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1、浅议大数据时代监狱数据智能决策系统的构建五角场监狱 朱旭东、周飞、方小琦摘要大数据1大数据，维基百科EB/OL，2013-08-05，http:/zh.wikipedia.org/wiki/大数据时代的来临，带来的不仅仅是数据量的剧增，更重要的是带来了数据技术、数据应用和数据价值的变革。这场变革使得数据分析技术更加智能，人工干预更少，并且由于数据量更大，数据间更多可能的相关关系被分析挖掘出来。本文基于监狱目前信息化发展的现状，利用监狱现有的数据作为基础，利用智能分析数据与数据间的相互关联，建立智能决策系统应用的模型。通过数据智能决策模型的应用来辅助监狱进行更为有效的管理。关键字：数据决策、智能
2、预警、数据中心大数据时代需要我们对监狱信息化建设进行再思考，目前的“问信息化要警力”，主要表现在民警借助监狱政务、安防等信息化手段对罪犯进行管理，即便是系统需要调用另外系统的数据，往往也只是单纯的数据的叠加。但在大数据时代，更多需要考虑的是数据与数据之间的互相影响和作用，更多的挖取无直接关联数据间隐藏的价值。如果说我们通过大数据“问信息化要警力”，我们需要的是数据背后的关联价值，以便为监狱提供更加智能的决策能力。一、监狱信息化数据应用现状同大多数企事业单位一样，随着监狱信息化建设规模的不断扩大，跨条线、跨科室、业务关联、信息沟通等需求的不断提高，随之新的问题也就日益凸现。主要表现为信息系统日益
3、增多，包括办公自动化系统（OA）、狱政管理系统、罪犯一卡通系统、人事管理系统、财务管理系统和生活卫生系统等，这些系统的上线运行使监狱的管理效率得到了大幅度的提高，有力的支撑了日常管理工作运作，促进了管理效能的提升。然而顶层统一规划的缺乏使得这些系统仍然有许多不足之处，例如这些业务管理系统各成体系，各自独立，横向却缺少沟通，形成了大量的信息孤岛，监狱决策者只能得到针对具体业务的简单分散的数据和报表，既不能从长期积累的海量历史数据中挖掘发现狱内所存在的问题，也不能通过各业务系统汇总的信息辅助决策支持2Gotting H W,Weimann P,Intelligen decision supprot
4、 systemsJ,Decision Support Systems,1992,8(4):317332来完成针对性的预判。二、监狱数据数据决策发展面临的问题（一）数据本地策略升级和存储面临的问题从目前来看，对端点数据的安全已经具备了成熟的本地安全防护系统，但与大数据安全的需求还存在一定的距离，需要及时调整。所以在本地策略的构建上，需要加大对内部管理的监控，用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失和信息泄露。（二）管理和应用人员专业知识更新的问题大数据在一个新的环境运行，就必须要为信息技术专业民警定制一个专门的培训计划，培训计划应该着眼于数据库的分析和修复，因为大数据仓库将通过这些来标记和
5、报告不寻常的活动和网络流量，这类的培训通常需要大量的资金和时间。（三）数据分析工具发展水平的问题目前使用中的数据仓库，其数据存储类型仍受到一定的限制，数据仓库的扩展性能还需要进一步加强；数据挖掘在标准化和通用性方面存在一系列问题，数据挖掘引擎与数据库系统还是松散耦合的；数据挖掘语言有待于向标准化方向发展等。目前，OLAP作用没有得到充分发挥，还是一种传统决策支持方法，是一种用户驱动的验证性分析，受到用户水平的制约。目前大多数智能分析系统功能集中在分析方面，对系统的智能性不够重视，决策支持功能主要还是依赖数据挖掘、OLAP 等工具的数据分析、趋势预测功能来实现，不具备专门的决策支持系统提供方案生
