大数据驱动下的安全监管模式创新路径

摘要：伴随着社会经济的不断发展，安全问题是当前发展背景下十分重要的一项因素，该项问题对于人民群众自身安全有着直接性的影响。不过从实际情况来看，以往采取的安全监管方式比较单一，通常是以人工检查和定期巡查方式为主，该种类型的监管模式不仅监管效果较差，同时还面临着信息孤岛现象，根本不符合安全要求。自从信息化技术得到了创新和改进以后，大数据技术日益完善，逐渐被广泛应用到了安全监管方面，为创新和优化安全监管方式提供了一定的支持。其中，大数据具备多样性和价值高的特征，功能齐全、潜力极大，在精准收集各方面数据的基础上，提前了解到存在的安全问题，将风险问题彻底解决，最终提高安全监管的智能化水平。在本篇文章中，全面论述了大数据驱动背景下安全监管模式的创新路径。

关键词：大数据驱动；安全监管模式；创新路径

随着大数据技术的日益完善，该项技术被普遍应用到了各个方面，尤其是安全监管阶段中，大数据演变为了创新和改进监管模式的主要技术。在本篇文章中，结合实际情况探究了大数据驱动背景下安全监管模式的创新路径，在进一步整合和分析相关数据的基础上，构建健全且完善的监督管理体系，确保安全监管工作朝着智能化趋势发展。

1、构建规范性的大数据基础平台

第一，对数据全面的分析和整合，为构建规范性大数据基础平台提供良好的依据。针对于企业内部生产数据设备物联网数据和环境监测数据来讲，有着多样化和广泛性的特征，在整合这些数据过程中，应当明确基本的数据准则，提升收集效率，确保数据和标准要求相符合，将数据的兼容性清楚的体现出来。通过深度整合清除没有任何价值的数据，对存在误差的数据及时改正，以此提升数据质量，避免发生安全问题。第二，优化监管流程，保持决策的智能化，规范性的大数据基础平台的作用极高，既可以给予精准的数据支撑，还可以在整合以及分析数据，确保数据完善性的基础上，为监管决策工作奠定坚实的基础。基于综合性分析企业画像和风险预警等多方面信息的同时，制定完善的方案，提升监管资源的利用效率，动态性的监督和控制监管各个阶段，保持监管流程的进一步优化，或者是为制定政策给予数据支持，及时完善安全生产法律法规政策，在构建智能化安全监管体系的基础上，达到社会稳定运行的目的。

2、构建企业精准画像

当前阶段，要想确保企业能够构建精准的画像，必须从多方面入手，了解到企业的各方面信息，比如生产工艺和设施风险数据隐患排查情况，明确政策法律法规变化、气象灾害预警等相关数据，将企业的安全情况清楚的呈现出来。当获取了完善的数据之后，采取大数据技术构建标准的分析模型，依照企业的数据特征量化和评估安全风险，形成精准的画像，将企业的安全情况直观的呈现出来，根据数据的变化，动态性的更新画像，体现出监管的有效性。需要认识到的一方面是，企业构建精准画像除了能够清楚的认识到安全运行现状之外，还有利于安全监管工作的高效率开展，监管人员在确定画像内风险级别以及存在的风险点基础上，落实完善的监管方案，对监管资源有效分配面。对于风险性极高的企业，则是应当强化检查力度，提升生产效率，采取画像的形式预测和分析风险，了解到安全问题，制定完善的措施以及采取合理的方式解决安全隐患。

3、强化风险预警以及联动处置

第一，制定风险预警系统。现阶段，要想有效地开展风险预警和联动处置工作，就需要利用大数据技术构建标准的风险预警系统，采取风险预警系统对企业内部生产数据、设备物联网数据和外部数据有效的整合，借助数据挖掘方式全面的监督隐患数据，形成风险预测模型，智能且精准的识别安全隐患，依照风险的实际情况和产生影响的因素对预警级别加以划分。当数据存在误差以后，系统可以马上发出预警，执法人员快速了解到风险，将风险问题全面解决。第二，制定完善的联动处理机制。在应用风险预警系统的同时，还需要构建联动处置机制，相关机制的建立是控制风险的一项要点，该项机制的落实离不开政府监督管理人员，企业和社会公众的全面参与，在加大合作力度的基础上执行该项体系。在预警系统发出相应的预警以后，监管部门开启应急预案，执法人员快速进入现场进行处理，结合风险的基本类型指派第三方机构快速救援。社会公众也应当全面进入到风险预警和联动处置方面，采取举报或者提供线索等方式拓展以及延伸监管渠道，发挥出良好的监管效果。在联动处置期间，高效率的共享各方面信息数据，加大沟通合作力度，借助大数据平台集合监管平台、企业和社会公众之间为一体，合理的更新和改进风险预警信息，使各方面人员对于实际情况有着清楚的掌握，为决策提供良好的依据。第三，风险预警和联动机制是一项不断优化和改善的阶段。在大数据技术日益创新的背景下，应用场景得到了一定程度的拓展和延伸，只有对风险预警模型进一步更新，才可以保持预警的精准性。并且还应当定期开展监督管理人员的培训作业，强化应用大数据的实力提升风险处理水平，借助评估机制判断风险预警和联动处置的具体效果，提出基本的策略，确保安全监管效率得到全面提高。

