大數據時代下基層安全生產監督管理探究

陳曉宇

【摘 要】現階段，我國已經全面進入大數據時代，各種信息和數據傳播更加快速、便捷，充分利用海量數據能夠為行業發展與轉型提供機遇，為促使行業獲得更大收益，從整個社會層面來看，也能夠促進經濟社會發展?；鶎釉谏a經營活動中也應充分利用大數據時代的各種海量數據來做好安全事故的防控，加強對安全生產的監督管理，確保安全生產。文章探究大數據時代下基層安全生產的監督管理，為人們提供參考。

【關鍵詞】大數據時代;基層;安全生產;監督管理

【中圖分類號】X922.2;TP311.13【文獻標識碼】A【文章編號】1674-0688（2020）01-0249-02

0 引言

近年來，我國基層的安全生產得到較好的控制，但是依然會偶發一些特大事故，不僅造成了嚴重的財產損失，同時還造成了重大的人員傷害。國務院辦公廳印發的《關于加強安全生產監管執法的通知》指出，要充分利用大數據來提升生產的安全性，分析安全生產的關聯性和周期性，通過及時檢索、系統科學地歸納分析來加強對安全生產的監督管理。因此，基層在安全生產過程中一定要充分利用大數據來強化監督管理。

1 大數據對基層安全生產的影響

在大數據時代，基層可以通過安全生產領域的權威主流媒體了解行業內的各種數據資源，包括企業安全生產的數據、各種調查報告、政府安全監督管理數據、企業安全生產數據及相關安全生產管理知識和技術等，除了獲取一些內部數據之外，還可以結合大數據的技術和手段來抓取安全生產領域的相關信息，并利用大數據技術做好數據分析，以探索出安全生產的規律及存在問題，更好地為實際的安全生產提供參考。大數據技術的利用可以有效增強基層安全生產領域的監督管理敏感性，通過既往數據來查找容易出問題的生產環節，并分析出現問題的原因，以制定更加具有針對性的預防策略?？傊?，將大數據應用到基層安全生產監督管理中，能夠有效控制生產經營過程中的安全事故，減少由于安全事故造成的不利影響。

2 大數據時代基層安全生產監督管理存在的問題

2.1 基層安全生產監督管理水平不高

從實際情況來看，基層是通過系統內部來實現安全生產監管人員的行政執法，而內部的安全生產監管人員在工作過程中的自由裁量權較大，以往相關人員一般都是通過自身經驗來判斷生產和經營過程中的一些數據，而云計算及大數據技術對相關安全生產監督管理人員的執法提出了一定的挑戰。大數據技術及云計算要求嚴格以海量數據為準來進行分析得出結論，而監督管理人員根據抽樣數據及局部數據代表性比較小，一般只有在整體穩定的情況下才能發揮作用。但是從實際情況來看，社會不可能始終處于穩定狀態，所以抽樣數據及局部數據推測出的結果或結論會存在較大誤差。而利用大數據進行推斷和推測，樣本量非常龐大，能夠很好地控制誤差，得出比較準確的結論和結果，因此將大數據應用到基層的安全生產監督管理中，就能夠很好地幫助監督管理人員做出相應的決策，以避免安全事故的發生。

2.2 缺乏安全生產監督管理體系

從實際情況來看，在大數據時代背景下要想對海量數據進行精細處理，并實現規模存儲，就要求基層建立科學完善的安全生產監督體系，通過系統化的安全生產監督體系來強化不同部門之間的協作，以充分發揮大數據的重要作用。但是從實際情況來看，目前基層顯然沒有建立完全的安全生產監督管理體系，這就影響了對大數據的處理和利用，從而不能發揮大數據的作用。從實際情況來看，雖然基層安全監督管理部門掌握了一部分數據，但是掌握的數據總量非常有限，并且不是所有的數據都確保精細度和準確性，還沒有達到大數據的要求。由于監督管理部門掌握的數據有限，沒有實現數據的全面覆蓋，因此對于后期相關數據的處理也存在不足。此外，不同行業種類的監督管理職責所在的部門也有所不同，對于民航、鐵路及交通等部門，安全監管職責主要在管理部門，而對于非煤、危化等行業則將安全監管職責定在安監部門，并且部門之間建立的監管信息及事故信息也沒有形成統一的數據庫，這樣非常不利于數據之間的銜接，對于公共數據難以協調。

