当今时代，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，对于海量数据的挖掘和运用，因为近年来，互联网和信息行业的发展而进一步引发关注。仅从交通管理角度出发，探索在大数据时代背景下，如何在智能交通的基础上进一步打造智慧交通警务。
打造“大数据智慧警务”原因分析
从必要性方面分析：一是日益凸显的交通管理困境。面对人口高度密集、交通飞速发展、管理日趋艰难的困境，人车路矛盾的进一步加剧，积极发展以大数据为基础的智慧交通，是时代和形势的紧迫要求。也是我国交通管理转型升级的必然要求，运用大数据技术对交通管理手段进行革新显得尤为迫切。二是警力严重短缺。随着我国社会经济的不断发展，公路里程数已跃居世界第一，私家车的拥有量也呈现爆发式增长，在这种情况下，交通管理警力明显不足，在当前交管任务如此严峻的情况下，向科技要警力，依托科技解放警力显得尤为重要。
我们应当利用互联网科技便捷的数据传输功能，实现对路面交通的管理与监控，只有认识到位，才可以真正了解互联网对交通管理工作的重要性，进而才可以利用互联网科技服务交管业务。三是传统管理手段具有局限性。无论是从对交通资源的支配、交管数据的整合还是从对交通发展趋势的预判上看，传统的交通管理手段已经与现实的交通发展水平拉开了极大距离，疲于应付的交通管理方式已难以适应日益严峻的挑战，推动智慧警务已是迫在眉睫。
从可行性方面来看，现有的智能交通建设为实现智慧警务提供了更多可能。一方面政府部门更加重视智能交通基础设施投入。为缓解交通拥堵，力保路畅民安，国内很多省市在大数据交通应用上已经不同程度的尝试，并取得了明显效果。各大城市相继开展智能交通系统建设，市区灯控路口监控实现全覆盖，交通信号灯实现智能化、国标化改造。研发交通指挥调度智能平台，实现指挥调度、智能交通信号控制、特勤路线警卫、情报信息综合研判等功能，并基于PGIS地图操作，通过科技信息化手段提升交通指挥调度和路面查缉智能化水平。
另一方面是智能交通系统带来的效果显著。其一，有利于精准引导实战。运用系统挖掘数据、研究数据，可以有效指导勤务管理、强化源头监管、引导事故预防，实现异常道路流量快速报警、快速精确疏导，交通违法行为精准查处，实现情报信息引领警务实战。其二有利于指挥调度科学高效。以交通警情为导向，以视频、网络为载体，高度整合PGIS、监控、信号、诱导、GPS定位系统及110接处警的资源和功能，对交通安全警情和道路拥堵警情可视化监测和处置，建立协调联动、快速反应、合成作战的多级应急指挥体系。
其三有利于交通组织智能精细。灯控路口实现信号智能化，实行全天侯自适应信号控制，有效解决了交通流密疏不平衡问题。其四有利于治安防控精准打击。灯控路口实现了高清监控全覆盖，建立车辆轨迹云平台，实现车辆、轨迹和图像信息的融合共享，利用大数据云计算技术，对海量数据进行深度挖掘，为治安刑事案件侦破工作提供强有力的技术支撑。
大数据背景下数据太多与智慧偏少的矛盾冲突
道路交通管理涉及面广、参与者多，各种交通行为和交通管理手段产生了巨大的基础数据。其中包括道路监控、路口流量等所采集的动态数据、车驾管理服务基础数据、交通违法处理数据以及其他道路交通管理的相关数据。目前我省有831万名机动车驾驶人，657万辆机动车，其日常交通行为必然还会在通行区域广为分布的监控及数据采集器上产生更为巨量的道路交通基础数据。但实际却发现，交管部门的调查研究却并没有能有效跟得上电子采集数据的脚步。其中主要忽视了几个方面的重要内容：
