龙志东

摘 要：应急管理信息化发展正处于快速发展的阶段，大数据、物联网和云服务等信息技术不断迭代成熟提供了应急管理信息化的技术保障。文章围绕新一代信息技术升级应急管理，以数据治理应对数据基础这一困境，采用七步法来具体实现这一过程，阐述如何夯实数字化、智能化的应急管理信息平台的基础。

关键词：数据治理;应急管理;信息;大数据

0 引言

目前，由于跨区域、跨部门、跨层级特性，我国应急管理工作存在标准不一、重复建设、缺乏平台等问题。不仅缺乏先进统一、汇集数据的系统和平台[1]，而且应急从预案编制到方案执行智能化程度不足，各公共事件垂直责任单位在近20年陆续建立了各自领域的信息系统，时间进程有先后，各系统间彼此兼容和共享不充分，存在重复建设和一定的资源浪费。

1 应急管理发展背景

应急管理的信息化发展可以归纳为3个时期。

1.1 第一时期：不平衡和不统一烟囱式建设的信息系统

在系统建设初期，各单位根据自身责任的业务和管理需求，摸索着设计和搭建信息化系统，这些早期的系统仅满足了本区域、本部门的部分业务需求。但从业务发展整体的角度来看，系统数量林立、入口繁多、规模小、数据类型标准不统一、系统结构不尽规范和技术能力支撑不足，导致数据的信息孤岛现象普遍存在。

1.2 第二时期：纵向建设顶层设计不足的垂直政务信息系统

随着数字技术、通信技术、网络技术、信息技术和电子政务的不断创新发展和升级，各业务单位开始统一制定本行业的相关政策和系统标准，相应的应急流程、应急体系、应急制度和信息系统也在不断发展和完善。此时期，系统建设规模大，各行业纵向建设，部署范围广，消除了部分信息孤岛，但针对不同时期不同需求而规划建设的各个应急系统之间，仍存在数据共享交换和系统贯通能力不足的情况。

1.3 第三时期：融合共享和数据智能分析时期

近年来，我国相关应急管理政策陆续出台，2018年应急管理部正式挂牌成立，《2018—2022年应急管理信息化发展战略规划框架》明确提出，建设现代应急管理体系迫切需要运用云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术，随着政务信息化的迅猛发展，数据管理发展进入“第三时期”。对于新成立的应急管理部而言，整合跨领域、跨层级的应急力量，共同参与处置突发公共事件，重视科学技术创新在应急管理中的关键作用，构建高效、便捷、安全、可靠的应急管理信息系统平台成为新的任务。这个时期，重点提升了应急管理信息化顶层设计能力，应急信息系统陆续进行优化整合。来自基层的海量数据资源，与跨系统、跨部门、跨区域的数据共享和海量数据的智能分析应用，促使我国应急管理信息化朝着可量化、智能化和利于管理决策的方向发展。

在这3个时期中，数据管理贯穿于应急信息化能力发展的每个关键阶段，充分显示了应急管理能力从细节到整体，从被动执行到主动智能预警的发展状况[2]。

2 提升应急管理数据治理思路

应急数据治理要解决以下3个关键问题。

（1）打破信息孤岛，实现分散和异构的数据互联互通，包括结构化和非结构化的数据资源。

（2）重构数据系统，满足交换需求、共享需求和协同需求。

（3）各级应急部门如何获取数据系统的有效服务？数源单位、需求单位、主管部门如何对数据资源实现可控性访问、个性化访问和实时性访问服务？

解决这些問题，需要自上而下建设一个统一、分布式的应急数据管理平台。应急大数据平台系统是在统一信息资源和顶层设计规划下，按照“数用分离，智能驱动”的思路，构建数据治理系统，包含数据原始库、数据资源库、数据主题库和数据知识库等5个基础库，为应急监督、监测预警、应急救援、分析决策、政务管理五大领域提供数据管理支撑（图1），由数据接入、数据处理、数据管控、数据服务、数据共享交换和数据应用等全周期的功能构成，全面提升数据管理效能和数据服务水平。