2.3 缺乏大數據相關的專業人才

大數據的數據量非常大，并且涉及的數據種類非常繁多，因此對大數據的搜集、處理速度都提出了非常高的要求，這就需要依靠先進的技術及專業人才。從目前情況來看，雖然各級政府都已經加大了大數據建設方面的物力和人力，但是還遠遠達不到大數據處理的要求。我國大數據專業人才總量不足、分布不均，一些部門的信息工作人員的專業性不強，均為兼職人員。由于現代信息技術發展非?？焖?，相關信息人才對先進信息設備及信息技術的掌握不夠及時，還停留在使用較為落后的設備和技術處理數據的層面，不僅使得數據處理效率大大降低，同時還影響了數據處理的準確性?？偟膩碚f，缺乏大數據技術的專業人才、管理人才及研發人才等，導致大數據的價值得不到充分挖掘和利用，自然不能夠很好地為基層的安全生產工作提供參考。

3 利用大數據助力安全生產的途徑

3.1 運用大數據思維來進行安全生產監管

在基層安全生產的監督管理中，管理者應該充分利用大數據思維來做好安全生產監管，以制定出更科學、合理的管理政策，做好對基層安全生產的超前預測和預警，同時促進管理過程從粗放管理到精細管理的改變。在實際監督管理工作中，要充分利用已有的數據，全面掌握相關的安全生產管理知識、企業的安全生產數據及相關的安全生產法律知識等，同時還要充分利用互聯網的數據資源。管理者可以從微博、微信、博客和論壇中搜集有價值的信息，高度重視自媒體平臺信息和數據。從實際情況來看，很多安全生產事故，包括火災、坍塌、燃氣爆炸等信息都是通過微信、微博等渠道在第一時間得以傳播，各大新聞網站也將網友轉發的相關視頻作為最主要的視頻來源。因此，相關的管理者可以將這些自媒體的相關數據和信息作為安全生產監管政策制定的重要參考。

3.2 基于大數據技術來構建安全生產監管體系

要讓大數據更好地助力安全生產，就要從管理模式上進行創新和改變，所以應從大數據技術出發構建安全生產監督管理體系，將先進的技術和行業進行深度融合，從而發揮大數據技術的最大化價值。例如，相關管理人員可以通過大數據采集各種各樣的行業數據，對這些數據進行解析和整理，深度挖掘行業術語，從具體行業構建詞典，形成行業獨特的語料庫，然后將多個行業的語料庫進行采樣和綜合，就能夠構建出通用的語料庫，并從通用的語料庫構建基層的安全生產監管體系。

3.3 培養大數據專業人才

從目前的情況來看，要充分利用大數據時代的海量數據來為基層的安全生產監督管理奠定基礎，這對大數據專業人才提出了更高要求，因此，我國一定要加強對大數據專業人才的培養。目前，我國相關部門掌握大數據及云計算技術的專業人員數量非常有限，而構建大數據體系及對大數據的搜集、利用等各個環節都需要大量的大數據專業人才。因此，我國應該加強大數據專業人才的儲備，督促高等院校開設相關專業并制定科學、以市場為導向的專業人才培養方案，以為社會輸送高素質、高質量的大數據人才。而對于各大部門來說，應該針對性地培養大數據專業人才，鼓勵相關專業人才不斷學習，更新自己的知識架構，熟悉掌握最先進的編程語言、統計分析軟件及計量經濟學等。對于現有的信息技術人才，也可以通過有效的途徑和形式來促進人才轉型，這也是信息技術人才自我發展的有效策略和途徑。

4 結語

現階段，大數據技術在各個行業和領域得到深度應用，一些國家甚至制定了大數據發展戰略。我國基層生產經營過程中，近年來各種安全生產事故依然比較突出，這對我國的財產安全及社會人身安全都造成了巨大威脅，在這種情況下，應該充分利用大數據技術來實現基層的安全生產，做好安全生產的監督管理，加強對各種生產經營相關數據的分析和利用，為基層生產經營策略的制定提供重要參考，讓大數據助力安全生產。

參 考 文 獻

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