公安大数据智能化建设是指通过应用大数据技术，对公安工作中的各类数据进行收集、存储、分析和应用，以提高公安工作的效率和质量。推进公安大数据智能化建设，可以从以下几个方面进行：
1. 加强数据基础设施建设
公安部门需要建立完善的数据采集、存储和处理系统，确保数据的完整性和可用性。这包括建设数据中心、购买高性能计算设备、部署大数据分析工具等。同时，要加强网络安全保障，防止数据泄露和篡改。
2. 完善数据共享机制
建立跨部门、跨地区的数据共享机制，实现数据的互通互联。这有助于提高公安工作的协同性和效率。同时，要制定严格的数据共享协议，确保数据的安全性和隐私保护。
3. 提升数据分析能力
利用大数据技术对公安工作中产生的海量数据进行深度挖掘和分析，为公安决策提供科学依据。这包括建立数据分析模型、开展预测性分析、优化业务流程等。同时，要加强数据分析人才的培养，提高公安部门的数据分析能力。
4. 强化数据应用创新
将大数据技术应用于公安工作中的创新领域，如犯罪侦查、治安管理、交通管理等。例如，可以通过分析交通流量数据，优化交通信号灯控制，提高交通效率；通过分析犯罪案件数据，发现犯罪规律，预防犯罪发生。
5. 加强数据安全与隐私保护
在推进大数据智能化建设的同时，要重视数据安全和隐私保护。这包括加强数据加密、身份验证、访问控制等方面的措施，确保数据在传输和处理过程中的安全。同时，要遵循相关法律法规，尊重公民的隐私权，避免滥用数据。
6. 加强法规政策支持
政府部门应出台相关政策，支持公安大数据智能化建设。这包括制定相关法规、政策，明确数据所有权、使用权、收益权等问题；提供资金支持，鼓励公安部门投入大数据建设；加强人才培养，为公安大数据智能化建设提供人才保障。
7. 推动国际合作与交流
在全球化的背景下，公安大数据智能化建设需要借鉴国际先进经验，加强与其他国家的合作与交流。这有助于提高我国公安部门的国际竞争力，促进全球公共安全事业的发展。
总之，推进公安大数据智能化建设需要从多个方面入手，包括加强数据基础设施建设、完善数据共享机制、提升数据分析能力、强化数据应用创新、加强数据安全与隐私保护以及加强法规政策支持等。只有全面、系统地推进这些工作，才能实现公安大数据智能化建设的长远发展。
