劉宏剛
摘 要:在大數據時代下,大數據技術的應用越來越廣泛,在基層安全生產監督管理中,為了加強管理的效果,應有效利用大數據技術,提升管理的水平。本文闡述了大數據對基層安全生產的影響,分析了大數據時代下基層安全生產監督管理中存在的主要問題,并且提出了相應的措施,在大數據技術的支持使基層安全生產監督管理發揮出更好的作用。
關鍵詞:大數據;基層安全生產監督;監管管理體系
基層安全生產是我國多個領域中的重要內容,通過加強基層安全生產能夠保障人們的安全,為行業的發展提供良好的條件。由于基層安全生產中的事故會造成嚴重的影響,帶來巨大的經濟損失,甚至造成人員傷亡。我國對安全生產監管提出了相應的要求,為了加強基層安全生產管理的效果,需利用大數據技術來開展工作,通過數據收集及分析為管理提供幫助,使安全管理的水平全面提升。因此,應對大數據時代下的安全生產管理進行分析。
一、大數據對基層安全生產的影響
在大數據時代下,基層可通過安全生產領域的相關媒體獲取行業中的數據資源,其中包括了企業的安全生產數據、調查報告、政府監督管理數據以及安全生產管理技術等,還可以利用大數據技術及方式來獲取安全生產領域中的信息,對數據進行分析,找到安全生產的規律以及問題,為安全生產提供相應的參考。采用大數據技術能夠加強基層安全生產領域的管理效果,結合數據分析結果,關注容易產生問題的生產環節,并且對其中的問題原因進行分析,根據原因制定有效的預防策略。在基層安全生產管理中應用大數據能夠使生產經營中的安全問題得到有效的控制,減少安全事故帶來的影響,使企業能夠在生產中得到有效的保障。
二、大數據時代下基層安全生產監督管理中存在的主要問題
在大數據時代背景下,基層安全生產監督管理面臨著較多的問題,由于我國當前大數據技術應用還未完全成熟,同時在基層安全生產中監督管理的水平有待提升,人才資源有待豐富,主要包括以下幾方面問題。
(一)基層安全生產監督管理缺少科學性
我國已經進入到了大數據時代環境中,但是在基層安全生產監督管理仍然存在著一定的缺陷,其中自由裁量權、局部數據分析等混亂判斷會使大數據以及云計算技術難以發揮出有效的作用,導致局部數據運作不穩定的問題。一些企業基層產生了數據流動性緩慢以及碎片化信息增加等情況,這使數據自身的效果減弱,產生了與安全生產行政執法工作實效性相悖的問題。在大數據條件下,需要將樣本數量增加,減少誤差問題,企業基層應采用大數據技術對誤差問題開展分析,并且手機相關的數據,使政府企業基層的監督管理機制得到優化,還能夠使企業提出科學的決策,能夠實現技術的轉變。雖然企業處于大數據時代下,但是在基層安全生產監督管理上,還需要對細節問題進行處理,由于缺乏較高的管理水平,這使管理難以發揮出良好的效果。
(二)大數據專業化人才數量不足
數據技術具有較為特殊的特點,其具有較大的數據存儲量以及較強的處理能力,應用速度比較快,企業基層管理需要大量的大數據專業人才開展管理,使基層安全生產監督管理能夠發揮出有效的作用。當前多數企業對大數據人才產生了重視,但是實際上人才的數量難以滿足行業的發展需求,同時投入的財力等也不存在不足。企業需要具備一定規模的大數據庫以及處理分析設備,能夠培養并且提升大數據專業人才的能力,使人才在工作中發揮出有效的作用。由于缺少相應的大數據專業人才,這使企業的基層安全生產監督管理難以有效運用大數據技術得到改善。大數據技術應用對工作人員提出了較高的要求,要想有效地進行數據收集和處理,需要了解大數據技術的特點以及相關技術應用方式,具有數據價值挖掘的觀念。因此在當前的情況下,企業不具備充足的大數據專業人才資源,進行安全生產監督管理的時候,不能有效借助大數據技術的優勢,難以保證基層生產的安全性。
(三)安全生產監督管理體系有待完善
