公共安全是体现人类社会秩序的重要标志，提升公共安全成为世界各国政府不断思考和研究的问题。我国在经济和文化大力发展的今天，如何打造一个更加和谐稳定的社会环境，是一个重要的课题。
一、大数据与公共安全管理的联系
1.大数据融入生活
随着信息技术的发展，人们每天的工作、生活都会留下各种数据痕迹，比如上网、驾驶等行为都以数据的形式被记录下来，可以说随着发展，每个人的生活都可以被数据化。同时，随着大数据分析技术的发展，各行各业都受到了数据分析的深远影响。以交通管理来说，通过道路监视技术可以对公路车流情况进行监测，对车流进行分析利用科技手段解决道路拥堵的问题，打造便捷高效的交通环境。
早在1996年，美国就已经运用大数据建立了交通事故在线分析系统，人们可以通过系统提前了解道路交通状况，起到了预警作用，同时交管人员利用系统还可以灵活地控制信号灯，实现最大效率的通行。
大数据技术最直接的就是改变了人们的生活，但更深层次的是，大数据技术已经改变了思维方式和思想观念。政府拥有着巨大的公共资源，而整个社会生活已经变成了具体的、立体的数据系统生活，所以政府必须建立大数据思维观念，政府组织的工作流程和组织结构要实现由内而外的蜕变。
大数据的到来冲击了传统公共安全管理的思维。在大数据背景下，产生了更为动态、更为开放的公共安全管理思维，特别是人工智能、云计算等技术的革新发展，进一步将思维理论落实到实践工作当中。对于公共安全管理工作来说，树立适应大数据时代的思维理念将更有利于我国公共安全管理实现转变。
2.大数据为公共安全管理提供支持
在当今时代，大数据可以说是公共安全管理的重要支撑，通过遍布城市的电子眼，先进的信息技术等多种数据收集方式，警方可以及时有效地对当前公共治安情况进行了解，同时大量的数据可以更方便警方建立犯罪预测模型，更为有效地抑制犯罪率的上升。通过数据分析，最终从源头查找犯罪，更有力地保护了社会稳定，提升了公共安全管理能力。随着经济的发展，我国城市化水平也在提升，城市人口日益增加，在人口密集的城市当中，利用大数据技术，人民所向往的未来生活正在逐步实现。人在外地可通过网络看到家里的情况，用手机轻轻一点，家中的电源、天然气就会关闭，通过软件可以随时随地查询出行路线，规避拥堵路段。
可以说大数据时代下，人们的生活越来越美好，城市公共安全管理体系通过大数据技术也将曾经的憧憬变成了现实。在警务工作方面推进大数据的建设将会更利于打造警务管理新的模式，对传统的公安管理结构进行解构，建立一种扁平式的警务领导管理机制。利用大数据技术的支持，精简管理机构，利用数据流的优势，建立即时联动、反应迅速的公安机关管理系统。
二、经典案例分析
公共安全管理问题不论是国内还是国外都是人们十分关注的问题，随着社会公共安全管理的不断建设，很多国家在这方面已建立了较为完备的解决方案和应对方式，我国在大数据的基础上也在发展探索，提升公共安全管理水平的新途径。
1.波士顿爆炸案
美国波士顿在2013年4月15日举行的马拉松比赛发生了剧烈的爆炸，事件造成3人死亡，百余人受伤。事件发生后，美国波士顿成为了世界的焦点，波士顿警方面对巨大的社会舆论压力并没有影响破案节奏，于4月19日将嫌犯抓获。波士顿警方迅速且成功地破案，以实际行动应对了这一世界关注的突发事件。这一世界关注的案件之所以能够迅速破获，大数据技术在其中发挥了重要作用，信息技术在整个破案过程当中贯穿始终。
2.启东“7.28”事件
2012年7月25日，启东网民通过网络发出了“关于抵制日本王子纸业排海工程项目”的相关公告，网民因担心排污系统会影响当地水文环境，打算于7月28日举行示威游行活动。消息一出，在网络上被疯狂转发，微信、微博等热门社交媒体上有着大量的支持者出现。7月26日启东市政府做出回应，通过广播、电视、网络等方式对这一情况进行了说明，以此来安抚民众情绪。