一是数据理解不够全面、利用率严重不足。有了更多数据，并不意味着会产生更全面和更深刻的理解，因为数据需要科学的分析和解读才有意义，仅仅运用系统自身挖掘数据、研究数据势必存在很大局限。另外，数据基数巨大，更迭频繁，面对海量数据，执法者很难有效提出适合用这些数据解决的新问题。除了常规分析交通流，高效指挥调度、精准打击之外，很难进一步充分利用新数据更加高效地指导其他工作开展，其实从某一方面来说也形成了一种数据资源的浪费。
二是资源整合存在难度，数据分析不全面。在经济全球化、区域一体化、社会信息化的背景下，各类风险跨界性、关联性增强，没有哪类风险不需要综合施策，没有哪个地方和部门不需要协调配合。但仅在公安内部，各警种部门就存在权力限制，各项数据难以相互融合，资源、数据难以统筹，程序、规范难以对接，条条、条块、线上线下难以实现一体化，制约了数据的有效利用和长远发展。内部关联整合尚且不足，遑论外部联合配合。
目前智能交通系统尚未与其他系统建立常态化数据汇聚机制，很难做到公开信息全量共享，数据分析进而进一步受限。
三是海量数据兼具迷惑性。无论是视频监控、执法数据汇总抑或是交管大平台等的的确确都可以为交管工作提供颇为精确的数据，海量数据的产生也确实将会进一步丰富交通管理手段，疏导交通难点、痛点，并可以通过解决一系列问题为交通管理带来深刻影响。
但是其中所记录的每一条车辆轨迹、每一条违法记录、每一名驾驶人身份信息以及其他每一项数据，并未完完全全发挥其应有的贡献，反而对交通管理者造成一种假象，好像拥有了更多关于交通方面的数据，交通管理的现状就真的立即得到改善一样，并因此获得极大的成就感。这就极易造成一种恶性限制，执法者沉溺于现有的设施中，对于大量数据产生满足感，并不进一步发挥主观能动性，探索挖掘数据背后的信息。
实现智慧警务可以从哪几方面着手
一是聚焦数据增效，打造主动警务。一方面是基于已经建成的智能交通综合应用平台为载体，深度集成管控要素和警务资源，力求警务决策用数据支撑、基础建设用数据说话、打防管控用数据指导，提升反恐维稳、打防管控的前瞻性和精准度。努力用数据警务打造创新发展的强大引擎。
另一方面要努力提升民警的综合能力。既要提升民警的科技应用能力，也要提升民警的综合分析能力，在现有的智能系统基础上，引导民警研发功能模块，提升交通组织管理水平;在现有的海量数据面前，引导民警主动思考探索，充分挖掘数据潜在价值。可以进一步引入奖励激励机制，充分调动民警积极性、创造性。
二是健全基础设备。一方面是要全力避免智能交通设备的“马太效应”。所谓马太效应，是指多的越多、少的越少的一种正反馈现象。而现在的智能交通建设基本是针对交通管理更为精细化的市区，市区灯控路口监控实现全覆盖，可谓锦上添花。
相反，一直处理管理短板的农村地区在硬件设施方面仍有较大补足空间，硬件不到位，管理手段自然更难以进一步拓展。所以，应该根据农村地区不同的区域特点、经济水平、个性化需求等实际情况逐步推进完善智能交通建设，补齐农村地区短板，全面整合数据资源。另一方面推动联动融合，抓好资源整合。努力破解与其他部门之间数据沟通壁垒，避免单打独斗，通过数据融合，实现整体联动。要抓数据资源整合，依托大数据警务实战平台建立常态化数据汇聚机制，做到公开信息全量共享、涉密数据按需推送。注重融合应用，力求1+1>2效果。
三是做好制度保障。一方面确立政策导向。可以设立科研项目资助经费，助力科技创新，加快成果转化，提升实战效益;出台科技强警奖励办法，调动广大民警参与科技创新的积极性;并开展科技成果评选活动，对变现突出者记功表彰，并视情提拔重用。另一方面完善管理体系。对于交管科技项目，必须要坚持规划在先、设计在前，坚决避免短视眼光和盲目行为。应明确制度管理，并严格执行。
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