當前的企業基層安全生產監督管理中,缺少完善的管理體系,對大數據技術應用產生了影響,難以保證海量數據的處理中的嚴謹性和有效性,導致在數據的收集及分析、存儲等環節中實際效果達不到要求。同時,對數據的準確性、精細度的把控也帶來了不利,這使部門之間難以實現有效的寫作。在煤礦等行業中,企業建立的基層大數據安全生產監督管理體系中缺少事故信息、監管信息以及大數據庫相互統一標準的安全生產監督管理體系。這使數據銜接上產生了局限性,安全監管的對象比較多,同時各級機構能力也并不理想。在目前的大數據基層安全生產監督管理中,企業的發展也受到了局限性的影響,多數基層安全生產監管部門更加重視事后管理,而沒有考慮到全過程管理,這使大數據技術的應用效果減弱,難以保證管理的實際效果,使企業的安全生產監管方式產生了局限性問題,因此不能對安全生產過程做出正確的判斷,也會對安全生產管理的根源治理帶來不利。
三、加強大數據時代下基層安全生產監督管理效果的途徑
(一)利用大數據思維來進行安全生產監管
進行基層安全生產監督管理的時候,管理者應有效利用大數據思維及理念進行管理,制定出合理的管理方案,對基層安全生產進行超前預測及預警,還應對管理中的粗放管理方式進行改善,應用精細管理模式。在實際的工作中,應結合已有的數據進行分析,還應掌握安全生產管理相關知識、安全生產數據以及安全生產法律知識等,借助互聯網中的數據資源,為安全管理提供相應的依據。管理者可利用互聯網收集相關的信息,重視對媒體平臺信息的獲取,由于當前大部分安全生產事故,例如火災、爆炸等信息都是通過多種平臺傳播的,同時還有新聞網站中網友發布的視頻等,這些信息都是制定安全生產監督管理方案的重要依據,對基層安全生產有著重要意義。所以,應在管理中充分理解大數據思維模式來獲取相關信息,從中挖掘具有價值的內容。
(二)借助大數據技術構建完善的安全生產監管體系
為了有效發揮出大數據技術的作用,為安全生產帶來幫助,需要對管理模式進行創新,結合大數據技術建立相應的安全生產監督管理體系,將技術與行業進行融合,能夠使安全生產監督管理具有更好的效果。管理人員可借助大數據采集多個行業的數據,對數據進行相應的分析,深度挖掘行業術語,結合行業的實際特點建立詞典,形成行業專門的語料庫,之后將不同行業的語料庫進行采樣及綜合,能夠建立出通用的詞料庫,并且從通用的詞料庫中建立基層安全生產監管體系,使基層安全生產監督管理工作能夠有效地開展。
(三)加強培養企業大數據專業人才
結合當前的情況進行分析,要想有效利用大數據技術以及海量數據開展基層安全生產監督管理工作,需要提升大數據專業人員的能力。應重視對大數據專業人才的培養,當前部門所掌握的大數據以及云計算技術專業人員的數量比較少,而在建立大數據體系以及進行數據的收集、利用的時候,需要較多的專業人員,因此,應進一步推進大數據專業人才的儲備,加強對人員的專業知識及能力的培訓,使大數據專業人員的水平全面提升,能夠在實際的工作中起到有效的作用。相關部門應制定大數據專業人才培養規劃,鼓勵專業人員進行學習,將知識架構進行更新,能夠掌握先進的編程語言技能,靈活運用統計分析軟件,還應對計量相關學科有深入的了解。通過對專業人員能力的提升,為基層安全生產監督管理提供更好的資源,使管理工作高效開展,有效利用大數據優勢加強管理的質量。
四、結語
在大數據環境下,各領域應用大數據技術開展工作,借助大數據優勢來改變行業現狀。其中,基層安全生產監督管理作為多數企業中的重要內容,通過加強安全管理能夠實現安全高效的生產,為了加強管理的質量,可利用大數據技術來開展工作,通過對相關數據的分析獲取相應的參考,為管理工作的進行提供依據,使管理能夠發揮出更好的作用,進而能夠使企業的發展得到保障。
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