應急管理大數據治理如何實現(xiàn)？
《應急管理信息化發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃框架（2018—2022年）》中提出建設應急管理大數據支撐體系，明確數據治理的建設要求。由于應急管理數據涉及業(yè)務范圍廣、數據資源分散、業(yè)務精細化要求和事前預防性要求高等特點，以及數據標準的演進，對數據治理提出更高的要求。本文分析應急管理數據資源特征，并結合大數據治理的方法技術，闡述應急管理大數據治理的工作方法和實踐路徑，對應急管理大數據治理工作提出工作方法上的指導建議。
一、應急管理大數據資源特性和治理問題
（一） 廣泛的業(yè)務域帶來數據形態(tài)、數據服務的多樣性要求
應急管理數據涵蓋監(jiān)督管理、監(jiān)測預警、指揮救援、決策支持、政務管理五大業(yè)務域，五大業(yè)務域的數據特征各有不同。
監(jiān)督管理方面主要是業(yè)務明細數據，比如危險化學品生產、經營企業(yè)詳細信息、特種作業(yè)人員信息、工礦商貿領域風險監(jiān)管信息、安全生產執(zhí)法信息等，通常以實時更新的結構化數據為主。
監(jiān)測預警方面主要是來源于各類傳感器等物聯(lián)感知設備數據，包括氣象監(jiān)測、地質災害監(jiān)測、森林火災監(jiān)測等針對地理空間自然要素的監(jiān)測，也包括對危化品儲罐、倉庫、車輛等非自然要素的監(jiān)測，通常體現(xiàn)為海量的高頻實時物聯(lián)感知數據。
指揮救援業(yè)務域包括值班值守、指揮調度、資源管理相關數據，通常是不定期更新的數據。
決策支持業(yè)務域包含專題研判、案例推演、總結評估等信息，體現(xiàn)為結構化、半結構化、非結構化數據皆有的特點。
由于不同業(yè)務領域的數據資源特征差異較大，應用方式和場景也都有不同，故對數據最終的服務提供形式也有不同要求。對于研判、總結型的工作過程而言，所需要的是大量存量結構化數據。對于監(jiān)測預警和啟動應急響應場景而言，所需要的是實時、穩(wěn)定的流式數據服務和對監(jiān)測數據的實時分析處理。對于事中處置調度場景而言，則需要針對處置的特定場景獲取相關聯(lián)的物資、力量、預案、案例、環(huán)境監(jiān)測情況等多元復合數據。
（二） 數據來源的復雜性和管理壁壘
應急管理涉及的自然災害相關業(yè)務需要獲取水利、氣象、自然資源等部門匯集的數據，安全生產監(jiān)管相關業(yè)務則需要關于市場監(jiān)管、住建、發(fā)改等部門匯集的數據。由于各部門信息化工作開展節(jié)奏不盡相同，對于數據治理和數據共享的準備工作進展不一。同時當前廣泛存在著國家統(tǒng)建垂管、省級統(tǒng)建垂管、地市自建自用等信息化系統(tǒng)混雜的情況，加之不同地方、不同部門對于大數據的理解程度和實踐程度不一致，常常導致數據共享困難。常見的問題包括：上下級主管部門建設的系統(tǒng)的數據無法以實時、全量的方式相互共享；應急管理部門內部不同機構產生的數據資源無法高效融通共享；沒有渠道穩(wěn)定獲取和更新來源于其他部委或廳局單位的數據；部分來源于企業(yè)的數據由于商業(yè)競爭關系，可能對數據統(tǒng)一治理產生抵觸。
（三） 應急管理工作的微觀特性與數據資源的細顆粒度要求