4、对安全监督管理执法流程进行改善

第一，智能化的规划相关任务。监督管理部门可以利用大数据技术对预警信息进一步分析，采取智能调度算法制定标准的方案，利用该项方案有效的分配执法人员、车辆等多方面资源，及时检查风险性极高的企业，防止出现平均用力的现象，按照地理位置信息绘制最佳的检查路线，提升执法进度。第二，做好现场检查工作。移动执法中断具备大数据查询以及文书生成等一系列作用，因此该项执法中断得到了执法人员的普遍应用。在进行现场检查的过程中，执法人员可以随时对历史检查记录和企业画像全面调取和翻阅，综合性的比较各方面信息，明确检查的要点，应用性能良好的检查设备收集数据，全面比较云端数据和行业标准数据，结合数据了解到是否存在着违规行为，一旦发现违规行为必须严格惩处。第三，展开闭环执法管理工作。当完成相关的检查作业以后，一般情况下会在系统中录入基本的整改需求，大数据技术全面的监管整改进程，自动化的审核整改记录，当有的企业整改不到位，系统将会严格惩罚，形成良好的局面。从事故发生概率和行业整体安全指标入手，进一步改善评估执法效果，确保安全监管工作得到高质量的开展。

5、推动社会共治

当前阶段，社会共治在安全监管效果提高以及形成良好社会治理格局的状态下有着极高的效果。第一，需要构建数据共享平台，为了达到社会共治的目的，应当摒弃传统的限制，突破数据壁垒，构建数据共享平台，在多方积极参与的基础上，掌握安全监督管理信息，给予协同监管提供良好的支持，该项平台还能够保持信息的完善性和透明性以及准确性，加深人民群众对于安全管理工作的信任程度。第二，基于大数据支持的基础上，政府监管部门需要发挥好自身的引导者和服务者作用，制定一系列的政策，积极鼓励企业构建自我声明的安全管理制度，采取大数据技术进行监测或者让第三方机构展开检测和评估。通过落实大数据背景下的社会共治模式，制定应急预案，降低损失的出现，提前采取预防方式控制风险。

6、确保数据安全以及及时更新数据

第一，在大数据发展背景下实施安全监督管理工作期间，关键在于确保数据的安全性，基于数据数量的增多，数据类型呈现出了多样化的特征，但是各种各样的安全隐患也随之出现，比如数据受到了泄露以及被随意修改，因此加大数据安全是非常重要的，这是大数据发展背景下安全监管模式创新的一项要点。相关人员应当利用加密算法加密处理十分敏感的数据，避免数据传输过程中被泄露，制定访问控制策略，只有符合要求的用户才可以查阅数据。面对于十分重要的数据，应当做好备份处理，建立恢复方案，即便是数据被损坏或者丢失以后也可以恢复原样，提升安全监管工作的稳定性，还应当定期展开数据安全方面的培训工作，强化员工的安全理念，提升操作水平。尤其是有的岗位涉及到了处理敏感数据，该项岗位数据人员处理该项数据过程中，应当遵循标准要求，避免因为人为误差而导致数据准确性被影响。第二，对技术及时更新和改进。大数据技术的创新和改进可以为安全监管工作的实施提供新的方式，为了满足技术发展需求，关键在于加大技术更新力度，从而实现安全监管目标，相关人员可以采取人工智能化技术，全面的挖掘和整合大数据，及时了解到存在的安全风险性，保持安全监管的精准度，缓解人工操作的压力，或者是采取零信任架构，零信任架构是一项十分安全的模型，基于该种架构之下，必须经过严格的身份确认和授权以后，相关人员才可以访问敏感数据。该种形式可以强化安全监管的预防能力，使其有效地应对安全隐患。在区块链和量子计算新型技术的创新和改进背景下，既可以为安全监管工作提供良好的发展机遇，也可以积极迎接严峻的挑战，在掌握相关技术发展形势的基础上，认识到未来应用前景。第三，对监管体系和法律建设全面完善。基于数据安全强化以及技术更新的同时，还应当做好监管体系和法律建设的完善工作，相关人员可以结合实际情况构建标准的数据安全法律法规体系，对数据收集储存和使用等一系列标准要求进一步确定，保持数据安全行为的规范性，降低数据泄露风险的出现概率。同时政府监管部门之间务必加大合作力度，高效率的共享信息，形成良好的协同效果，提高安全监管水平。

7、结语：

从以上论述来看，创新和改进大数据驱动之下的安全监管模式体现出了社会治理工作迈入了新型的智能化领域，在进一步分析和挖掘大数据的基础上有效的预警安全风险，规范性的处置安全风险，构建社会共治以及多元主体，全面参与的安全监管局面。处于该项阶段中，确保数据安全和技术更新是非常重要的一项核心要点，只有保持数据的完善性，才可以给予安全监管提供良好的支持，创新和改进相关技术，紧跟新时代发展需求，提高安全监管的智能化水平。不过从实际情况来看，大数据驱动背景下的安全监管管理工作并不是一蹴而就的，离不开全面探索和完善以及积极总结，基于监管流程和制度优化的基础上，保证安全监管工作和新时代发展需求相一致，从而提升社会发展水平。

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