用大数据指导安全监管工作

刘正伟

大数据（big data），或称巨量资料，指的是由数量巨大、结构复杂、类型众多、价值密度低的数据构成的数据集合，必须通过专业化处理才能形成有价值的信息。安全生产大数据是指安全生产领域的音频、视频、图片、地理位置及信息日志等巨量、复杂的数据集合体，主要由安全监管监察机构系统内的数据资源和监管监察对象系统内的数据资源构成，具体包括安全生产基础知识（如法规、标准、规范、事故案例等数据）、安全生产业务基础数据（如企业基本情况、风险隐患、应急资源、统计分析等数据）和安全生产监管监察业务应用数据（如重大危险源监控、重点区域监测监控、隐患排查、执法检查、监测预警等数据）。

根据国务院《关于促进大数据发展行动纲要》和国家安全监管总局《安全生产“十二五”规划》以及《“十二五”政务信息化工程建设规划》等文件精神，要通过安全生产监管信息化工程建设，提高政府监管部门、企业、社会公众及中介机构的信息支撑能力，充分利用物联网、大数据提升安全生产“大数据”分析预测能力，加强安全生产周期性、关联性等特征分析，做到检索查询即时便捷、归纳分析系统科学，实现来源可查、去向可追、责任可究、规律可循。最终为解决安全生产事故总量居高不下、重特大事故波动反复等重大社会问题提供信息化支撑保障。

大数据建设的必要性

一方面，加强安全生产大数据运用是创新安全监管监察工作的需要。目前，我国共有煤矿、非煤矿山、危险化学品、烟花爆竹、工贸企业370余万家，监管监察执法人员不足10万人，安全生产点多、线长、面广，重点行业领域安全生产问题突出。安全生产涉及危化品生产存储、特种设备、建筑施工、道路交通、电力等多个领域，安全监管力量薄弱、监管手段落后；部分重点行业领域企业忽视安全生产，安全投入少，安全管理水平较低，缺乏信息化系统和数据联网，难以有效上报数据。要充分利用信息化手段和大数据技术，彻底改变传统运动式、粗放式的监管监察执法手段和方法，提升安全监管效能。

另一方面，加强安全生产大数据运用是事故防范与预警预测的需要。由于缺少有效的分析工具，缺少对事故规律的认识，导致我国对于安全生产主要采取“事后管理”的方式，缺少事前预防。这种方式存在很大局限性，不能达到从源头上防止事故的目的。将大数据技术运用到安全生产中，通过对海量安全生产数据进行挖掘分析，探寻和查找事故发生的季节性、周期性、关联性等规律、特征，从而找出事故根源，有针对性地制定预防方案，提升源头治理能力，降低安全生产事故的发生率。

国内外现状

当前，信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。很多国家通过实施大数据战略来强化本国竞争力，以美国为主的西方发达国家正在投入极大的财力、人力、物力开展大数据相关领域的研究工作，特别是在分布式大数据处理平台、数据分析和可视化等应用领域关键技术方面，开展了大量的、深入的研究工作。

国外现状

美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济發展必将带来深远影响。

英国政府紧随美国之后，推出一系列支持大数据发展举措。首先是给予研发资金支持。2013年1月，英国政府向航天、医药等8类高新技术领域注资6亿英镑用于研发，其中大数据技术获得1.89亿英镑的资金，是获得资金最多的领域。其次是促进政府和公共领域的大数据应用。据测算，通过合理、高效使用大数据技术，英国政府每年可节省约330亿英镑，相当于英国每人每年节省约500英镑。

法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国政府在大数据领域的投资目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。

日本政府在新一轮IT振兴计划中，把发展大数据作为国家战略的重要内容，新的ICT（信息、通信和技术三个英文单词的词头组合：Information Communication Technology，简称ICT ）战略重点关注大数据应用技术。日本总务省2012年7月推出了新的综合战略“活力ICT日本”，将重点关注大数据应用，并将其作为2013年6个主要任务之一，聚焦大数据应用所需的、社会化媒体等智能技术开发，以及在新医疗技术开发、缓解交通拥堵等公共领域的应用。

国内现状

我国大数据发展的宏观政策环境不断完善。自2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。2014年的《政府工作报告》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级；设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。

《安全生产法》、党的十八大及十八届三中、四中、五中、六中全会对新常态下安全生产工作分别提出了新的要求，为安全生产大数据发展提供了充分的政策依据。《国务院办公厅关于加强安全生产监管执法的通知》（国办发〔2015〕20号）明确要求：“要大力提升安全生产大数据利用能力，加强安全生产周期性、关联性等特征分析，做到检索查询即时便捷、归纳分析系统科学，实现来源可查、去向可追、责任可究、规律可循。”

