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产品价值 应用场景 典型案例
高效的大数据平台
抽取、清洗、转换、汇集跨地区、跨警种的各类数据，组建由公安内部、外部数据、互联网数据等组成的基础数据库；面向信息检索、数据分析和专题应用需求重新构建的专题数据库；形成数据齐全、归类清晰的数据集市。
鲜活的数据集市
采用云计算架构，构建大数据平台。通过云计算、分布式存储、分布式计算、内存计算等技术手段提高数据处理能力，提高对非结构化数据，大容量数据的存储及处理能力，满足各类应用数据处理要求。
实战的数据应用平台
根据一线实战需求的共性，开发部分通用的数据应用，譬如云搜索、信息比对、信息布控、背景审查等。借助大数据高效数据处理能力，开发对数据的深度应用，譬如智能碰撞、关系人挖掘、情报线索分析等。

应用场景

数据采集：
建设统一的数据采集模块，实现基于标准表单、文本数据及相关视频、图像、语音等多媒体数据的批量导入、逐条录入和维护管理等系统功能，并进行自动分类，导入采集资源库。
在采集入库的过程中，按照背景信息、动态信息、关系信息、特征信息的要素进行分类，建立规范化的数据描述方法和清洗转换规则，实现社会数据资源的规范化建库。主体建立包含背景信息库、动态信息库、关系信息库、特征信息库等数据采集资源库。
数据管理：
数据资源管理用于数据资源的统一管理，以实现数据资产的有效管理，提升数据资产管理及运营能力，辅助建立数据资源资产化管理机制、数据资源运行维护管理机制、数据质量提升机制。
数据资源管理系统主要包括数据资源注册、数据资源编目、数据质量管理和数据运行监控。
数据挖掘：
数据分析挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含的、不可预知的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。数据挖掘是整个知识发现流程中的一个具体步骤，也是知识发现过程中最重要的核心步骤。主要数据挖掘方法包含：分类分析、回归分析、聚类分析、关联分析等。

典型案例

广西某地公安大数据项目

面向公安实战需求开展数据的深度整合和综合利用，构建一套基于大数据的统一数据采集、存储、分析、挖掘、应用的综合平台，实现数据资源大整合，构建高效处理、安全存储的大数据平台，深化数据应用，构建切合实战的数据应用平台。

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