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[摘 要]当今社会已经进入大数据时代，大数据在IT、金融、教育等行业展示出了惊人的魔力。但是，目前边防口岸的大数据并没有得到有效的开发和利用，边检机关对于海量的数据，仅仅具有后台查询权，大量数据的潜在信息并没有得到有效的挖掘，无法为口岸管理决策所服务，而近年来公安部多次在各种全国会议上指出：目前公安行业仍没有成熟大数据应用案例。如果在边防检查工作中能够应用大数据开展数据分析和预测工作，将会推动我国边防事业的巨大进步。
[关键词]大数据；边防检查；运用
中图分类号：S748 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）08-0363-01
一、大数据的含义
在这大数据时代，我们的思维方式、工作模式都产生了颠覆性的变革，让“提前介入、积极预防、科学决策、主动管理”成为可能，但难免有人会问，大数据是什么？大数据从狭义上讲，是指“无法在一定事件内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”；从广义上讲，是从各种类型的海量数据信息中快速获得有价值信息的能力[1]。“大数据”概论最早由维克托·迈尔·舍恩伯格在编写《大数据时代》中提出，指用随机分析方法的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。其中新的處理模式又分为以下3种模式：
1、统计查询，这是对大数据应用的最基本方式，主要面向历史与现状，回答已经发生过的事情，如出入境的人员流向统计、船舶进出口岸数据统计、贩毒走私案件的数量分布和趋势。
2、数据挖掘，是目前大数据的核心应用方式，指从海量的数据信息中提取出大量的潜在的有应用意义的信息，从而发现数据之间的关联关系。这种关系虽然不能马上发现其中的深层次联系，但对工作具有一定指导意义，比如出入境车辆数量异常与贩毒的关联关系。
3、预测预判，是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向[2]。
二、当前大数据在边防检查的运用现状
随着大数据时代的不断推进，随着边检信息化建设的新要求，随着走私贩毒的手段日益隐蔽，各地边检机关都开始着手，将大数据运用到口岸管理中，以构建更加完备的出入境人员、车辆的查控网络，但由于口岸数据储备系统的多样化以及其涉密性，应用中的问题也是层出不穷。
1.数据挖掘能力有限。大数据应用在社会各行业已经发挥着越来越重要的作用，但由于边检机关日常办公事务繁忙和研究能力所限，无暇深入挖掘数据，造成边检机关至今为止还没有一个真正意义上的大数据应用，边检机关多年来掌握的公安最庞大最有价值的数据一直在沉睡。而公安边防院校的老师、专家们却没有太多接触这些公安边防业务数据的机会，所以在理论技术研究上存在脱离实际的情况。
2.大数据资源整合度不够。目前，技侦、网安、边防检查的大数据信息平台以各种理由，并未整合到信息资源库中，形成几个大孤岛。在大量的案件中证明，同时综合这几个方面的数据会给侦查、破案带来极大的便利，而大数据的应用更需要到这几个孤岛的整合，从而面对更加复杂多变的案件。
3.缺乏处理大数据的方法。目前，很多边境检查站经过长年累月的积累，自身的数据量已经十分庞大，却不会运用这些数据，只是一味的收集数据。例如，上海某检查站，设立了一套视屏检测系统，安装了上百个摄像设备与实时监测室，并派遣专人看守，但是，面对这么多的数据屏幕，人眼的作用并不明显，只能单一的进行实时监控。由于缺乏相关处理大量数据的方法与技术，面对相关案件，也只能是事后调出相关监控视频，进行分析、推断，然而并没有起到预测预警的作用，其成效也是甚微。
4.技术力量薄弱。目前，公安边防内部已形成了不少技术力量，但是缺少可操作性，例如验收人员的技术水平不高，没有标准检测的机构参与，部分标准制定的水平不高等，其次，很多边境检查站的检查员只会进行一些简单的数据整理与结合，大多数都不会对数据进行挖掘、分析与研判。
5.数据应用上存在限制。上级机关领导害怕数据查询权限过低，造成泄密问题，而基层官兵办案过程中又存在权限不足，明明有破案的办法，却没有相关数据的支撑，导致错过处理案件的黄金时期，也造成了资源的浪费。
三、对当前大数据应用问题的解决对策
