4008-0537-07
0 引言
風險預警預控作為風險管理中的關鍵環(huán)節(jié)，其作用的好壞直接影響著風險管理工作的成敗，同時也是應用相關安全技術實現(xiàn)事故預防的關鍵環(huán)節(jié)。風險因素的辨識，目前仍然是以理論認知為依據(jù)，在進行風險辨識之前，便確定了所要辨識的風險因素。因此，只有在風險理論中確認存在的因素才會在風險辨識中作為參考，這就使得部分因素因沒有被充分發(fā)掘和準確定位而出現(xiàn)遺漏。而將安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應用于風險預警預控中可以有效避免上述遺漏出現(xiàn)。
1 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)
1.1 大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)是一個比較抽象的概念，按照麥肯錫全球研究所的定義，大數(shù)據(jù)（Big data）是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有4大特點：(1)數(shù)據(jù)規(guī)模巨大、(2)處理速度快、(3)數(shù)據(jù)類型多樣、(4)數(shù)據(jù)價值密度低。
隨著信息科技的不斷發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷普及，許多先進的設備和技術被應用于安全生產(chǎn)管理過程中，同時也形成了體量巨大的安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時代的到來為風險管理也帶來了新的思維方式和管理模式，將大數(shù)據(jù)應用于風險管理，能夠為解決風險管理存在問題提供對策措施，主要的對策措施有：
（1）應用大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)各風險管理對象狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)的實時采集，建立和生成安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)風險管理因素數(shù)據(jù)化管理。
（2）風險辨識不在只依據(jù)于理論的認知，還依賴于對安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，從而避免風險因素的遺漏。
（3）形成基于大數(shù)據(jù)思維和機械學習法的風險評價和分級的新模式，實現(xiàn)各要素之間的關聯(lián)分析。
（4）依靠大數(shù)據(jù)相關技術做支撐，保障風險管理的動態(tài)性充分發(fā)揮其作用，并實現(xiàn)連續(xù)、及時、準確的風險預警和風險管控的目標。同時依靠互聯(lián)網(wǎng)快速便捷的優(yōu)勢，保障在風險預警的同時提供最優(yōu)的風險管控方案。
（5）建立基于大數(shù)據(jù)的安全風險管理模型，系統(tǒng)的、模型化的研究大數(shù)據(jù)能為安全風險管理帶來的變革，從而實現(xiàn)風險管理水平整體性的提升。
1.2 安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)
安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)來源于四類主體，即政府，對安全生產(chǎn)負有監(jiān)管職責的政府部門；企業(yè)，從事生產(chǎn)經(jīng)營活動的單位；員工，所有勞動從業(yè)人員；社會，安全中介、媒體、相關機構和群眾個人。
安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式，則主要包括主動、被動、自動三種方式，既包含傳統(tǒng)的事故記錄信息、行政文件、檢查記錄等，也包含在網(wǎng)絡平臺下自動記錄的安全信息，如安全新聞的點擊量、關注人群特征等。安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)包含結(jié)構化、半結(jié)構化和非結(jié)構化三種基本數(shù)據(jù)結(jié)構。安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型，雖然可以從諸多角度進行劃分，如人、機、環(huán)、管的4M要素等，但是為了突出安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的動態(tài)性和基于風險的防控思想，應從表達時間維度的“事前、事中、事后”三類進行界定。事前數(shù)據(jù)側(cè)重風險預警預控、事中數(shù)據(jù)側(cè)重常規(guī)策略、事后數(shù)據(jù)側(cè)重應急救援與恢復。三個維度之間相互制約和發(fā)展，數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)結(jié)構的連接能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)采集的高效化，將主要4個方面的數(shù)據(jù)來源以數(shù)據(jù)結(jié)構的不同進行預處理，按照大數(shù)據(jù)的特征將安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)進行分類整合，同時還融入了特有的安全思維，以事前、事中、事后為尺度，并作為一種數(shù)據(jù)存儲標準，以雙重標準的模式進行數(shù)據(jù)結(jié)構標準規(guī)范化，使安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)不僅是以基礎數(shù)據(jù)資源的身份被存儲，同時還貼上了安全領域數(shù)據(jù)的標簽，為以后作為安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)被提取和分析，從而輔助相關安全管理提供支撐；數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)來源的連接，以安全思維的數(shù)據(jù)類型為分類標準對數(shù)據(jù)來源進行系統(tǒng)化分類，主動去除與安全數(shù)據(jù)零相關的繁雜數(shù)據(jù)，并對政府、企業(yè)、員工、社會四個方面的數(shù)據(jù)來源系統(tǒng)化分類為目標數(shù)據(jù)類型，以便于后期的數(shù)據(jù)整合和存儲。