自我挑战，解决一系列前端难题

大数据提高突发事件的预警能力

迈尔•舍恩伯格和库克耶在其畅销著作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中提出：“大数据的核心就是预测，是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。”谷歌曾通过大数据分析，成功预测了甲型H1N1流感的爆发。新冠肺炎疫情期间，大数据技术被广泛应用于人员流动、行程查询、疫情地图、数据统计、资源配置等过程中，成为疫情防控的一大亮点，为政府科学决策提供了巨大的帮助。大数据技术在突发事件预测中的作用已经得到广泛认可，并逐步应用到自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件中。

在以往的突发事件的预测中，由于缺乏对大量数据进行计算和分析的能力，人们只能依靠知识总结、试验观察和经验预判，结果具有较大的随意性和个体差异性。大数据技术可以有效实现历史数据、实时数据的全量聚合，从时间、属性、情感等多方维度对数据进行综合分析，找寻数据背后的关联性，挖掘数据的潜在价值，从而得出事件发展的趋势。大数据在突发事件预警监测中的作用主要体现在两个方面。主观方面，利用大数据对过往突发事件的发生、发展进行归纳总结，发现规律，同时与即时数据进行对比分析，判定突发事件发生的概率和方向，以增强突发事件的预见性和处置性，提高政府突发应急事件的处置能力。客观方面，大数据技术能够克服突发事件危机情景下的高紧张度、高强度以及时间压力等不利因素，作出不以个人意志和经验判断为转移的客观分析和预测。

大数据在突发应急事件处置中存在的问题

大数据运用思维欠缺，数据孤岛现象待破解

突发事件的发生是多种因素的结果，具有高度的突发性、紧急性和不确定性，产生较大的社会影响。近年来发生的工厂爆燃、交通事故、地面塌陷以及公共卫生和安全事件等暴露出我国应急管理事前预防不足、事中处置不利的短板和缺陷。

目前来看，大数据在突发事件处置中的应用还没有得到普及和足够的重视。旧的“依靠人力”的思维惯势和一些制度性障碍仍然存在，大数据观念还没有成为主流。首先，政府在突发应急事件的处置中，对数据和信息的收集和运用能力还有待提高，“重结果、轻预测”“重应对、轻分析”的现象普遍存在，使得大数据在突发事件处置中的作用没有得到充分挖掘和展现。其次，我国各部门在突发应急事件处置中各司其职，在数据互通和信息共享方面做得还不够到位，滋生了“信息壁垒”和“数据孤岛”，即各部门间数据不能流通，缺乏大数据基础，难以进行有效的分析和预判，从而无法作出科学的决策。

大数据基础尚不完善，数据库建设任重道远

虽然突发应急事件的类型不断增加，范围不断扩大，但突发事件背后仍有规律可循，历史数据和现有数据就是最好的例证。要想做好突发应急事件的预测和预防工作，必须掌握各行业、各领域突发事件的数据，形成突发事件数据库，为突发事件处置和应急管理提供科学支撑。但我国在突发事件的大数据开发和建设方面还处于起步阶段，突发事件数据库亟待推进。

首先，历史数据是突发事件管理和预测的重要依据，缺乏历史数据分析，不可能对某一类型或某一领域的突发事件作出较为全面的归纳总结，更无法建立预测模型进行推演。特别是在重大生产安全事故、群体性事件方面，部分应急管理工作忽视对历史数据的分析、研究，导致类似事件时有发生，屡陷被动局面。

其次，突发应急事件数据库建设面临两大难题。一方面，不管是历史数据还是现有数据，数据的收集、汇总是一项长期性和持续性的工程，需要较大的投入。另一方面，数据库开发、建设缺乏统一的技术标准、数据标准、接口标准，导致部门间系统不能有效对接，数据互联互通大打折扣。

非结构化数据成难题，数据存储分析遇挑战

大数据包括结构化、半结构化、非结构化数据。非结构化数据是指数据结构不规则或不完整的一类数据，包含各种办公文档、音视频、图片、机器数据等，占数据总量的80%以上。相对于结构化数据，非结构化数据具有格式多样、存储占比高、处理难度大的特点。

随着互联网技术的发展，传统的关系型、结构化数据已经不再是主流，非结构化数据所占的比例将会越来越大。突发事件的传播正日益网络化、视频化，产生的大量非结构化数据充斥网络，基于大数据分析的突发应急事件分析、预警正面临非结构化数据处理的难题。首先，大量的非结构化数据的存储耗费大量资源，数据存储将成为挑战。其次，处理这些“笨重”的非结构化数据并非易事，我们仍无法快速、准确地识别图片信息，对视频信息的提取也没有有效的手段。

面对蕴藏着大量价值的非结构化数据，如何扩大存储量和提高存储效率，将“非机构化数据”进行“结构化处理”，清晰地构建突发事件的基本要素，建立分析和预测模型辅助决策，考验大数据时代的应急管理。

新技术新业务带来新变化，多技术融合势在必行

随着新技术、新业务不断涌现，突发事件处置和应急管理也面临数据收集和处理等更多问题和挑战。

 

（编辑：鹤壁站长网）

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