目前，公安边防对于大数据应用问题的解决方法，早已迫在眉睫，为了提高大数据在边防检查中的成效，推动边防检查的发展创新，上至公安部的机关人员，下至检查站的检查员，都积极踊跃的献言献策，但是，要解决当前大数据在边防检查中的应用问题，就必须要从数据人才的培养、数据应用的权限、数据资源的挖掘、数据分析的方法等四个方面下工夫。
1、加大学校、基层、部局的沟通、合作，增强对大数据实战化运用的能力。在学院建立大数据研究中心，利用学院老师丰富的理论知识和学员积极创新的能力，再加上基层海量数据来源和部局的相关指导，深入开展大数据的案例研究、课题研究，使其加深对大数据的认识和了解，从而能够在宏观和微观上对当前边防工作提出较有深度的分析，并发挥智囊团的作用，推动大数据在边防下的运用。
2、分类汇总，开展大数据整合。将所有公安边防所能掌握的数据都整合在一起，并对其进行分类汇总，以便提高提取数据的速度，提高办事效率，其中涉密的数据，可以根据数据的密级，分区分块进行整合。其次，制定好数据应用权限的机制，使数据发挥作用的同时，确保信息安全，对于某些特殊案件的办理上，可根据情况进行临时授权，避免权限过高，造成数据的浪费。
3、加强大数据设计规划，全面开展大数据应用整合。以基层边防战士为调研对象，组织对各边防检查站的现有系统功能，进行再次梳理，避免出现数据重复报送和系统功能重复的问题，避免造成数据的冗杂和系统的负担。其次，严格做好大队、支队、总队和派出所等各级公安边防机关在信息化建设与应用中的职能定位，明确分工，以便提高工作效率。
4、增强数据的分类提取，进行抽丝剥茧。在已经完成分类的大数据面前，可以根据案件所需的数据，进行分类提取，这里就可以利用Excel的“筛选”功能，从而进行数据的分类提取，并利用经验丰富的检查员和从事多年的情报员，并从中进行推测、摸索，达到抽丝剥茧的效果。
结束语
面对多种多样的走私方式，面对危险恐怖的贩毒团伙，面对日益复杂的犯罪环境，我国边防检查的工作量，无疑增加了很多，同时也增加了很大的难度，危险性也随之提高了，为了更好的维护国家边境地区的稳定与和平，严守我国边境的第一道防线，大数据的运用就越来越重要，利用其预测、研判的功能，对一定时期内的犯罪趋势做出预测，提前部署战略措施，将犯罪苗头扼杀在摇篮之中，为我国的边防增添一道牢固、稳定、庞大的大数据城墙。
参考文献
[1] 新玉言，李克：大数据：政府治理新时代.
[2] 维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼斯·库克耶：《大数据时代》.
[关键词]大数据；边防检查；运用
中图分类号：S748 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）08-0363-01
一、大数据的含义
在这大数据时代，我们的思维方式、工作模式都产生了颠覆性的变革，让“提前介入、积极预防、科学决策、主动管理”成为可能，但难免有人会问，大数据是什么？大数据从狭义上讲，是指“无法在一定事件内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”；从广义上讲，是从各种类型的海量数据信息中快速获得有价值信息的能力[1]。“大数据”概论最早由维克托·迈尔·舍恩伯格在编写《大数据时代》中提出，指用随机分析方法的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。其中新的處理模式又分为以下3种模式：
1、统计查询，这是对大数据应用的最基本方式，主要面向历史与现状，回答已经发生过的事情，如出入境的人员流向统计、船舶进出口岸数据统计、贩毒走私案件的数量分布和趋势。
2、数据挖掘，是目前大数据的核心应用方式，指从海量的数据信息中提取出大量的潜在的有应用意义的信息，从而发现数据之间的关联关系。这种关系虽然不能马上发现其中的深层次联系，但对工作具有一定指导意义，比如出入境车辆数量异常与贩毒的关联关系。
3、预测预判，是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向[2]。
二、当前大数据在边防检查的运用现状
随着大数据时代的不断推进，随着边检信息化建设的新要求，随着走私贩毒的手段日益隐蔽，各地边检机关都开始着手，将大数据运用到口岸管理中，以构建更加完备的出入境人员、车辆的查控网络，但由于口岸数据储备系统的多样化以及其涉密性，应用中的问题也是层出不穷。