三個維度相互依存和制約，形成了安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)區(qū)別于一般大數(shù)據(jù)和其它各領域先關大數(shù)據(jù)的獨特特性。
2 基于安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的風險預警預控
2.1 基于安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的風險預警預控模型
基于大數(shù)據(jù)的風險預警預控模型的建立包括五個維度，這五個維度分別為應用主體維度、大數(shù)據(jù)技術維度、實施過程維度、實現(xiàn)方式維度和預警預控目的維度?；诖髷?shù)據(jù)的風險預警預控模型如圖1所示：
基于大數(shù)據(jù)的風險預警預控模型
圖1 基于大數(shù)據(jù)的風險預警預控模型
該模型由五個維度組成，每個維度的名稱以及所包含的內(nèi)容為：
應用主體維度：政府、企業(yè)、員工、社會。
大數(shù)據(jù)技術維度：云計算（云端數(shù)據(jù)處理，可視化結(jié)果展現(xiàn)）、大數(shù)據(jù)（關聯(lián)分析，數(shù)據(jù)挖掘提?。?、物聯(lián)網(wǎng)（動態(tài)監(jiān)測、獲取實時數(shù)據(jù)）。
實施過程維度：風險預測、風險預警、風險預控。
實現(xiàn)方式維度：進行關聯(lián)分析、時間演化、經(jīng)驗推斷的風險預測；實現(xiàn)平臺推送、移動APP和短信通知的風險預警；采取風險消除、減弱、隔離或個體防護的風險預控措施。
預警預控目的維度：發(fā)揮政府監(jiān)管效能、保障企業(yè)安全生產(chǎn)、明確員工管理
目標和管理方向、社會安全監(jiān)督。
2.2 基于大數(shù)據(jù)的風險預警預控模式
基于大數(shù)據(jù)的風險預警預控是一項依靠大數(shù)據(jù)及其相關技術實現(xiàn)超前的事故預防的控制手段。應用機械學習法優(yōu)化技術性自動化預警功能；以安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)庫中報警、預警歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)基于關聯(lián)規(guī)則分析和趨勢預測，優(yōu)化靜態(tài)預警；通過物聯(lián)網(wǎng)等技術實現(xiàn)生產(chǎn)作業(yè)場所的數(shù)據(jù)的實時的采集、預處理、存儲和分析，依靠大數(shù)據(jù)流處理技術實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)測，從而優(yōu)化長期預警和實時預警的功能。預警過程中，在預警信息發(fā)出的同時，依靠人工智能進行數(shù)據(jù)挖掘和搜索，同步給出針對預警狀態(tài)的擬解決的方案措施，為風險管理決策提供科學的、數(shù)據(jù)的支撐。定向追蹤風險預控效果并應用云平臺實現(xiàn)預警預控狀態(tài)的公布并將最終預控數(shù)據(jù)存儲于安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)優(yōu)化循環(huán)。
2.3 基于大數(shù)據(jù)的安全風險管理模型的功能分析
基于大數(shù)據(jù)的安全風險管理模型的建立，主要是以安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)基礎，以大數(shù)據(jù)分析技術為依托，實現(xiàn)對風險管理的模式創(chuàng)新。應用系統(tǒng)霍爾模型思想，分析大數(shù)據(jù)理論及技術與風險管理之間的關系，梳理各維度組成及相互關系，在進行風險管理時，依據(jù)基于大數(shù)據(jù)的安全風險管理模型中的內(nèi)容，根據(jù)基于大數(shù)據(jù)的風險辨識、風險評價分級、風險預警預控流程，分部有序進行風險管理工作，從而有效提升風險管理水平。
3 展望
（1）由于大數(shù)據(jù)近幾年廣泛受到關注，存在一定的過度熱捧的現(xiàn)象，很多大數(shù)據(jù)的相關技術和理論還處于概念階段，因此，大數(shù)據(jù)還需要一定的成熟發(fā)展才能應用于實際中。
（2）對于大數(shù)據(jù)相關技術和理論全面應用與安全風險管理中還不現(xiàn)實，目前只能將相對成熟的技術加以研究應用來提升風險管理水平。
（3）相應科學研究領域人才存在不足的狀態(tài)，需要國家大力發(fā)展，儲備相關專業(yè)人才，加強科研能力，以對研究瓶頸進行突破，從而實現(xiàn)技術的巨大進步。
4 結(jié)語
綜上所述，基于大數(shù)據(jù)的風險預警預控優(yōu)化措施可以實現(xiàn)靜態(tài)預警、實時預警、全自動化預警、精確風險預警信息等，推送出針對預警信息出現(xiàn)的風險的控制對策，實現(xiàn)對風險管理的模式創(chuàng)新，分部有序進行風險管理工作，從而有效提升風險管理水平。
