京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是实施“持续安全”战略的重要法宝
9月5日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,提出“大数据是推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择”。作为民航安全从业人员,笔者不由地思考大数据在实施“持续安全”战略中将发挥哪些作用?
大数据是实施“持续安全”战略的重要法宝。
实施“持续安全”战略,核心是完成对风险隐患的精细化、科学化和系统化管控,基础在于实现安全监管的内容、行为和结果的数据化,对安全形势研判和决策做到“心中有数”。
当前,民航业已经构建了成熟的分层级、分专业、分环节的监管体系。但在部分领域的部分环节,其数据化程度还有待提高,有的没有被完整记录,有的“沉睡”在档案室里,有的隐藏在脑海中,还有的可能模糊在印象中,离实现全行业安全监管大数据目标还有较大差距。
遗失的、“沉睡”的、隐藏的、模糊的数据难以被科学利用并发挥作用。曾有领导干部感慨:“是一年监管6000次,还是监管8000次?6000次未必出事,8000次未必不出事!”
“活着”的大数据,才能完成对安全形势的定量化分析,从而做到“用数据说话,用数据分析,用数据管理,用数据决策,用数据创新”。
因此,大数据是实现风险管控从“定性”到“定量”的跨越,实施“持续安全”战略的重要法宝。
大数据在民航安全监管中
应用的成果和不足
对民航来说,大数据并不陌生。
(一)成果方面。大数据的采集、整合、分析和利用需要信息系统的支撑,而民航作为信息技术应用的典范行业,在行业范围内有民航飞行标准监督管理系统(FSOP)、使用困难报告系统(SDR)、安全管理体系(SMS)、航空安全信息网等;在区域范围内有华东民航安全监管工作平台(ESSP)等监管协作平台,部分监管局也搭建了独立的业务信息平台。部分监管局使用较好的系统,如飞行标准监督管理系统(FSOP),已经完成了由“沉睡的数据”到“数据”,由“数据”到“大数据”的积累过程。
经过深入观察,不难发现这些领域基本实现了大数据与监管工作的相互融合及促进。一方面,日常的监管工作为大数据提供鲜活的素材。通过信息技术将日常监管的内容、动作、成果以数据化形式记录到数据库中,进而形成大数据;另一方面,大数据在为宏观的安全形势分析和决策提供强力支撑的同时,也反作用于日常监管,在促进其实现精细化、科学化、系统化的同时,还实现了业务线管理的扁平化和信息化。
(二)不足方面。主要表现为数据还不够“大”。直接原因是平台的孤立性和数据挖掘的粗线条,更深层次的原因还在于大数据离与全行业、全领域的安全监管工作融合还有较大差距。主要体现在三个方面:一是并非所有领域的监管内容都很精细,都制定了可执行、可追溯的风险清单、监管清单。二是并非对所有的监管行为都进行智能跟踪分析,对监管结果都进行可量化评估。三是并非所有的监管结果都可转化为对企业安全风险状态进行量化评估的依据。
实施持续安全战略,不仅要在意识层面上采用科学的思维方式和思想方法,还要在工作层面上从盯人、盯事件、盯岗位的传统监管模式转变到盯系统、盯组织上来。然而 ,系统、组织毕竟不同于有形的监管对象,它看不见、摸不着。在无迹可循的摸索中,如果没有大数据的支撑,我们容易陷入传统监管模式的依赖惯性和“心中无数”的纠结中。
促进大数据与监管融合
是实施“持续安全”战略的重要途径
将大数据与监管融合,也许是找到症结,促进监管转型的有益尝试。
(一)以大数据的精细化,促进制定各领域的精细的风险清单、监管清单。一方面,梳理法律、规章、政策文件、内部制度中已找到界定的风险点,另一方面,充分挖掘经验数据,梳理历年监管数据和事件、事故数据,交流总结各地监管经验,制定针对不同企业主体的风险清单和监管清单。以清单为依据,结合监察计划和监管目的,科学计算并编制监管任务,以实现对风险隐患的网状覆盖。
(二)以大数据的科学化,促进建立科学的监管效能评估模型。一方面,建立记录全流程执法行为的数据库,按照每个环节是否均有章可循,有据可查、有人负责、有人监督为标准,智能跟踪并科学评估执法行为的规范性,避免因执法标准不统一、程序不规范引发的后续问题;另一方面,进行监察工作量化评估和过错责任追究制,科学评估考核监管工作成效,防范因监管水平、能力、状态等因素造成的监管质量的起伏波动。
(三)以数据的系统化,促进建立系统的企业风险指数数据模型。一是实现对安全形势持续进行量化分析。充分利用“沉睡”在档案中历年不同企业主体的检查、整改、处罚等数据,科学建模,形成可量化、可分析的各环节的企业风险指数。二是依据风险指数,优化监管资源分配。根据风险指数的高低和变化情况,科学调配监管资源投放,并有针对性地加大监管力度,把好钢用在刀刃上。三是以指数合理性体现安全工作的经济效益。安全工作之所以难做,很重要的原因在于安全的经济效益具有天然的隐匿性,其在财务报表中并无体现。将企业风险指数与企业经营挂钩,对风险指数高的企业进行航班时刻和生产运行等方面的限制,促使生产运行主体充分认识并协调好“安全与发展、安全与效益、安全与服务、安全与正常”的关系。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26