1.数据挖掘能力有限。大数据应用在社会各行业已经发挥着越来越重要的作用，但由于边检机关日常办公事务繁忙和研究能力所限，无暇深入挖掘数据，造成边检机关至今为止还没有一个真正意义上的大数据应用，边检机关多年来掌握的公安最庞大最有价值的数据一直在沉睡。而公安边防院校的老师、专家们却没有太多接触这些公安边防业务数据的机会，所以在理论技术研究上存在脱离实际的情况。
2.大数据资源整合度不够。目前，技侦、网安、边防检查的大数据信息平台以各种理由，并未整合到信息资源库中，形成几个大孤岛。在大量的案件中证明，同时综合这几个方面的数据会给侦查、破案带来极大的便利，而大数据的应用更需要到这几个孤岛的整合，从而面对更加复杂多变的案件。
3.缺乏处理大数据的方法。目前，很多边境检查站经过长年累月的积累，自身的数据量已经十分庞大，却不会运用这些数据，只是一味的收集数据。例如，上海某检查站，设立了一套视屏检测系统，安装了上百个摄像设备与实时监测室，并派遣专人看守，但是，面对这么多的数据屏幕，人眼的作用并不明显，只能单一的进行实时监控。由于缺乏相关处理大量数据的方法与技术，面对相关案件，也只能是事后调出相关监控视频，进行分析、推断，然而并没有起到预测预警的作用，其成效也是甚微。
4.技术力量薄弱。目前，公安边防内部已形成了不少技术力量，但是缺少可操作性，例如验收人员的技术水平不高，没有标准检测的机构参与，部分标准制定的水平不高等，其次，很多边境检查站的检查员只会进行一些简单的数据整理与结合，大多数都不会对数据进行挖掘、分析与研判。
5.数据应用上存在限制。上级机关领导害怕数据查询权限过低，造成泄密问题，而基层官兵办案过程中又存在权限不足，明明有破案的办法，却没有相关数据的支撑，导致错过处理案件的黄金时期，也造成了资源的浪费。
三、对当前大数据应用问题的解决对策
目前，公安边防对于大数据应用问题的解决方法，早已迫在眉睫，为了提高大数据在边防检查中的成效，推动边防检查的发展创新，上至公安部的机关人员，下至检查站的检查员，都积极踊跃的献言献策，但是，要解决当前大数据在边防检查中的应用问题，就必须要从数据人才的培养、数据应用的权限、数据资源的挖掘、数据分析的方法等四个方面下工夫。
1、加大学校、基层、部局的沟通、合作，增强对大数据实战化运用的能力。在学院建立大数据研究中心，利用学院老师丰富的理论知识和学员积极创新的能力，再加上基层海量数据来源和部局的相关指导，深入开展大数据的案例研究、课题研究，使其加深对大数据的认识和了解，从而能够在宏观和微观上对当前边防工作提出较有深度的分析，并发挥智囊团的作用，推动大数据在边防下的运用。
2、分类汇总，开展大数据整合。将所有公安边防所能掌握的数据都整合在一起，并对其进行分类汇总，以便提高提取数据的速度，提高办事效率，其中涉密的数据，可以根据数据的密级，分区分块进行整合。其次，制定好数据应用权限的机制，使数据发挥作用的同时，确保信息安全，对于某些特殊案件的办理上，可根据情况进行临时授权，避免权限过高，造成数据的浪费。
3、加强大数据设计规划，全面开展大数据应用整合。以基层边防战士为调研对象，组织对各边防检查站的现有系统功能，进行再次梳理，避免出现数据重复报送和系统功能重复的问题，避免造成数据的冗杂和系统的负担。其次，严格做好大队、支队、总队和派出所等各级公安边防机关在信息化建设与应用中的职能定位，明确分工，以便提高工作效率。
4、增强数据的分类提取，进行抽丝剥茧。在已经完成分类的大数据面前，可以根据案件所需的数据，进行分类提取，这里就可以利用Excel的“筛选”功能，从而进行数据的分类提取，并利用经验丰富的检查员和从事多年的情报员，并从中进行推测、摸索，达到抽丝剥茧的效果。
结束语
面对多种多样的走私方式，面对危险恐怖的贩毒团伙，面对日益复杂的犯罪环境，我国边防检查的工作量，无疑增加了很多，同时也增加了很大的难度，危险性也随之提高了，为了更好的维护国家边境地区的稳定与和平，严守我国边境的第一道防线，大数据的运用就越来越重要，利用其预测、研判的功能，对一定时期内的犯罪趋势做出预测，提前部署战略措施，将犯罪苗头扼杀在摇篮之中，为我国的边防增添一道牢固、稳定、庞大的大数据城墙。
参考文献
[1] 新玉言，李克：大数据：政府治理新时代.
[2] 维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼斯·库克耶：《大数据时代》.