向永清：大數據時代的能源安全管理機遇與挑戰

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隨著大數據、云計算、物聯網技術的發展，安全生產領域也迎來新的數據革命，然而，我國當前安全生產領域依然面臨著數據孤島較多、數據質量參差不齊等問題，因此，安全數據治理也成為安全生產工作邁向大數據時代必須跨過的門檻之一。

什么是安全數據治理？當前數據中臺理念、技術如何助力安全數據治理實現跨越式發展。日前，中電傳媒數據研發中心采訪北京三七數據有限公司CEO，向永清。向永清，北京大學智能科學系畢業，資深數據科學家，曾擔任中國航天科工集團衛星綜合測試系統設計以及衛星任務規劃與仿真任務。他長期從事數據科研攻關工作，對政務大數據、數據治理有著深入的研究。

我們將通過向永清的視野，共同探索我國安全大數據發展的新路徑。

應急管理大數據

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記者：據我了解，您對政務大數據有著深入的研究，從根本上講，應急管理大數據屬于政務大數據，該類型大數據治理體系是不是有著自己的特點？

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向永清：自應急管理部成立以來，作為政府的核心組成部門，應急管理工作越來越受到重視，尤其是武漢疫情以來，應急管理工作的科技化轉型、數字化轉型呼聲越來越高。

當前，我們的政府正在牽頭全社會進行一次徹底的數字化轉型升級，在這次轉型升級過程中，政府扮演的不僅是管理和服務者的角色，更應該是一個先行者的角色。相比其他政府部門的大數據治理體系建設，應急管理的大數據治理體系由自己的一些特點：

其一，應急管理大數據對數據的實時性要求更高。應急管理大數據是處理一些突發安全事件的依據和基礎，在出現重大安全事故時，時間就是生命，能夠為事故處置多爭取1秒鐘，就能夠挽救更多的生命，最大程度減少財產損失。因此，應急大數據對數據治理體系提出了更高的要求，要求系統具有更低的延遲，更高的并發處理能力和更大的吞吐量。

為了提高系統的實時性，應急管理數據治理體系可以采用邊緣計算和云計算的融合架構，對于一些實時監控相關的計算任務，比如監控報警、設備控制任務可以安排在邊緣端進行處理；對于一些趨勢預測、數據分析對計算能力要求較高的任務則可以安排在云端進行處理。

其二，應急管理大數據對數據的準確性和穩定性要求更高。應急大數據的處置關系到財產和生命安全，因此，應急大數據治理體系要求有更高的準確性和穩定性。提高準確性和穩定性一方面可以考慮使用一些精度和穩定性更高的傳感器；另一方面，可以在數據數傳傳輸過程中引入一些容錯處理機制。對于一些關鍵的數據處理和存儲設備，應該有備份機制。

其三，應急管理大數據的數據量更大，對數據處理能力要求更高。應急管理大數據不僅僅有來自業務系統的業務數據，更有大量的通過傳感器采集的物理空間的監控數據；并且隨著科技的發展，應急安全管理的內涵也在不斷拓展，比如生物安全、數字空間安全等全新的安全理念開始進入大眾的視野，如何有效采集、傳輸、處理、存儲和應用這些數據，提升應急管理效率是貫穿在應急管理體系建設過程中都應該思考的問題。

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記者：什么是應急安全大數據，它應該具備哪些特征，在政府、企業的安全生產工作中發揮怎樣的作用？

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向永清：應急安全大數據是指政府、企業、社會組織、個人進行應急安全相關活動時候產生的有價值數據的集合，對這些數據進行采集、加工、處理、分析、應用后，有助于于提高應急管理業務效率，降低應急安全管理業務成本。

應急安全大數據具備以下特點：

第一，數據量特別巨大，來源多樣。有來自各應用端的數據，也有來自傳感器采集的數據，既有來自物理空間的狀態數據，也有來自數字空間的監控數據，應急數據要求全天時，全天候不間斷監控，產生的數據量會非常巨大。

第二，實時數據更多，更有價值。應急大數據絕大多數有價值數據都來自對現場的實時監控，對現場的異常情況進行實時報警，對應急安全事件的處置具有非常重要的價值。

第三，應急數據具有動態平衡的特點，應該在數據共享和數據隱私保護之間取得一個動態平衡。對于一些大眾關心的、敏感度不高的數據應該及時向社會大眾公開，對于一些涉及國家和民族安全的應急數據，應該在謹慎加工處理后向社會大眾公布，尤其是不能讓這些原始數據流轉至國外。

第四，應急大數據具有全面融合的特點。由于應急數據的來源多樣，不同數據源之間應急數據融合就顯得特別重要。比如數字空間和物理空間數據的融合，業務數據和采集數據的融合，實時數據和歷史數據的融合等等。

第五，應急數據的價值應該被全社會共享。應急安全管理屬于社會治理的一個重要分支，應急數據不應該被某一個公司或者組織所獨有，應該成為全社會共有的財富。

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記者：在理論研究文章中，您提出應急安全大數據中臺的概念。什么是數據中臺，它在應急安全大數據中應該發揮什么樣的作用？

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向永清：數據中臺的概念已經出現好幾年了，最初由芬蘭的游戲公司Supercell提出，由馬云2016年帶阿里高管團隊去北歐學習回來后提出來的。

