大數(shù)據(jù)視域下應(yīng)急管理機(jī)制的優(yōu)化

陳沛沛

一體化推進(jìn)應(yīng)急協(xié)同、一張圖展示數(shù)據(jù)融合、全周期智能應(yīng)急管控……當(dāng)前，杭州積極開展數(shù)字賦能應(yīng)急管理，智慧平臺的建設(shè)和大量數(shù)據(jù)的累計(jì)為實(shí)現(xiàn)預(yù)警管控、智能研判、科學(xué)處置提供了強(qiáng)有力的支撐。

亟待解決的難題

為了更高效地開展應(yīng)急管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用，優(yōu)化應(yīng)急管理機(jī)制，提升應(yīng)急管理中的數(shù)字治理水平，政府部門需要準(zhǔn)確識別問題，并對癥下藥。

整體協(xié)同難。目前，跨部門跨行業(yè)數(shù)字化協(xié)同較為缺乏，跨地域協(xié)同治理上還有提升空間。隨著大數(shù)據(jù)在各個部門間的運(yùn)用，各區(qū)縣（市）都建立了自己的數(shù)據(jù)資源，但都還是相對獨(dú)立的，溝通有限、聯(lián)動困難所帶來的協(xié)同乏力、應(yīng)急遲緩成為不可避免的問題。各自掌握數(shù)據(jù)的平臺不一致，導(dǎo)致數(shù)據(jù)互認(rèn)和數(shù)據(jù)共享出現(xiàn)困境。傳統(tǒng)行政區(qū)域黨委政府和各行業(yè)之間的信息互通、智慧城市下的應(yīng)急管理機(jī)制當(dāng)中的“信息孤島”等數(shù)字治理問題仍需解決。

抓取積累難。數(shù)據(jù)積累意識缺乏導(dǎo)致數(shù)據(jù)抓取能力不足，收集的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)碎片化。只有全面準(zhǔn)確掌握信息，數(shù)據(jù)決策者才能夠在復(fù)雜多變的應(yīng)急管理情境當(dāng)中作出科學(xué)合理的決策。當(dāng)前的基層應(yīng)急管理體制中，開展數(shù)字化治理的能力和概念還有待提升，定位追蹤、人臉識別等預(yù)警技術(shù)應(yīng)用智能化水平不高。對于事件前期看似毫無關(guān)系的零碎分散數(shù)據(jù)積累和處置環(huán)節(jié)，一些單位較為輕視，對日常管理中出現(xiàn)的不同頻率事件之間的數(shù)據(jù)聯(lián)系缺乏積累和利用，導(dǎo)致部門信息碎片化，數(shù)據(jù)預(yù)警無法有效發(fā)揮。

學(xué)習(xí)分析難?，F(xiàn)階段決策者的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用能力、歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力以及數(shù)據(jù)分析模型能力有待提升。很多部門在實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中，只是一味收集數(shù)據(jù)，并沒有對數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)信息進(jìn)行有效分析和處理，這些信息的遺漏將很大程度影響最終制定出來的應(yīng)急決策方案。此外，數(shù)據(jù)積累之后的相互關(guān)系往往是隱性的，需要數(shù)據(jù)積累者自身具有一定的分析能力。當(dāng)前，應(yīng)急管理種類較多，不同領(lǐng)域其數(shù)據(jù)的類型結(jié)構(gòu)等都存在一定差異，需要不同的模型來進(jìn)行支持，但當(dāng)前較為缺乏有針對性的數(shù)據(jù)分析模型。

人才建設(shè)難。大數(shù)據(jù)發(fā)展為應(yīng)急管理水平的提升提供了更好的技術(shù)支撐，而技術(shù)有賴于人才的駕馭和運(yùn)用。開展大數(shù)據(jù)應(yīng)急管理，并非簡單地將大數(shù)據(jù)技術(shù)或硬件引入相關(guān)領(lǐng)域。在高校層面，當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)急管理專門人才較為匱乏，高素質(zhì)跨學(xué)科人才呈現(xiàn)供不應(yīng)求的態(tài)勢。市域范圍內(nèi)，管理力量的地域不均現(xiàn)象仍然存在，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的區(qū)縣在應(yīng)急管理當(dāng)中的大數(shù)據(jù)運(yùn)用能力和水平較為成熟，而農(nóng)村地區(qū)管理理念有待提升，數(shù)字應(yīng)急管理人才方面相對缺乏。

