大数据视域下应急管理机制的优化

陈沛沛

一体化推进应急协同、一张图展示数据融合、全周期智能应急管控……当前，杭州积极开展数字赋能应急管理，智慧平台的建设和大量数据的累计为实现预警管控、智能研判、科学处置提供了强有力的支撑。

亟待解决的难题

为了更高效地开展应急管理大数据应用，优化应急管理机制，提升应急管理中的数字治理水平，政府部门需要准确识别问题，并对症下药。

整体协同难。目前，跨部门跨行业数字化协同较为缺乏，跨地域协同治理上还有提升空间。随着大数据在各个部门间的运用，各区县（市）都建立了自己的数据资源，但都还是相对独立的，沟通有限、联动困难所带来的协同乏力、应急迟缓成为不可避免的问题。各自掌握数据的平台不一致，导致数据互认和数据共享出现困境。传统行政区域党委政府和各行业之间的信息互通、智慧城市下的应急管理机制当中的“信息孤岛”等数字治理问题仍需解决。

抓取积累难。数据积累意识缺乏导致数据抓取能力不足，收集的数据呈现碎片化。只有全面准确掌握信息，数据决策者才能够在复杂多变的应急管理情境当中作出科学合理的决策。当前的基层应急管理体制中，开展数字化治理的能力和概念还有待提升，定位追踪、人脸识别等预警技术应用智能化水平不高。对于事件前期看似毫无关系的零碎分散数据积累和处置环节，一些单位较为轻视，对日常管理中出现的不同频率事件之间的数据联系缺乏积累和利用，导致部门信息碎片化，数据预警无法有效发挥。

学习分析难。现阶段决策者的数据关联分析应用能力、历史数据学习能力以及数据分析模型能力有待提升。很多部门在实际运用当中，只是一味收集数据，并没有对数据背后的关联信息进行有效分析和处理，这些信息的遗漏将很大程度影响最终制定出来的应急决策方案。此外，数据积累之后的相互关系往往是隐性的，需要数据积累者自身具有一定的分析能力。当前，应急管理种类较多，不同领域其数据的类型结构等都存在一定差异，需要不同的模型来进行支持，但当前较为缺乏有针对性的数据分析模型。

人才建设难。大数据发展为应急管理水平的提升提供了更好的技术支撑，而技术有赖于人才的驾驭和运用。开展大数据应急管理，并非简单地将大数据技术或硬件引入相关领域。在高校层面，当前大数据应急管理专门人才较为匮乏，高素质跨学科人才呈现供不应求的态势。市域范围内，管理力量的地域不均现象仍然存在，经济较为发达的区县在应急管理当中的大数据运用能力和水平较为成熟，而农村地区管理理念有待提升，数字应急管理人才方面相对缺乏。

提升數字应急水平的路径

构建大数据协同应急管理体系。首先要进一步加强行业部门之间的组织联系和整合协调能力，打破层级和区域限制，帮助部门之间建立大数据环境下协调互通、高效互联的有机运行整体。政府应充分整合应急组织机构，优化城市各部门共治共享的应急管理平台，不断推动大数据驱动信息共享，提高治理效率。其次是健全城际应急管理合作体制，建立城市合作的制度体系，完善比邻城市之间的跨地区合作体制。例如，各城市可以建设共享的疫情防控服务，形成联防联控、互联互通的疫情监测预警机制，在共通共融的大数据环境下实现城市群之间的一体化防疫抗疫的整体能力。

提升大数据抓取和积累能力。提升物联网、互联网等相关技术收集信息设备的使用，例如探头、传感器，能够帮助应急管理部门及时有效，发现相关紧急事故的危险信息，及时预警并赢得应急处理的宝贵时间。要从横向和纵向两大角度开展大数据应急管理系统的信息整合，对于提升应急管理信息敏感度和系统性有着极其重要的帮助。数据处理者要提高数据精度，注重精细分析。基于当前云平台和数据活化技术，不断提升城市数字影像等基础数据的精确程度，做到防微杜渐、精准监测。

加强应急大数据人才培养。一方面，在引人才上下功夫，加强大数据人才储备。高校应加紧开设大数据跨学科专业领域的研究，加大跨学科专业人才培养。政府可以鼓励高等院校不断加强大数据前沿理论学习，营造人工智能等大数据研究提升的良好氛围，为培养优质尖端大数据人才创造有利的学习和研究环境。另一方面，在提升业务培训上下功夫。一味地引入新鲜血液，并不能够快速满足当前大数据运用的需求，必须在政府应急管理机构现有在职人员的范围内，加强大数据应急管理领域专业知识培训。工作人员应接受更多的专业培训与理论教育，鼓励大学生村官及街镇年轻干部率先开展相关大数据应急管理学习。

提升数据学习和运用能力。政府部门要充分运用大数据识别关键信息，助力高效决策，不断向市场学习，发挥互联网企业、系统集成商等市场主体作用，帮助政府提升能力。应急管理部门要建立精准模型，重视模型储备，建设预警监测，有效提升数据运用能力。要不断调整优化模型，进一步挖掘深层次信息，清洗数据，通过高效整合分析，提升数据的精度与可操作性。大数据只能成为辅助决策工具，不能“唯数据至上”。管理者要提升数据分析能力，在应急管理决策中，依旧需要应急管理者通过前期对于大数据智能化的深入学习和系统运用，根据数据提供的现象作出分析和研判。

作者单位：杭州市委党校萧山区分校