大數據分析支撐下的消防實戰化訓練探索

■ 饒 彬

1 提高消防員訓練實效

1.1 有針對性地提高消防員在業務、體能訓練中的效果

利用大數據分析，能夠更加直觀地得到每名消防員在業務、體能訓練中的各項成績指標，并根據得到的這些數據作出有針對性的側重訓練，加強薄弱項目的訓練，避免組訓人員在組訓過程中根據自己的主觀，片面地判斷參訓人員的身體狀況與訓練狀況，導致訓練成果不理想，甚至南轅北轍，既浪費時間，又浪費精力。通過對消防員訓練過程中海量的訓練數據進行分析整合，可以探索訓練過程中一些隱藏的訓練規律，而消防員也可以直觀地看到自己的各項訓練數據，能夠清楚地認識到自己的短板究竟在哪里，可以適時調整自己的訓練方案，提出更加合理與科學的訓練意見，為更好地開展業務訓練提供更加有力的數據支撐。

1.2 有效利用訓練過程中消防員的各項體征數據進行更加科學的訓練

根據大數據分析，可以得出消防員在訓練過程中的各項體征：1）訓練數據運用。實時監控的訓練量數據與當前階段訓練強度相掛鉤，科學合理量化身體所能承受合理極限，特別是針對新入伍士兵個人身體素質不盡相同、個人肌肉肌腱情況設定訓練內容，將極大減少在訓練中受傷的現象。2）精度睡眠監控。通過監控受檢個體運動幅度、脈搏變化以及一系列算法，精確記錄“入睡時間”“輕度睡眠”“深度睡眠”“臥床時間”等數據，在隊伍管理、心理預警機制等方面有著重要作用。3）攝入營養量化。通過食物營養熱量攝入與訓練執勤強度掛鉤，合理安排官兵每日營養元素供給量，做到資源最大效率與戰斗力最大保障相結合。通過對這些數據的綜合分析，將極大提高訓練過程中的效率與訓練效果。

1.3 能更加合理地分配實戰化訓練中人員崗位編成

通過大數據分析，可以得出每名消防員的各項海量訓練數據，以及每名消防員在體能、業務訓練中的不同側重點，根據各個崗位對各項素質的不同要求，對消防員進行更加合理的分工，使每名消防員都能夠在更加適合自己的崗位上發揮更大的作用。

2 如何利用大數據分析支撐消防部隊實戰化訓練

2.1 何為大數據

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在消防實戰化訓練過程中，每一項數據的集合就能夠構成大數據條件，包括天氣、風向、風速、消防員各項體征、訓練過程中出現的各種突發情況等，通過對這些數據的整合，構成大數據條件，通過對這些海量數據的分析，可以得出我們需要的各項數據指標，并通過這些分析結果得出不同的決策支持條件，并作出合理的決策結果。

2.2 如何建立消防員實戰化訓練數據庫并利用大數據分析手段得出綜合評判結果

通過收集消防員的各種數據，這些數據并不是某些隨機數據或是單獨的某項指標，而是所有數據：通過收集消防員日常訓練過程中的體能、技能訓練成績，可以得出該名消防員的業務熟練程度；通過收集體測數據以及體檢報告數據，可以評估該名消防員的身體素質；通過收集駕駛檔案等相關資料，可以得出該名消防員的駕駛傾向與駕駛技術水平等數據；通過收集學歷信息與受教育程度等信息，可以得出該名消防員對崗位的理解程度和知識文化水平；通過心理評估與就業傾向等，可以得出該名消防員在訓練過程中的訓練傾向等等。通過建立大數據分析平臺，利用大數據分析算法，挖據數據庫中的數據價值，對數據進行綜合分析，為決策作出條件支撐。

2.3 總結分析結果并利用分析結果作出決策

通過大數據算法得出各項綜合結果，并對這些結果進行綜合評判。按照常理來說，我們判斷某些事物時，往往只是關注某一個方面，可能會忽略許多有關聯的東西，比如說，一名消防員的駕駛檔案很完美，駕駛技術也相當過硬，看起來他非常適合駕駛員這個崗位，但是他的心理評估得出的結論是處理突發狀況能力較弱，因此他就并不一定適合駕駛員這個崗位，因為若是發生突發狀況，他的應急避險能力相對薄弱，處理突發狀況能力不足，很容易造成交通事故。通過此類數據的綜合分析，我們可以得出更加合理的崗位分工編成，讓每一名消防員在合適的崗位上發揮出自己最大的作用，避免人力資源的浪費。

3 不足和展望

3.1 不足之處

1）數據收集方面。目前建立數據庫時，數據收集手段單一，收集效率低下，收集數據時間跨度大，主要收集手段為人工收集，數據誤差大，重復性高，冗余嚴重，不利于數據的綜合分析。

2）數據分析方面。由于目前技術與資金限制，數據分析平臺建設相對落后，平臺建設不夠完善，造成數據分析結果不夠精確，對綜合決策分析支撐力度不夠，容易造成崗位分工時人員分配不合理，造成人員浪費或決策失誤。

3）決策采納方面。主觀影響：由于決策人的主觀判斷，容易造成“一人說了算”的現象；客觀影響：由于分析平臺建立不夠完善，數據支撐力度不夠，容易造成決策不夠準確。

3.2 展望

1）建立更加科學有效的實戰化訓練機制。通過數據挖掘，可以綜合分析訓練過程中的各項數據，針對不同崗位、不同人員，進行分組訓練，有針對性地提高綜合素質，建立更加科學有效的訓練機制。

2）建立更加合理的實戰化訓練編成。針對不同崗位和不同人員的現實情況，通過綜合決策，使每名消防員能夠在適合自己的崗位上進行科學有效的訓練，使實戰化訓練變得更加合理，發揮出每名參戰人員最大的作用，獲得1+1>2的效果。

參考文獻

［1］卜先明.大數據在消防領域中的應用淺析［J］.科技資訊，2015（19）：13-15.

［2］【英】維克托.邁爾-舍恩伯格,肯尼思.庫克耶.大數據時代［M］.盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.