6、成、方案协调，方案评估的功能3危辉，潘云鹤.从知识表示到表示：人工智能认识论上的进步J,计算机研究与发展，2000，37(7):819-825，更不具备群体决策和智能决策的能力，也就是说数据分析的智能化水平还很低4史忠植.高级人工智能M,北京：科学出版社,1998 62-211。 三、监狱数据智能决策的建设目标决策是提供统计信息的最终目的。监狱信息化使得监狱工作的效率大大提高,产生和积累了丰富的统计信息资源。科学决策的基础是对数据的整合和开发利用。虽然数据本身并不直接作用于决策,但当数据转化为信息或知识时就可以用于决策分析。对数据的搜集、管理和分析过程，使监狱各级决策者获得更多决策依据，做出更
7、加合理的决策。数据智能分析将联机分析处理（OLAP）、数据仓库和数据挖掘等结合起来应用于监狱日常运作活动中，从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清洗以保证数据的正确性，将数据转换、重构后载入数据仓库或数据集市；然后利用合适的工具对数据进行处理，这时信息变为辅助决策的知识；最后将知识呈现于用户面前，为管理决策提供参考。为了保证监狱各项工作的顺利运行，同时使监狱具备高效率的指挥决策能力，亟需建设一套完善的智能化决策平台，通过对现有条件的充分分析和利用，对监狱中各类应用系统及安全系统进行集成改造，减少监狱的信息安全保密风险，才能实现监狱信息资源的安全共享和利用，提高监狱的工作效率。四
8、、监狱数据智能决策需求分析（一）系统需求概述 本系统需整合监狱各类信息系统：政工类包括人力资源系统，指挥中心干警调度平台（生活现场、劳动现场、押送罪犯就医，防暴队）、外来人员管理、外来车辆管理、对讲呼叫管理、气象管理，管教类狱政。罪犯管理类包括（新进、调入、保外就医、释放），会见管理（会见罪犯、会见家属、会见类型、会见监复听），刑罚执行正常释放、减刑假释、立管专控、耳目情况，狱内侦查。生活卫生类罪犯就医（医务所就医、总医院就医、社会医院就医、保外就医），罪犯伙食管理，罪犯大帐管理，劳动管理（生产数量、品质控制、原料数量、外来人员配置、工伤情况）。教育改造（教育类型、教学计划、受教罪犯、教学场地
9、、教学内容、教育成果），督察（督察类别、督察内容、督察计划、督察结果、整改意见）财务管理（干警工资、工勤工资、劳动支出、生活支出、后勤支出、车辆支出、民警伙食、外事接待支出，生产收入、财政拨款、专项拨款）外围管理局重大任务、武警工作、重特大事件处理、安全零报告等。分别建立相应的业务数据抽取，转换清洗和加载方案，并根据处理得到的业务数据建立数据模型，整理和抽取其中必要的关键分析指标，最终以直观，生动，多样的展示方式将基于不同维度的分析结果呈现给监狱管理层。系统需分为数据源、数据仓库、应用层和展示层四个层次，分别完成数据的抽取、转换、加载、建模、整理、分析、提取、展示等功能。（二）系统功能需求 数
10、据源可从各应用系统自动抽取，部分因各种原因则需人工采集。承担数据采集需求的部门涉及政工部门，财务部门，指挥中心，劳动管理部门，教育改造部门，督察部门，综合管理部门，各监区等。根据需求设计了如刑罚执行年度采集表，重要决策季度采集表，规章制度季度采集表，生产利润季度采集表，财务结算信息季度采集表，项目施工季度采集表，干警考核季度采集表，安全生产指标季度采集表，安全生产指标年度采集表，干警警力配置日采集表，罪犯出入监日采集表等。以满足数据访问的灵活性和效率的均衡。（三）基本功能需求 1、浏览功能：干警可通过web页面方式查看授权的指标数据。可针对用户使用不同的系统首页。在系统首页及各主题首页中，需要
11、提供对时间维，单位维度的选择。 2、钻取功能：干警可查看到组成某指标的基础数据或下级单位的具体数据。提供各种图表类型的转换，使干警能从多视点对同一指标进行分析。 3、查询分析：干警可以自己定义查询条件，需要的话还可以自己定义查询指标和维度信息，这样可以更有目的性地查看报表，获取信息。 4、输出功能：干警可以水晶易表等形式将查看到的指标数据输出。 （四）数据展现方式需求 为了更好的、更直观的展示多维度数据，在一个界面中展示尽可能多的信息量，系统应采用多种综合的数据展示方式，包括仪表盘、趋势图、饼图、柱状图、固定报表等等形式。根据具体指标需求，其展示方式有严格要求。五、监狱数据智能决策系统结构（一