數據中臺可以說是一種技術概念，也可以說是一種組織概念，更可以說是一種商業模式。馬云所說的數據中臺應該是技術、組織和商業模式的完美統一。

數據中臺是前臺和后臺的連接樞紐，后臺一般指企業內部的各種資源，包括數據資源、管理資源、服務資源等；前臺一般指面向大眾的各種業務，對于阿里巴巴來講，前臺業務包括電商、支付、本地生活服務、金融等。之所以提出數據中臺的概念，是為了充分調用后端的資源，來支撐前臺不斷變化的業務，終極目的是通過對后臺資源高度抽象化，提高后臺資源可重復使用概率，從而提高前臺業務的響應速度，縮短新業務上線時間，降低新業務上線成本。

對于應急安全管理業務而言，數據中臺是最適合的數據架構，隨著應急安全的內涵越來越廣，涉及的業務約復雜，后端的數據資源也越來越巨大，這時候，需要有一個強力的應急安全數據中臺來支撐應急安全業務發展的需要。對于應急安全數據中臺要處理好兩類核心業務：

第一，要幫助后臺捋順應急安全的數據資產體系，讓實時數據和歷史數據能夠在后端無縫融合，為應急安全的基礎服務體系提供數據支撐。

第二，要針對應急安全前端業務的需要，建立起應急安全的基礎服務體系，這些基礎服務為上層的應用提供支撐。

能源安全大數據

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記者：當前能源安全大數據也面臨數據質量參差不齊的問題，數據孤島等問題，對于能源安全大數據質量管理，如何打破這些瓶頸？對此您有怎樣的建議？

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向永清：數據孤島和數據質量問題是企業級數據治理過程中兩大難題。數據孤島一般是由于信息化過程中缺乏統一規劃，企業內部各部門之間信息化缺乏有效溝通，甚至是由于企業內部各部門之間出于自己的利益考慮，不愿意與其他部門的數據互聯互通而導致的。因此，要解決組織內部的數據孤島問題，應該從以下幾方面做起：

第一，應該將企業數字化建設和數據資產建設列為企業的一把手工程，作為企業發展戰略來全局統籌考慮。

第二，解除組織內部各部門之間的數據壁壘，對于數據互聯互通做的好的部門應給與獎勵，對于那些擁數自立的部門要嚴厲問責。

第三，把企業級數字資產體系建設和物資資產建設同等看待，智能化社會，數字的價值會越來越重要。

第四，將一些先進技術應用到企業級數字資產體系建設中，比如企業數據總線技術，消息隊列技術，數據交換技術等。

第五，打通企業內部數據資源和外部數據資源的鏈接，智能化企業不僅要整合利用好企業內部的資源，更要學會整合利用企業外部的資源。

解決數據質量問題，這里也提五條具體的建議：

第一，要為提升數據質量樹立明確的目標，以及目標數據的明確范圍。這些目標是指導數據治理人員工作的基本方針。

第二，明確數據管理的權限范圍。不同的權限，能夠操作不同范圍的數據，避免越權操作。

第三，提高數據治理人員的思想認識以及對數據質量的敬畏之心。要讓數據質量意識深入企業每一個與數據打交道員工的人心，企業從上到下提高對數據質量的思想認識。

第四，提高數據收集完整性、規范性、一致性和準確性，加強對入庫數據質量的檢查，根據數據質量建立多級數據管理機制，質量低的數據存入低等級數據庫中。

第五，經常對入庫數據進行例行維護、檢查和優化，對不符合數據質量標準的數據要及時降級處置。

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記者：當前，我國能源安全大數據也在飛速發展過程中，國家電網、中國華能集團、中國石油天然氣集團等能源央企均紛紛布局各自領域，對于尚在初期的能源安全大數據發展，您有怎樣的建議？

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向永清：隨著我們社會向數字化、網絡化、智能化方向發展，數據資產對于企業的發展越來越重要。數據資產體系建設是否成功，決定了一個企業在未來激烈的競爭中能否取得優勢地位。

能源安全一直是我國安全體系建設中非常重要的一環，直接關系到我們國家的存亡，關系到工業的運轉，關系到普通大眾生活的便利。與能源安全伴生的能源安全大數據未來會對我國的能源安全體系建設起至關重要的作用。能源安全大數據體系的建設應該注意哪些問題呢？

其一，要從國家安全的角度來統籌能源安全大數據體系的建設。能源安全大數據要能夠在短期內對一些重要的能源安全事件進行預警，將能源安全事件的影響降到最低；從長期來講，能源安全大數據要能夠對我國的能源安全體系建設提供決策參考，起到未雨綢繆的作用。

其二，要主要能源安全大數據的隱私保護體系建設。很多國內外的網絡間諜專門攻擊我們的數字化基礎設施，竊取我們重要的能源安全數據，因此，有必要在能源安全大數據領域盡快立法，對于偷竊、轉賣國家能源安全大數據的行為要進行嚴厲打擊，嚴重的要按照叛國罪處理。

其三，盡快建立起我國的能源安全數據監控體系。一方面，可以確保我們能源開發和應用安全；另一方面，也可以為我國長期的能源安全規劃提供數據參考。

其四，建立國家能源安全大數據基礎設施，這些基礎設施包括數據中心，骨干網絡，云計算設施，能源存儲設施等。

其五，建立國家能源安全大數據開發平臺，鼓勵科技開發人員在平臺上進行能源安全數據相關的開發工作，最大化挖掘能源安全大數據的應用價值。