在互联网+时代，一切都讲究“数据化”，而真正用好“数据”，不仅仅是“人看数据”，更要“数据追人”，才能让“数据落地”，如此才称得上将产品/运营/服务等实现“数据化”。
那么，如何做到“数据追人”，特别是有针对性、差异化的“数据追人”呢？汇博利农科技最新推出的「智能预警（数据集预警）」功能，可以很好地满足广大用户的这一需求。
应用场景：某市公安局廉政档案管理系统
干警及家庭成员出现出现了征信问题，会不会引发廉政风险？
干警履历时间轴、经济情况统计异常是否能反映出内部管理存在风险点。
干警本周迟到早退严重，心态是否有些消极？
现阶段，大部分廉政档案管理平台能够实现的功能仅仅是针对于部门干部的档案分类管理，在事前预警层面缺乏相应措施，不能做到防微杜渐，提前发现廉政风险点，做出防范。
在某市公安局廉政档案管理平台项目建设中，汇博利农科技推出了廉政风险分析预警功能，全面预留公安大数据数据接口，实现廉政风险点动态监督预警。此预警分析功能相比于目前行业通用的预警实现方式，有诸多优化和独特之处，下面着重挑几点来介绍说明：
将干部行为作风纳入分析预警范畴：
让监督不止于表面，深入探寻易引发廉政风险的相关事项及领域，采集个人及家庭征信数据信息、营商数据信息、资产经济情况、出国（境）情况等。
（档案上传）
如在经过档案上传后，系统根据档案内容发现某干部家庭成员的参股公司出现了经济或信用问题，这会不会引发廉政风险？当出入境受限制干部频繁出国，又是否存在廉政风险点？
针对上述异常情况，廉政风险分析预警功能便可通过对“征信大数据”“天眼查、企查查”等外部数据接口生成干警个人征信画像、营商画像等，并针对异常“画像”进行精准监督治理。
将工作作风动态纳入分析预警范畴：
通过对“钉钉打卡系统”“食堂用餐刷脸”系统的数据灵活运用，生成单位/部门干警的考勤统计、考勤曲线、考勤预警（考勤、外出、出差）。
如系统通过捕捉异常数据，发现某干警在一段时间内频繁出现迟到早退现象，是否能够说明其这段时间工作状态较差，那又是什么原因导致此情况的出现？
工作态度问题？还是其他影响因素？当类似现象集中出现在某部门，而不是某干警身上时，也可说明该部门的政治生态环境存在风险异常，需要进行整改监督。
预警分析功能就可对这些异常数据进行汇集、分析，利用“树木”与“森林”的关系构建部门政治生态森林、单位/警种、干警等政治生态画像。
监督机关可通过大数据看板，对异常画像进行预测分析，并根据异常干警的行为，如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，观察部门内部风险点情况，达到提前预警，防微杜渐。
分类统计政治生态情况，灵活运用四种形态：
具体表现为通过对违纪人员的违纪程度分析评判，并根据“四种形态”评判标准进行程度定位，最终形成趋势统计图，实时动态监管。当党内政治生态处于危险情况，单位领导便可通过数据看板进行分析决策，始终保持党内风清气正。
通过上述优势，最终全面实现对廉政风险点的动态监督，做到事前预警、事中跟进、事后监管的闭环管理。
硬件加密锁+信息安全等级保护
为功能运行保驾护航
除去平台的功能建设之外，出于对数据安全的考虑，另建系统安全保障内容，包含软件加密、硬件加密设施等。
除了廉政档案的案例，还有民生资金的自动预警案例，如下图：
