收集还包括对已有的老数据的维护。当前在各个业务系统中包含着大量的数据，这些数据具同样有很重要的价值，要对数据进行二次利用。

3.2 完善机制标准，保障边境管控大数据系统的运行

要建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。建立大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。

3.3 培养专业队伍，提高边境管控大数据管理的能力

要广泛开展数据普及教育，将数据理念、数据知识纳入边境管控相关单位领导干部的培训内容，提升相关单位系统运用数据的能力。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，要加强边境管控“数据分析师”培养，培养和造就一支懂管理、精数据的大数据建设人才队伍。

参考文献

[1]侯胜亮.着眼使命任务要求增强边境综合防卫管控能力[J].国防，2015（04）：57-59.

[2]陈雷.嵌入式数据库SQLite在边境管控系统中的应用[J].中国信息化，2014（15）：63-63.

作者单位

内蒙古军区司令部信息化处 内蒙古自治区呼和浩特市 010051