近年来，国家安全监管总局通过建设“金安”工程、国家安全生产应急平台、综合政务信息系统等重大政务信息化工程，初步形成了基于互联网的外网平台、物理隔离的涉密内网平台和基于电子政务外网的专网平台（简称“三网”）及其应用系统，积累了一定规模的安全生产数据资源，但是数据可用性不高、时效性差，数据价值挖掘不充分，距离实现大数据功能还有很大差距。自2015年4月份以来，初步建成了国家安全生产大数据应用平台，具备事故分析、规律挖掘、远程巡查、舆情分析等10大功能，目前已在国家安全监管总局专网上线运行。

存在的问题

缺少数据标准规范

安全生产大数据标准规范不健全，数据不全面、质量不高、时效性差，影响了数据分析挖掘、决策支持与可视化展示等，导致大数据应用效果差。

缺少大数据分析模型

安全生产领域涉及行业广、种类多，目前初步建成的大数据应用平台仅对煤矿、危化品等部分高危行业进行了数据分析建模，但对诸如煤矿瓦斯事故、顶板和透水事故等专业分析模型尚未建立，大数据分析模型研究与建立尚处于起步阶段。

安全生产大数据建设总体框架

建设思路

安全生產大数据的建设思路主要体现为：“四个一”，即基于安全生产“一张网”采集安全生产大数据，清洗分析整合为“一张表”，通过时间空间多维度分析可视化展示为“一张图”，形成全国安全生产大数据应用和数据资源开放共享“一盘棋”。

利用云计算、大数据等最先进的技术手段归集分析各级政府部门掌握的安全生产数据和互联网数据，建立企业风险分级管控和隐患排查治理双预防机制，优化监管监察业务流程，提高各级安监部门决策效率，为加强业务监管、创新安监，提供了有力的支撑。

总体框架

安全生产大数据建设架构由“三层”组成（如图所示）。

1.基础设施层

主要包括安全生产大数据中心场地、服务器、机房及其配套设施、消防设施等。

2.数据资源层

通过整合国家安全监管总局已有安全生产事故统计报送、隐患排查治理、标准化达标、重大危险源监控等数据资源，建成安全生产企业基础信息、安全监管监察、公共服务、交换共享、辅助决策等五大数据库；对数据资源进行科学分类，建立数据资源指标体系，构建安全生产大数据挖掘分析模型，研发模拟仿真技术等，支撑大数据应用。

3.应用决策层

利用云计算和大数据分析技术，实现安全生产大数据挖掘利用，形成隐患分布分析、事故风险分析及事故预测预警等系列“一图一表”，提升事故预测预判和风险预控能力。

思考和建议

加快健全大数据标准规范

一是面向地方安全监管部门，制定《安全生产数据交换共享和平台系统整合接入规范》和《安全生产数据采集和业务系统使用制度》，明确数据采集与对接接口、数据项、资源目录体系、采集与对接方式、数据交换频率、交换共享机制等。二是面向国务院安委会有关成员单位，编制《安全生产信息共享、业务协同规范和运行机制》，明确共享数据接口、共享平台、共享协同方式及机制等，提升信息共享水平。三是面向高危行业（领域）生产经营单位，编制《生产经营单位安全生产数据采集规范》等，规范生产经营单位安全生产数据采集、上报等。

强化数据采集分析与开放服务

根据统一的数据采集标准规范，形成国家安全监管总局统一数据采集、存储、加工、分析、利用和更新的入口，逐步建设国家级安全生产大数据中心，实现对重点行业领域企业安全管理基础数据、监管监察业务数据、辅助决策数据、交换共享数据和公共服务数据集中管理和应用；建立“一数一源、一源多用”的服务模式，实现安全生产数据资源“底细清、情况明”，有效支撑业务系统开发、应用和大数据分析决策，为地方安全监管部门、安委会成员单位、生产经营单位、中介服务机构和社会公众提供个性化、多元化数据服务。

加强大数据技术平台和分析模型研究

大数据技术发展迅速，日新月异，在技术架构上根据安全生产业务特点应融合各领域大的平台技术和符合云的大布局思想，研究构建大数据技术平台。结合安全生产工作实际，研究建立图计算、碰撞关联、聚类挖掘、语义分析等大数据模型，提升大数据模型分析的科学性和准确性。

开展试点示范

从社会共治思路出发，以安全生产风险预警与防控工程建设为契机，依托数据优势、方式手段、技术优势等资源禀赋不同的试点行业领域，先行先试，通过数据采集、数据碰撞和数据挖掘分析，分别从安全生产事故预测预警、安全防控两个方面着力，形成大数据监管创新模式和治理经验全国推广。编辑 韩 颖