千里之堤毀于蟻穴，應急管理工作由于涉及安全管理和風險防范，通常需要見微知著才能防患于未然。因此對數據資源的要求通常要細致入微，要能做到“一桿子捅到底”。數據資源的顆粒度要足夠細，明細數據要求通常要細到個人、到企業(yè)、到具體地點、具體時間。針對一次突發(fā)事件，監(jiān)管部門不僅需要了解它面上的總結情況，還需要搞清楚當時、當地的人、事、物的具體情況。統(tǒng)計分析數據對于災害事故規(guī)律分析和態(tài)勢研判也有重要作用，這類數據通常要細到鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道。各種不同類型的災害事故成因復雜，又互相有關聯(lián)，因此要運用大數據構建災害事故鏈，將包括對各類事件的感知觀測、時間空間環(huán)境情況、處置過程和影響分析結果進行整合和分析。數據的顆粒度和質量將對數據輔助決策的效果起到決定性的作用。
（四） 應急管理對實時感知數據的需求
隨著物聯(lián)網、邊緣計算等新興技術的發(fā)展，物聯(lián)感知設備覆蓋面越來越廣，從工貿企業(yè)安全生產和危化品存儲、運輸等各過程，到自然災害氣象監(jiān)測、森林火災感知，均可以通過物聯(lián)網設備進行監(jiān)控，并實時向業(yè)務系統(tǒng)或大數據中心匯聚數據。由于應急管理關注風險隱患的防治，需要有大量物聯(lián)感知數據作為支持。感知數據有高頻、實時的特點，對數據采集、分析和運用要求較高。數據治理通常需要在確保感知數據實時、穩(wěn)定傳輸服務的前提條件下，對感知類數據進行分析、加工和共享。
（五） 不斷更迭的數據標準
由于應急管理部成立時間不長，部門職責、核心業(yè)務的變化發(fā)展會帶來應急管理信息化系統(tǒng)的更迭和數據標準的變化。目前應急管理領域數據標準規(guī)范存在行業(yè)標準、地方標準與國家標準并存的情況，且新的標準規(guī)范，特別是國家標準仍在不斷產生和更新。早在應急管理部成立前，就有一些行業(yè)針對應急相關工作編制了信息對接和數據相關的標準，比如《國家網絡安全應急處理平臺安全信息獲取接口要求》（YD/T 2251-2011）《交通運輸安全應急資源數據元》（JT/T 1140.X-2017）。也有部分地方基于地方信息化建設編制了一些數據標準，比如《廣東省應急平臺體系數據庫規(guī)范》（DB44/T 1099-2012）《貴州省應急平臺體系數據庫規(guī)范》（DB52/T 1119-2016）《海南省應急管理安全生產數據規(guī)范》（DB46/T 592X-2023）。國家標準則有包括《應急物資分類及編碼》（GB/T 38565-2020）《地理信息應急數據規(guī)范》（GB/T 41443-2022）《公共安全 應急管理 信息交互結構》（GB/Z 42476-2023）等。數據標準的復雜性和發(fā)展性決定了數據治理無法一蹴而就，而是長期性、系統(tǒng)性的工程。
二、應急管理大數據治理方法和實踐
（一） 應急管理大數據治理的思維、統(tǒng)籌和制度保障
應急管理大數據治理從數據管理角度上看，需要有自上而下的大數據思維、工作統(tǒng)籌和制度保障。大數據有別于傳統(tǒng)的行政手段結合信息化業(yè)務系統(tǒng)，是用數據說話、用數據決策、用數據引領管理工作。大數據的總體思維和相關思維可以引導行業(yè)工作者利用數據挖掘出導致災害事故的風險因素。由于應急管理大數據資源來源復雜的特點，應急管理大數據治理是一個需要強統(tǒng)籌的工作，通常需要主管部門“一把手”甚至政府主要領導牽頭統(tǒng)籌，以管理工作的實際需要來推動數據的匯聚融合和共享。
要確保思想連貫性和落實效果，還需要健全的制度保障。從數據治理角度看，制度保障既包括管理規(guī)范又包括技術規(guī)范。管理規(guī)范對于數據的采集匯聚、加工保存、共享利用提出要求，有利于管理過程的規(guī)范化，避免數據治理受到保守思想或者保護主義的負面影響。技術規(guī)范則是在數據治理架構、應用和治理工作全生命周期過程中針對目錄編制、質量管理、查詢檢索等各方面統(tǒng)一技術路線和工作標準，可以在多方參與工作的背景下，避免工作模式和工作路線受到不同技術單位人員和業(yè)務主管人員的知識技術水平和主觀判斷的影響。