3 应急数据治理的7个步骤

3.1  数据标准制定

以应急管理部制定出台的数据治理标准为基础，制定数据治理规范。为保障数据管理实施和数据管理政策运转，建立一套覆盖应急数据采集、数据汇聚、数据处理、数据发布、数据交换、数据应用的全数据生命周期的数据管理规范和管理办法，从制度上确保应急管理数据治理工作规范统一，有据可依、可行和可控。

3.2  数据采集汇聚

各级应急管理部门要扩大数据的获取范围，并通过建设应急管理信息采集系统，利用数据获取、图片文字识别、信息服务、数据上传、自动填报采集等技术手段，以人工导出、前置抽取等方式，将应急管理业务数据、感知数据、外部单位数据（气象、自然资源、水利、交通、林业等）和社会及互联网数据（企业事业、媒体等），进行采集、存储、维护、交换等工作，推进数据的统一汇聚，统一接入数据资源池。

3.3  数据清洗处理

建设应急管理数据清洗处理系统，通过提取、清洗、比对、标识等数据处理模型，依托自然语言处理、语音分析、生物特征识别等人工智能算法，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的清洗、融合、处理，为多源数据进入数据资源池提供支撑和准备。

3.4  数据资源存储

建设应急管理数据资源目录，制定数据资源目录编制指南，数据资源目录管理办法，主题库、专题库等数据接入标准规范，推动汇聚、存储、编目和挂接应急管理工作涉及的所有数据，数据主题库按照对象、关系、标签等维度进行划分;专题库按照通用专题库、业务专题库、配置专题库进行划分。

3.5  数据共享交换

建设数据共享交换系统，通过通信网络国家省市各级应急管理部门提供全域业务数据服务;通过电子政务外网对政务其他部门提供应急管理数据服务，并交换应急管理工作所需的其他部门数据;通过互联网为民生和企业提供信息发布、政务服务、城市服务等相关数据。

3.6  数据分析应用

建设应急管理数据应用服务系统，基于应急管理数据资源池，通过查询检索、数据鉴权、数据订阅、智能标签、智能档案等功能，为应急监督、监测预警、应急救援、分析决策、政务管理五大领域，提供建模、可视化分析、多屏展示的数据服务支撑。

3.7  数据运营运维

开展应急管理数据运营和运维管理能力建设，增加数据标准管理、元数据管理、数据资产管理、数据质量管理、数数据运营管理等功能，并為数据管理正常运营而开展运行维护工作，包括日常维护、巡检、重保和变更服务，提升应急管理数据运维能力，有效打造优质应急管理服务能力和数据质量。

4 基于数据管理能力的提升，赋能应急管理信息化系统平台建设

通过感知网、应急管理综合应用平台、政务信息交换平台和互联网等多个渠道，充分获取、接入内外部数据，监测预警数据和舆情数据，使应急管理所需的数据在数量、种类、质量方面有实质性提升和飞跃，切实达到标准接入、规范整合、安全共享要求，为应急安全生产、自然灾害风险防范和应急救援指挥工作提供支撑。按照应急监督、监测预警、应急救援、分析决策、政务管理五大领域划分，依托应急管理大数据应用平台、应急管理云和政府建设的政务云等基础环境，开展应急管理综合应用平台建设，采用“省级统建，省、市、县分级应用”模式，逐渐将原有业务系统和新建业务系统整合至统一建设的应急管理系统平台，实现数据融合和业务协同。[3]其中，应急管理综合应用平台中的应急决策、指挥调度、协同会商、态势分析等核心业务系统将应急监督、监测预警、政务管理等应用部署于电子政务外网环境，面向公众全民使用。

5 结语

数据治理改变了以往只靠人为经验决策的历史，通过大数据和科学的应急管理系统，实现了应急监督、监测预警、应急救援、分析决策、政务管理等智慧应急管理功能，为我国应急管理体系带来全面的提升。在AI和万物互联的时代，应急信息系统将继续向数字化、智能化发展。

[参考文献]

[1]秦智超.基层应急管理信息化现状及对策[J].中国应急救援，2020（5）：23-29.

[2]张建锋.数字政府2.0[M].北京：中信出版社，2019.

[3]江青.数字中国：大数据与政府管理决策 中国人民大学出版社[M].北京：中国人民大学出版社，2018.

（编辑 王永超）