7月27日启东游行活动开始，7月28日示威活动逐步达到了高潮，特别是经过媒体宣传，在网络上持续发酵，参与示威活动的民众人数庞大，最后甚至占领了政府大楼。这一事件并未造成严重的后果，可是该事件却成为我国政府在公共安全管理方面研究和探讨的典型案例。
在大数据时代下，发达的网络和新兴媒体崛起，人与人之间的距离拉近，从一定程度上增加了全体性事件扩大的几率。某些不实言论经过网络快速传播会被无限放大，一些群众并未了解内情，但因从众心理不知不觉地也接受了这些信息，最终产生负面情绪，在群体的作用下这种情绪继续放大。可以说，大数据为公共管理带来了便利和巨大的力量，同样不当利用大数据也会极大地威胁着社会公共安全。
三、大数据时代下公共安全管理发展策略
1.树立共同安全管理新观念
大数据意识是大数据时代下的思想产物，是大数据技术发展的情况下人们内心容易产生的意识。在公共安全管理中，大数据意识要求公共安全管理人员要以数据为核心，打破传统组织管理思想，大数据意识是我国公共安全管理工作者应该建立的思维意识。大数据意识体现在公共安全管理工作的各个环节，在大数据技术支持下，全新的警务工作要与源源不断的新数据相结合，这就要求警务工作人员必须具有大数据思维意识。
大数据思维意识体现为危机意识、采集意识以及研判意识三点。
首先，必须建立危机意识。大数据技术是公共安全管理的重要战斗力，从大方面来看，大数据资源对我国社会发展起着深远的影响，全球化信息化进程不断推进，改变着我国人民的生活生产方式，同时也促使我国公共安全社会管理工作进行变革。
在这样的背景下，我国公共安全管理也面临着更为严峻的考验。技术快速发展，公共安全管理人员必须转变思想，抛弃过时的观念，紧跟时代脚步打破观念的桎梏。特别是在如今公共安全信息化加速发展的时代背景下，我们必须更加充分地意识到大数据时代下的特点，从而更好地顺应时代发展。建立危机意识，不断强化提升自身的能力，转变自己的观念。
其次，建立数据采集意识。大数据的价值不仅仅在于数量巨大，还因为大数据网络化的特征，能够被网络所运用的数据才可以称得上是大数据，而能够在公共安全管理当中发挥力量的数据才是公共安全管理工作需求的数据。
进入大数据时代，采集数据是警务数据来源的重要方式，建立大数据采集意识是构建现代化、数据化警务建设的重要途径。
采集数据是建立数据化公共安全管理的基础，必须要加大投入力度，做好基础工作才能让公共安全管理工作坚实稳定地前进。大数据建设过程当中，采集数据工作必须要深入基层工作当中，警务人员相互配合，发掘创新数据采集方法做好大数据应用的基础工作。
最后，建立研判意识。大数据时代，人们行为活动受到各种规律的制约，以至于很多的人类行为都是可以预测的。对大数据分析研判是预判行为的关键，公共安全管理在正确的决策下才会发挥最大的价值。然而正确的决策却需要精准的数据分析和判断作为基础才能够产生。
在警务工作当中，从海量数据中提取并仔细分析，才能获得具有价值的数据。提升大数据警务云计算的能力，对于公共安全管理工作将会起到重要作用。完善数据研判环节，提升研判数据的能力，可以为警务实际工作提供强大的力量。通过数据警务云，可以在反恐维稳工作当中对反恐形式有更为全面、精准的判断，从而提前做好措施，消除安全隐患。
另外， 要建立数据研判平台，将数据研判平台与不同警种平台进行对接，深化合作，将大数据的力量深入到实战工作当中，发挥大数据的有效价值。
2.整合警务数据资源
公共安全管理发展已经向信息化、数据化的方向不断前进，所以对当前公安部门在数据整合与共享方面提出更高的要求，以实现进一步发展。公安部门、各层级要实现纵向各级别的数据整合，做好各级数据网格，进而构建公安大数据平台。
同时，整合横向警务数据系统，建设好各个警种的数据系统，进一步实现警务资源共享的水平。构建大数据警务云必须要实现系统整合与资源共享。将公安机关内部的各种数据进行整理分类，将各警种、各部门的数据实现汇总后，打造出可供全警务机构随用随取的“警务数据超市”，将数据的力量应用在防管控工作当中。