（二） 構建應急管理大數據服務體系
應急管理數據形態(tài)的多樣化、數據服務的多樣性對應急管理大數據服務體系提出了需求，要能兼顧新老系統(tǒng)、不同形態(tài)的數據共享運營服務需要，既要采用關系型數據庫滿足結構化的數據共享交換，又要考慮文件類數據的共享交換，還要進行服務總線的建設以滿足接口類服務的包裝轉發(fā)，針對流式數據場景要構建消息隊列服務并且依據工作需要在架構上納入流式數據分析處理引擎。
在服務構建過程中要兼顧穩(wěn)定性和安全性，數據共享交換庫、服務總線等需要考慮采用集群部署架構以滿足高可用、容災備份等需求。在服務安全方面要確保接入控制、傳輸安全、日志審計和對敏感數據的分級權限管理和加密處理，確保數據服務安全性和可追溯性。
（三） 構建應急管理大數據質量管理體系
數據質量是指數據資源滿足用戶使用要求的程度，應急管理數據有多樣性、高速性、價值密度低的典型大數據特性。數據標準是檢驗數據質量、開展質量管理活動的重要依據。數據標準的發(fā)展和更新會對數據清洗和質量提升的工作帶來持續(xù)性的工作量。在大數據特征背景下，數據質量管理要針對業(yè)務應用場景和不同數據資源的特征有選擇地采用主動數據質量管理和被動數據質量管理的方法。主動質量管理通常體現(xiàn)為數據的定期質檢和質量提升活動，通常表現(xiàn)為分析需求、設定質量標準和質檢規(guī)則、開展質檢、質量提升分析與實施。被動質量管理則是在大數據采集和服務流中針對數據原始數據的質量特性進行高速、簡單的數據質量管理和監(jiān)控，具體可以表現(xiàn)為垃圾數據過濾、空值監(jiān)測、簡單合并計算和對應的監(jiān)控統(tǒng)計。應急大數據質量工作需要靈活運用主動和被動質量管理工具，面對業(yè)務的實際需求有目的地進行質量管理和提升活動。
（四） 應急管理大數據關聯(lián)關系和知識庫建設
由于應急管理數據覆蓋的業(yè)務范疇較廣，而災害事故又常常是多種風險因素復合疊加的結果。因此，對應急管理相關的人、時間、物、企業(yè)、環(huán)境要素特征等重要數據實體進行分類并進行關聯(lián)關系的構建，對最終大數據支撐數據智能，產出知識庫模型，以實現(xiàn)針對各類災害事故的智能化風險預警分析應用。
在應急救援指揮事中響應時，需要快速獲取與當前突發(fā)事件關聯(lián)的預案、救援物資和應急力量情況，結合當前環(huán)境情況通過知識庫關聯(lián)類似案例處置過程，產出最佳的救援響應輔助決策方案。在事后處置過程中，結合空天地監(jiān)測傳感獲取的現(xiàn)場實時情況、互聯(lián)網輿情的“分眾”信息，通過知識處理模型算法快速篩選整合信息，提高救援人員的處置效率。由此可見，在應急管理大數據建設中要提前謀劃考慮知識庫建設，結合應急管理事前、事中、事后的工作場景，規(guī)劃包含各類歷史案例、法規(guī)標準、操作手冊等基礎知識庫和基于數據資源和業(yè)務知識經驗相結合的研判分析模型庫，并利用知識解析技術對非結構化的知識進行結構化構建，為大數據輔助決策和數據智能應用打下基礎。
結語
應急管理數據具有的顯著的大數據特征，數據資源服務的多樣性、來源復雜性、數據需求的細致性、感知數據的需求和不斷更迭的數據標準從各個角度對應急大數據治理、質量管理、服務體系構建提出較高要求。在應急管理行業(yè)數據治理的實踐中，要確保自上而下數據治理思路，在必要時候通過高層領導進行工作統(tǒng)籌，在工作中盡快建立健全制度和規(guī)范，通過服務體系、質量管理體系確保大數據的服務支撐能力，并通過知識庫建設逐步挖掘大數據在智能化應用、輔助參考決策的價值。
