安全生产大数据智能平台1.项目建设的背景和意义1.1项目建设背景2015年4月13日，国务院办公厅《关于加强安全生产监管执法的通知》（国办发〔2015〕20号）要求各省、自治区、直辖市人民政府加快监管执法信息化建设。
整合建立安全生产综合信息平台，统筹推进安全生产监管执法信息化工作，实现与隐患排查治理、风险管控、重大危险源监控、安全诚信、安全生产标准化、安全教育培训、安全专业人才、行政许可、监测检验、应急救援、事故责任追究等信息共建共享，消除信息孤岛。
要大力提升安全生产“大数据”利用能力，加强安全生产周期性、关联性等特征分析，做到检索查询即时便捷、归纳分析系统科学，实现来源可查、去向可追、责任可究、规律可循。
经过近几年的信息化建设，各省初步实现了基础设施信息化支撑，部分市、州安全监管机构完成了初步的信息化监管，省安监局进一步深入开展安全生产信息化建设和应用工作，为全省安全生产监管提供了有效的技术支撑保障。
目前，省内部分地区建成安全生产监管基础业务系统，涵盖综合办公、行政审批、非煤矿山监管、应急预案与资源报备、安全生产隐患排查治理等多个业务门类，有效提升了安全生产执法以及政务办公效率，加强了安全管理和事故风险防控能力。
目前，各省安全生产信息化建设中，首先是普遍缺乏统筹规划和标准规范，难以实现业务系统之间的互联互通和资源共享，造成“信息孤岛”，与重点安委会成员单位也没有实现信息互通；此外，业务系统功能不完善，尚未实现业务全覆盖，业务应用的深度不足，没有融入安全生产核心工作；最后，还存在基础支撑保障能力不足的问题，规章制度、队伍建设、设施设备等方面的不足影响了信息化的应用推进。
面对全国依然严峻的安全生产形势和党中央国务院关于进一步加强安全生产工作的要求，各省需要加快实施安全生产监管大数据智能管控平台提升在安全生产领域中的数据治理与服务能力。
1.2项目建设意义大数据是创新安全监管监察模式的必然之路，构建“大数据、大支撑、大安全”的大数据管控平台，实现安全生产事故预测预判和风险防控“信息化、数字化、智能化”的目标。
依托各省安监局现有数据中心建设成果，在先进的大数据技术手段的支撑下，建设省安监局安全生产大数据智能管控平台，实现“防、管、控”三大业务功能要求，创新安全监管监察方式方法，进一步强化对企业落实安全生产主体责任的监督管理。
为安全生产监管监察和应急管理，为有效防范并遏制重特大事故提供服务和保障。
安全生产大数据智能管控平台主要以安监大数据建模设计和可视化应用场景展现为方向，通过运用大数据的思维、技术、工具深入挖掘数据价值，实现大数据在安监业务方向的多维创新应用。
以事故数据为核心结合企业基础数据、隐患数据、风险数据、物联网数据、特殊时期数据、舆情数据、天气数据等多维度关联以及不同模型计算分析得出大数据预测结果、可能会发生相似事故企业预警、行业跟区域安全生产趋势。
运用大数据技术提供科学的依据，做到事先预防、预警决策作用，有效防范并遏制事故发生减少经济损失提供服务和保障。
具体如下：（1）整合安监数据中心与外部数据源以安监局数据中心的数据为主，构建以省局基础数据库为核心，建设智能管控平台与完善各类安全监管专业数据库，各市安全生产数据逐步实现与省局数据中心的实时同步。
并引入外部数据源，比如工商、舆情、事故等其他单位的关联数据，尽可能多的丰富其他部门业务数据。
建立具有各省安监特色的数据主题集。
（2）建立开放性的扩展平台实现安监业务的数据服务场景；平台兼容可复制、可扩展、可移植的安监数据模型；兼容开源的可视化工具。
利用前沿的渲染技术，加强整个平台的展示效果，实现直观、动态、互动、智能的可视化界面；实现安监大数据服务平台数据模型与可视化管理的基础框架，满足安监的业务扩展需求。
（3）开发安监大数据场景服务以各省安监特色主题集为数据源，以数据模型及可视化基础框架为技术工具，以前沿的渲染技术为终端展现标准，结合各安监的实际业务及各个处室办公系统的数据状况，开发并实现安监特色的大数据场景服务。
使安监所有的业务成为一个有机整体，辅助领导决策，提高工作效率。
（4）建设安监大数据场景服务示范区以各省安监局安全生产大数据智能管控平台为基础，逐步增加横向数据源，扩展业务场景服务，如：安全生产事故智能分析、安全生产形态趋势分析。
建设具有全国示范意义的范例。
2.需求描述2.1业务需求安全生产大数据智能管控平台，需要实现各省安监内部、外部及相关单位的安全生产数据采集、处理、融合、存储、管理、分析、应用，以安全生产海量数据为基础，以大数据采集、挖掘分析、可视化展示等技术手段为支撑，服务于安全生产科学监管。
因此，本项目建设平台服务于安监各业务部门的数据整合、数据分析及可视化展示。
1、数据整合业务需求全面梳理安监领域内部、外部相关数据，内部数据包括不同行业的安全隐患排查数据、安全风险管控数据、安全事故数据、安监监察执法数据、职业病数据、企业自查自改自报数据等内部数据，以及与安监相关的互联网舆情数据、企业在其他领域的违法违规数据、与安监相关气象、环境等外部数据，采集海量的安监相关数据，构建标准化的安监大数据中心，是实现安监大数据服务于安全生产的第一步。
2、数据挖掘分析业务需求安监大数据挖掘分析，以安监业务需求为向导，如安全生产事故特征、规律挖掘分析，隐患风险分析等，明确挖掘分析目标，选择挖掘分析数据及合适的方法，在不明确哪些数据可能会影响结果的情况下，可以通过多次试验的方法，选出最佳影响因子，在海量的数据中，挖掘出隐含的规律和特征，通过大数据手段，解决安监领域突出问题。