大数据整合必须要建立完善的数据库。做好大数据基础设施建设工作是开展公共安全信息化的前提，共同安全管理物质基础建设需要做好公安云数据中心的建设，搭建公安无线与有线通信网络，建设公安警务数据集合平台、数据综合应用平台以及数据分析研判平台，总结来说，就是“一中心、二网络、三平台”。数据是我国公共安全管理数据收集的重要根本，逐步建设完善的数据结构系统为公共安全管理决策提供更有力的支持。
3.培养数据管理和分析人才
拥有专业数据管理和分析人才的队伍往往更容易发挥大数据的力量并取得成果。建立健全的大数据平台的运行和管理机构，可以更为有效地吸引和培养大数据专业人才。合理的结构体系能够让人员各司其职，队伍当中不仅要有管理数据和硬件设施的岗位，还需要能够结合实际情况对数据进行有效分析的人员。
警务大数据机构的建设和人才管理，必须要设立专门的公共安全数据管理机构，而在这之前必须建立科学的公安数据建设体系，将警务力量有层次的联合在一起。不但实现数据共享，人才队伍也要划分明确，实现全警统一合作。
大数据研判人才的培养是队伍后续力量的保证。首先，需要在全警范围内提升教育培训的水平，其中数据研判人员是需求较大的岗位，更需要加大力度培养以满足需求。在公安大数据平台日常工作当中，注重对经典案例的总结，对于日后工作以及人才培养来说都会发挥巨大的作用。
其次，在全警范围内注重大数据意识的养成，鼓励警务人员多以数据作为出发点，在工作当中更多地利用数据，这并不是形式主义，而是要通过这种行为模式来让警务人员意识到大数据的重要性，牢固建立大数据理念，将大数据打造成为公共安全管理工作的制胜法宝。
最后，在警务工作中应增加数据采集、分析的专业能力大比拼，激励警务人员提升大数据研判的专业能力。
警务大数据专业人才不仅需要单一学科的能力，其实是多专业交叉的形成体。由于我国公安院校的建制等多方原因，当前在大数据专业人才培养方面还存在一定的问题。所以，解决专业大数据人才缺口，成为我国公共安全管理工作大数据化的制约问题。
根据实际情况，警务部门可以通过特殊措施，引进或聘用具有符合要求的专业人才或是高素质技术人才，以满足警务部门的人才缺口。人才的引进不仅仅局限于信息技术相关的工程师和程序设计人员，还应尽量引入熟悉公安业务，具备犯罪管理等相关能力的综合性人才。
4.建立面向全警的大数据平台
云计算技术、数据挖掘技术等大数据技术是警务大数据平台的技术支撑。警务大平台要具有海量数据处理、分析能力，平台的业务功能要具备动态监控、智能分析、预测警报等。数据平台不仅能为公安机关所使用，还要能为社会组织和普通公民所服务。
警务大数据平台的组织架构分为五层：
- 第一层是数据源。数据源是公安工作数据的原始来源，来自于公安机关和社会各界的各类业务管理系统数据;
- 第二层是数据集合平台。这一层会对原始数据进行采集筛选，通过多个环节的处理将有效数据资源传输存入数据资源库当中;
- 第三层是数据中心库。数据中心库会对大量数据源进行分类整合，建立结构合理的数据体系，充分发挥数据资源的作用，为数据的利用打下基础;
- 第四层是数据研判平台。这一层将对获取的数据进行量化评估等处理，实现分级分类整理警务动态数据的目的，将各级警务单位关注的数据筛选出来，在警务活动与实时数据之间实现对接;
- 第五层是业务应用。用户的需求在这一层级会被实现，如监控预警、决策辅助、数据订阅等。
警务大数据平台为全警服务，为了提升服务质量和工作效率，要对平台的工作程序进行不断优化。建立平台更多的关联数据，运用平台的连接能力，将不同种类的海量数据实现连接，以警务数据平台为中心，打造数据延伸，将数据平面建立成多维度的数据立方，更有利于挖掘数据之间的潜在关系。
建立关联数据之后，通过决策树技术处理相关问题，这一技术可以建立各种数据之间的内在联系并根据数据建立模型，可以对当前的公共活动事件走向进行预测，为公安部门提前做好防范工作。