提升數(shù)字應(yīng)急水平的路徑

構(gòu)建大數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)急管理體系。首先要進(jìn)一步加強(qiáng)行業(yè)部門之間的組織聯(lián)系和整合協(xié)調(diào)能力，打破層級和區(qū)域限制，幫助部門之間建立大數(shù)據(jù)環(huán)境下協(xié)調(diào)互通、高效互聯(lián)的有機(jī)運(yùn)行整體。政府應(yīng)充分整合應(yīng)急組織機(jī)構(gòu)，優(yōu)化城市各部門共治共享的應(yīng)急管理平臺，不斷推動大數(shù)據(jù)驅(qū)動信息共享，提高治理效率。其次是健全城際應(yīng)急管理合作體制，建立城市合作的制度體系，完善比鄰城市之間的跨地區(qū)合作體制。例如，各城市可以建設(shè)共享的疫情防控服務(wù)，形成聯(lián)防聯(lián)控、互聯(lián)互通的疫情監(jiān)測預(yù)警機(jī)制，在共通共融的大數(shù)據(jù)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)城市群之間的一體化防疫抗疫的整體能力。

提升大數(shù)據(jù)抓取和積累能力。提升物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)收集信息設(shè)備的使用，例如探頭、傳感器，能夠幫助應(yīng)急管理部門及時有效，發(fā)現(xiàn)相關(guān)緊急事故的危險信息，及時預(yù)警并贏得應(yīng)急處理的寶貴時間。要從橫向和縱向兩大角度開展大數(shù)據(jù)應(yīng)急管理系統(tǒng)的信息整合，對于提升應(yīng)急管理信息敏感度和系統(tǒng)性有著極其重要的幫助。數(shù)據(jù)處理者要提高數(shù)據(jù)精度，注重精細(xì)分析?；诋?dāng)前云平臺和數(shù)據(jù)活化技術(shù)，不斷提升城市數(shù)字影像等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的精確程度，做到防微杜漸、精準(zhǔn)監(jiān)測。

加強(qiáng)應(yīng)急大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)。一方面，在引人才上下功夫，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才儲備。高校應(yīng)加緊開設(shè)大數(shù)據(jù)跨學(xué)科專業(yè)領(lǐng)域的研究，加大跨學(xué)科專業(yè)人才培養(yǎng)。政府可以鼓勵高等院校不斷加強(qiáng)大數(shù)據(jù)前沿理論學(xué)習(xí)，營造人工智能等大數(shù)據(jù)研究提升的良好氛圍，為培養(yǎng)優(yōu)質(zhì)尖端大數(shù)據(jù)人才創(chuàng)造有利的學(xué)習(xí)和研究環(huán)境。另一方面，在提升業(yè)務(wù)培訓(xùn)上下功夫。一味地引入新鮮血液，并不能夠快速滿足當(dāng)前大數(shù)據(jù)運(yùn)用的需求，必須在政府應(yīng)急管理機(jī)構(gòu)現(xiàn)有在職人員的范圍內(nèi)，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)應(yīng)急管理領(lǐng)域?qū)I(yè)知識培訓(xùn)。工作人員應(yīng)接受更多的專業(yè)培訓(xùn)與理論教育，鼓勵大學(xué)生村官及街鎮(zhèn)年輕干部率先開展相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)急管理學(xué)習(xí)。

提升數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和運(yùn)用能力。政府部門要充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)識別關(guān)鍵信息，助力高效決策，不斷向市場學(xué)習(xí)，發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、系統(tǒng)集成商等市場主體作用，幫助政府提升能力。應(yīng)急管理部門要建立精準(zhǔn)模型，重視模型儲備，建設(shè)預(yù)警監(jiān)測，有效提升數(shù)據(jù)運(yùn)用能力。要不斷調(diào)整優(yōu)化模型，進(jìn)一步挖掘深層次信息，清洗數(shù)據(jù)，通過高效整合分析，提升數(shù)據(jù)的精度與可操作性。大數(shù)據(jù)只能成為輔助決策工具，不能“唯數(shù)據(jù)至上”。管理者要提升數(shù)據(jù)分析能力，在應(yīng)急管理決策中，依舊需要應(yīng)急管理者通過前期對于大數(shù)據(jù)智能化的深入學(xué)習(xí)和系統(tǒng)運(yùn)用，根據(jù)數(shù)據(jù)提供的現(xiàn)象作出分析和研判。

作者單位：杭州市委黨校蕭山區(qū)分校