用大數據指導安全監管工作

劉正偉

大數據（big data），或稱巨量資料，指的是由數量巨大、結構復雜、類型眾多、價值密度低的數據構成的數據集合，必須通過專業化處理才能形成有價值的信息。安全生產大數據是指安全生產領域的音頻、視頻、圖片、地理位置及信息日志等巨量、復雜的數據集合體，主要由安全監管監察機構系統內的數據資源和監管監察對象系統內的數據資源構成，具體包括安全生產基礎知識（如法規、標準、規范、事故案例等數據）、安全生產業務基礎數據（如企業基本情況、風險隱患、應急資源、統計分析等數據）和安全生產監管監察業務應用數據（如重大危險源監控、重點區域監測監控、隱患排查、執法檢查、監測預警等數據）。

根據國務院《關于促進大數據發展行動綱要》和國家安全監管總局《安全生產“十二五”規劃》以及《“十二五”政務信息化工程建設規劃》等文件精神，要通過安全生產監管信息化工程建設，提高政府監管部門、企業、社會公眾及中介機構的信息支撐能力，充分利用物聯網、大數據提升安全生產“大數據”分析預測能力，加強安全生產周期性、關聯性等特征分析，做到檢索查詢即時便捷、歸納分析系統科學，實現來源可查、去向可追、責任可究、規律可循。最終為解決安全生產事故總量居高不下、重特大事故波動反復等重大社會問題提供信息化支撐保障。

大數據建設的必要性

一方面，加強安全生產大數據運用是創新安全監管監察工作的需要。目前，我國共有煤礦、非煤礦山、危險化學品、煙花爆竹、工貿企業370余萬家，監管監察執法人員不足10萬人，安全生產點多、線長、面廣，重點行業領域安全生產問題突出。安全生產涉及危化品生產存儲、特種設備、建筑施工、道路交通、電力等多個領域，安全監管力量薄弱、監管手段落后；部分重點行業領域企業忽視安全生產，安全投入少，安全管理水平較低，缺乏信息化系統和數據聯網，難以有效上報數據。要充分利用信息化手段和大數據技術，徹底改變傳統運動式、粗放式的監管監察執法手段和方法，提升安全監管效能。

另一方面，加強安全生產大數據運用是事故防范與預警預測的需要。由于缺少有效的分析工具，缺少對事故規律的認識，導致我國對于安全生產主要采取“事后管理”的方式，缺少事前預防。這種方式存在很大局限性，不能達到從源頭上防止事故的目的。將大數據技術運用到安全生產中，通過對海量安全生產數據進行挖掘分析，探尋和查找事故發生的季節性、周期性、關聯性等規律、特征，從而找出事故根源，有針對性地制定預防方案，提升源頭治理能力，降低安全生產事故的發生率。

國內外現狀

當前，信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源。很多國家通過實施大數據戰略來強化本國競爭力，以美國為主的西方發達國家正在投入極大的財力、人力、物力開展大數據相關領域的研究工作，特別是在分布式大數據處理平臺、數據分析和可視化等應用領域關鍵技術方面，開展了大量的、深入的研究工作。

國外現狀

美國奧巴馬政府于2012年3月宣布投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，這是繼1993年美國宣布“信息高速公路”計劃后的又一次重大科技發展部署。美國政府認為大數據是“未來的新石油與礦產”，將“大數據研究”上升為國家意志，對未來的科技與經濟發展必將帶來深遠影響。

英國政府緊隨美國之后，推出一系列支持大數據發展舉措。首先是給予研發資金支持。2013年1月，英國政府向航天、醫藥等8類高新技術領域注資6億英鎊用于研發，其中大數據技術獲得1.89億英鎊的資金，是獲得資金最多的領域。其次是促進政府和公共領域的大數據應用。據測算，通過合理、高效使用大數據技術，英國政府每年可節省約330億英鎊，相當于英國每人每年節省約500英鎊。

法國政府為促進大數據領域的發展，將以培養新興企業、軟件制造商、工程師、信息系統設計師等為目標，開展一系列的投資計劃。法國政府在其發布的《數字化路線圖》中表示，將大力支持“大數據”在內的戰略性高新技術，法國軟件編輯聯盟曾號召政府部門和私人企業共同合作，投入3億歐元資金用于推動大數據領域的發展。法國政府在大數據領域的投資目的在于“通過發展創新性解決方案，并將其用于實踐，來促進法國在大數據領域的發展”。

日本政府在新一輪IT振興計劃中，把發展大數據作為國家戰略的重要內容，新的ICT（信息、通信和技術三個英文單詞的詞頭組合：Information Communication Technology，簡稱ICT ）戰略重點關注大數據應用技術。日本總務省2012年7月推出了新的綜合戰略“活力ICT日本”，將重點關注大數據應用，并將其作為2013年6個主要任務之一，聚焦大數據應用所需的、社會化媒體等智能技術開發，以及在新醫療技術開發、緩解交通擁堵等公共領域的應用。

國內現狀

我國大數據發展的宏觀政策環境不斷完善。自2012年以來，科技部、發改委、工信部等部委在科技和產業化專項陸續支持了一批大數據相關項目，在推進技術研發方面取得了積極效果。2014年的《政府工作報告》明確提出，“以創新支撐和引領經濟結構優化升級；設立新興產業創業創新平臺”，在新一代移動通信、集成電路、大數據等方面趕超先進，引領未來產業發展。