3、数据可视化业务需求数据挖掘分析的结果，通过最佳的可视化手段进行展示，是帮助用户直观了解展示内容的重要部分，此外，针对不同的分析需求，需要提供可定制化的可视化展示方式，因此可视化工具需要具有良好的兼容性和扩展性，提供的可视化展示方式能够满足不同内容的可视化展示需求，如散点图、泡沫图、OHLC图、烛台图、箱形图、树形分支图、冰柱图、光辐射图、极坐标树形分支图、矩阵式树图、弧线图、数值翻牌图、雷达图、词云图、气泡云图、3D地球、3D相关性矩阵、3D波斯顿矩阵等可视化组件，实现可视化方式的全覆盖。
4、业务专题应用需求针对安监领域突出的安全生产问题，如安全隐患高发、安全生产事故时有发生、监察执法能力不足、安全生产事故责任不清等一系列问题，探索利用大数据手段的解决办法和途径，平台需提供丰富的大数据挖掘分析算法模型，包括分类、回归、聚类、关联降维、时间序列、识别、预测、优化等算法模型，并提供调用服务，以满足不同安全生产问题，以及随着安监业务发展需求出现的新的数据挖掘分析需求。
2.2功能需求2.2.1基础服务平台的需求基础服务平台需求主要包括数据源管理、数据加工管理、数据质量管理、数据服务等业务。
一、海量数据资源管理业务需求建立一个集成化的信息资源管理流程，使之具备有效处理和利用各类数据资源的能力，满足数据加工处理、资源管理、信息融合、分析挖掘等工作需求，实现多种来源、格式的信息资源的集成化管理。
针对数据资源管理的工作需要，需要提供系统管理、数据管理、数据处理和数据发布功能。
二、数据加工管理系统需求以数据元为核心，对各类数据资源的标准代码、数据字典等信息进行分类编目和动态管理，并对数据资源在加工、流转过程中所产生的资源目录及元数据信息进行统一管理。
提供对数据元标准的创建与维护，以及对数据元的生命周期管理功能。
基于平台的统一权限管控机制，可实现对资源目录的信息检索、目录导出与数据调取，并为各类业务应用提供数据标准、数据元的服务接口。
针对数据加工管理的工作需要：需要通过大规模，可扩展算法的ETL 实现数据的清洗、转换、加载功能；保障数据正确、完整、规范地加载到目的地；解决数据整合过程中的传输异常、数据加载异常、数据结构与质量异常等问题。
三、数据质量管理的需求各省安监局安全生产大数据是安全生产领域的音频、视频、图片、地理位置及信息日志等巨量、复杂的数据集合体，主要由安全监管监察机构系统内的数据资源和监管监察对象系统内的数据资源构成，具体包括安全生产基础知识（如法规、标准、规范、事故案例等数据）、安全生产业务基础数据（如企业基本情况、风险隐患、应急资源、统计分析等数据）和安全生产监管监察业务应用数据（如重大危险源监控、重点区域监测监控、隐患排查、执法检查、监测预警等数据）。
业务上虽然建设和归集很多信息系统，但是大量政府数据沉寂在各部门中，部门之间的数据交互较少，各业务系统数据相对独立，数据之间关联性不强，无法提取有效的数据，且存在应用结构、技术结构差异较大的情况，数据利用率比较低。
有些数据根本没有进行上网公开,有些数据名义上公开,但实际使用非常不方便，因此安监的数据资源整体利用处于比较低的水平。
无论在大数据开发能力，还是在大数据应用上均处于尝试的阶段。
针对数据质量管理的工作需要：需要通过建立完善的数据质量分析机制，实现对信息资源库中的数据不断地进行数据校验、比对，完成不规范数据的清洗和过滤，建立问题数据下载、订阅和查询统计功能，并提供相应的数据质量分析报告，通过技术手段促进数据质量的提升。
四、数据服务需求基于开放式服务架构，对外提供标准的Web服务接口，支持各个业务部门基于开放接口来开发各类业务应用系统，并能够在桌面、浏览器、移动端设备上运行使用。
构建统一的数据资源体系和数据中心，对外提供多层次、可扩展、安全可靠的共享服务接口，包括数据元数据服务、数据查询服务、信息比对服务等。
针对数据服务管理的工作需要：需要数据形成主题库之后的另一种数据共享方式，动态的将主题库表以接口的形式发布出来，通过安全传输、多层授权及加解密保障数据的安全使用。
2.2.2数据模型开发管理的需求要实现对重点行业领域企业安全管理基础数据、监管监察业务数据、辅助决策数据和公共服务数据集中管理和应用；建立“一数一源、一源多用”的服务模式，迫切需要建设数据分析模型，实现数据挖掘是从数据中自动地抽取出模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
安全生产领域涉及行业广、种类多，目前国内其他省份初步建成的大数据应用平台仅对煤矿、危化品等部分高危行业进行了数据分析建模，但对诸如煤矿瓦斯事故、顶板和透水事故等专业分析模型尚未建立，大数据分析模型研究与建立尚处于起步阶段。
2.2.3数据可视化管理的需求安监领域存在海量数据，可视化分析主要应用于海量数据关联分析，由于所涉及的信息比较分散、数据结构不统一，分析过程存在非结构性和不确定性，不易形成固定的分析流程或模式，很难将数据调入应用系统中进行分析挖掘。
需借助可视化数据开发引擎，辅助人工操作将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表，包含所有事件的相关信息，也要完整展示数据分析的过程和数据链走向。