12、）监狱智能决策包含的组件决策支持系统通过结合个人的智力资源和计算机的能力来改进决策的质量。它是一个基于计算机的支持系统，服务于处理半结构化问题的管理决策制定者。 一个决策支持系统将包括如下典型的组件： 1、数据管理子系统：决策支持系统(Decision Support System ，简称DSS)5陈文伟.决策支持系统极其开发M,北京：清华大学出版社,2000.311-327的数据库通常包括在数据仓库中。数据仓库是集成的、面向主题的数据库集合，它是用来提供决策支持功能的，其中每个数据单元都不随时间改变。数据仓库的数据通常从内部和外部数据源中抽取。内部数据主要来自于监狱内部各处理系统。外部数据包
13、括行业数据、相关法律文献制度规范、社会普查数据、国家经济数据等。 2、模型管理系统：一个包含有财务、统计、运筹和其它定量模型的软件包，能够提供系统的分析能力和合适的软件管理能力。在模型库中的模型可以分为战略性的、策略性的、运营性的等等。 3、知识管理系统：许多非结构化和半结构化的问题是非常复杂的，以至于除了通常的 DSS外，它们还需要特别的专业知识。这些知识可以由专家系统或者其它智能系统提供。因此，更高级的 DSS 系统6田大岗,费奇.DSS结构的联结主义观点J,系统工程理论与实践,2000，20(1):7-18还应该包含成为知识管理的组件。 4、用户界面子系统：用户与 DSS 应用之间的交流
14、。如交互式界面、报表打印。为了实现组织内的信息共享，还应包括 Intranet/Internet 的发布方式。 5、用户：用户可看作系统的一部分。DSS 的用户主要是监狱各层次的管理者和业务模型分析人员。 （二）监狱数据智能决策的架构监狱数据智能决策的框架层级：整个框架包含多个单位，从小到大以此为，数据、事件、罪犯个体，监区，监狱。其中数据作为框架中的最低层级是预警分析中基础的输入来源，包括了各业务系统的数据以及民警各台帐数据。事件是罪犯个体的相关行为的属性，一个事件包含了罪犯各项基础数据的变化。罪犯个体的表现情况及其对应的数据和事件的集合，以此类推监区是以监区为单位的罪犯个体的集合。监狱是多
15、个监区的集合。监狱数据智能决策的整体思路：通过从各个业务系统抽取罪犯相关数据，打造以罪犯个体为核心的数据中心，并建立与业务系统的罪犯信息的溯源通道；建立犯情预警评估模型，对罪犯静态信息和动态改造异常信息实现智能预警和排查处置。监狱数据智能决策的整体框架：最上层犯情综合信息系统（静态信息），包括：罪犯档案，信息检索，分析预测，汇总统计。数据智能决策系统（动态信息），包括信息采集，排查处置，预警分析，台帐管理，评估模型。在数据总线上，数据的来源于目前的监狱各信息系统：管教信息系统，综合评估系统，亲情会见系统，亲情电话系统，大帐系统，计分考核系统，监管日报系统，点名系统。这些数据经过数据交互总线进入
16、数据中心，通过信息的筛选和合并可以分为以下几个板块：罪犯信息：包括罪犯信息、顽危犯，重点罪犯。狱政管理：罪犯调动，计分考核，行政奖惩。改造评估：入监评估，心理测试，出监评估。狱内侦查：坦白检举，耳目管理，信息员。刑罚执行：减刑假释，刑罚变更，监外执行。其他系统，大帐信息，会见信息，亲情电话，如图-1所示。图-1 监狱数据智能决策的整体框架总体架构分为三个模块，即信息汇总、职能预警、排查监督。信息汇总模块，吸收业务系统对接过来的包括管教系统，亲情会见，亲情电话，一卡通大帐等，以及信息渠道的录入包括个别谈话、民警执勤、罪犯汇报、奖惩考核、狱情分析等，将这些汇总的信息分类为外部因素例如亲情危机、家庭变故、经济纠纷。监狱环境例如劳动状况、岗位变动、同犯矛盾。犯人状况例如健康状况、情绪状