《安全生產法》、黨的十八大及十八屆三中、四中、五中、六中全會對新常態下安全生產工作分別提出了新的要求，為安全生產大數據發展提供了充分的政策依據。《國務院辦公廳關于加強安全生產監管執法的通知》（國辦發〔2015〕20號）明確要求：“要大力提升安全生產大數據利用能力，加強安全生產周期性、關聯性等特征分析，做到檢索查詢即時便捷、歸納分析系統科學，實現來源可查、去向可追、責任可究、規律可循。”

近年來，國家安全監管總局通過建設“金安”工程、國家安全生產應急平臺、綜合政務信息系統等重大政務信息化工程，初步形成了基于互聯網的外網平臺、物理隔離的涉密內網平臺和基于電子政務外網的專網平臺（簡稱“三網”）及其應用系統，積累了一定規模的安全生產數據資源，但是數據可用性不高、時效性差，數據價值挖掘不充分，距離實現大數據功能還有很大差距。自2015年4月份以來，初步建成了國家安全生產大數據應用平臺，具備事故分析、規律挖掘、遠程巡查、輿情分析等10大功能，目前已在國家安全監管總局專網上線運行。

存在的問題

缺少數據標準規范

安全生產大數據標準規范不健全，數據不全面、質量不高、時效性差，影響了數據分析挖掘、決策支持與可視化展示等，導致大數據應用效果差。

缺少大數據分析模型

安全生產領域涉及行業廣、種類多，目前初步建成的大數據應用平臺僅對煤礦、危化品等部分高危行業進行了數據分析建模，但對諸如煤礦瓦斯事故、頂板和透水事故等專業分析模型尚未建立，大數據分析模型研究與建立尚處于起步階段。

安全生產大數據建設總體框架

建設思路

安全生產大數據的建設思路主要體現為：“四個一”，即基于安全生產“一張網”采集安全生產大數據，清洗分析整合為“一張表”，通過時間空間多維度分析可視化展示為“一張圖”，形成全國安全生產大數據應用和數據資源開放共享“一盤棋”。

利用云計算、大數據等最先進的技術手段歸集分析各級政府部門掌握的安全生產數據和互聯網數據，建立企業風險分級管控和隱患排查治理雙預防機制，優化監管監察業務流程，提高各級安監部門決策效率，為加強業務監管、創新安監，提供了有力的支撐。

總體框架

安全生產大數據建設架構由“三層”組成（如圖所示）。

1.基礎設施層

主要包括安全生產大數據中心場地、服務器、機房及其配套設施、消防設施等。

2.數據資源層

通過整合國家安全監管總局已有安全生產事故統計報送、隱患排查治理、標準化達標、重大危險源監控等數據資源，建成安全生產企業基礎信息、安全監管監察、公共服務、交換共享、輔助決策等五大數據庫；對數據資源進行科學分類，建立數據資源指標體系，構建安全生產大數據挖掘分析模型，研發模擬仿真技術等，支撐大數據應用。

3.應用決策層

利用云計算和大數據分析技術，實現安全生產大數據挖掘利用，形成隱患分布分析、事故風險分析及事故預測預警等系列“一圖一表”，提升事故預測預判和風險預控能力。

思考和建議

加快健全大數據標準規范

一是面向地方安全監管部門，制定《安全生產數據交換共享和平臺系統整合接入規范》和《安全生產數據采集和業務系統使用制度》，明確數據采集與對接接口、數據項、資源目錄體系、采集與對接方式、數據交換頻率、交換共享機制等。二是面向國務院安委會有關成員單位，編制《安全生產信息共享、業務協同規范和運行機制》，明確共享數據接口、共享平臺、共享協同方式及機制等，提升信息共享水平。三是面向高危行業（領域）生產經營單位，編制《生產經營單位安全生產數據采集規范》等，規范生產經營單位安全生產數據采集、上報等。

強化數據采集分析與開放服務

根據統一的數據采集標準規范，形成國家安全監管總局統一數據采集、存儲、加工、分析、利用和更新的入口，逐步建設國家級安全生產大數據中心，實現對重點行業領域企業安全管理基礎數據、監管監察業務數據、輔助決策數據、交換共享數據和公共服務數據集中管理和應用；建立“一數一源、一源多用”的服務模式，實現安全生產數據資源“底細清、情況明”，有效支撐業務系統開發、應用和大數據分析決策，為地方安全監管部門、安委會成員單位、生產經營單位、中介服務機構和社會公眾提供個性化、多元化數據服務。

加強大數據技術平臺和分析模型研究

大數據技術發展迅速，日新月異，在技術架構上根據安全生產業務特點應融合各領域大的平臺技術和符合云的大布局思想，研究構建大數據技術平臺。結合安全生產工作實際，研究建立圖計算、碰撞關聯、聚類挖掘、語義分析等大數據模型，提升大數據模型分析的科學性和準確性。

開展試點示范

從社會共治思路出發，以安全生產風險預警與防控工程建設為契機，依托數據優勢、方式手段、技術優勢等資源稟賦不同的試點行業領域，先行先試，通過數據采集、數據碰撞和數據挖掘分析，分別從安全生產事故預測預警、安全防控兩個方面著力，形成大數據監管創新模式和治理經驗全國推廣。編輯 韓 穎