大數據與傳統安全統計數據的比較及其應用展望

摘 要：在大數據應用過程中，不僅要發揮數據的價值，也要對潛在的數據信息泄露、破壞等一系列涉及數據安全的問題進行合理認知。不僅要解決信息技術的設施脆弱性問題，也要做好一系列信息保障。本文擬從大數據的特點內涵分析入手，結合大數據與傳統安全統計數據之間的具體比較，結合大數據在安全科學領域的應用可行性認識，進而整體分析傳統安全統計數據中大數據的具體應用機制。

關鍵詞：大數據時代；傳統安全；數據分析；應用要求；發展趨勢

在整個安全領域，各類數據源會形成不同特征的數據，如BGP信息和日志文件等等，其中所具體展現和包含的信息內容極為豐富、多樣。因此，通過將各種不同類型的數據源進行整合，在互相搭配的基礎上，從而能夠更好的發揮數據在安全領域的價值應用。

一、大數據的特點內涵分析

大數據（big data）指的是使用相關軟件、工具來對數據進行管理和分析處理，在這一新的處理模式中，該數據能夠發揮更好的決策效果，并且有效優化整個數據收集與處理的各個流程。對于大數據技術來說，其應用價值不僅僅是有龐大的數據，同時也能夠對專業數據實施專業化處理。因此，通過對大數據與傳統安全統計數據進行對比，并且探究具體的應用機制，將為我們當前適應大數據時代提供有效認知。

目前大數據應用過程中，我們通過綜合多種數據信息，完善傳播體系，實現整個數據信息的詮釋與表達。就當前大數據的具體價值看，其價值不僅多樣，同時也是云技術、互聯網時代的重要特點。大數據技術在具體應用時，不僅能夠對海量數據進行優化處理，也在綜合數據篩選和加工，乃至分析處理等一系列優勢之后，實現對多種數據信息的完善處理與有效分析。

二、大數據與傳統安全統計數據之間的具體比較

盡管與傳統安全統計數據相比，大數據技術有著諸多優勢，但是，我們也需要認識到大數據技術絕對不是萬能的，在該技術應用過程匯總，其并不排斥傳統安全統計數據，也無法替代該數據所詮釋的安全功能和價值。當然，正是大數據與傳統安全數據的理論基礎不同，所以其中研究方法也不相同。根據具體的研究結果，我們看到在該數據研究時，應該選擇多種、科學的研究方法。

盡管大數據技術是一種全新現象，其優勢不斷凸顯，且價值日益被人們所重視，但是大數據技術尚未在安全科學領域實現廣泛應用。雖然大數據技術與傳統的安全統計數據之間，各自都有不同的應用范圍和價值意義，然而從當前我國整個安全領域建設狀況看，安全科學領域中，大數據技術的應用仍然處于探索時期，更多情況下，依舊使用的是傳統安全統計數據。因此，在解決具體、實際的安全問題時，也需要注重合理借鑒兩種數據，通過不斷融合，從而滿足當前安全領域的具體要求。

當然，從整個安全科學領域的研究重點以及熱點看，大數據技術依舊有著極其廣闊的應用價值，所以從該領域發展的趨勢看，該技術仍然有著廣泛空間。比如從大數據技術中研究安全規律的應用方法，以及從大數據平臺出發的安全規律應用方法，從大量安全現象的數據中匯總相應的安全規律和方法等等，實際上都是大數據技術在安全科學領域的未來應用。

三、大數據在安全科學領域的應用可行性認識

在我國安全生產領域，隨著對安全生產的重視，在該過程中，如果能夠充分發揮大數據的應用能力，其必然能夠實現整個生產過程中的安全性與科學性。對大數據來說，其中所蘊含的應用價值極高，包含了各種類型的安全數據，隨著目前安全事件日益復雜，使用大數據也將有效消除整個安全科學過程中潛在的威脅，從而真正實現安全生產。

隨著我們對大數據技術的特點和內涵認知不斷承受，人們可以在安全生產、生活過程中，防范、控制多種危險時，通過使用各種軟件、技術和工具，通過對各種安全數據進行分析整合，從而實現對數據的有效應用。當然在大數據時代的今天，整個安全科學領域中，也有著龐大的數據量需求，比如安全監管機構和企業等等，這就使得傳統的數據統計與應用就無法滿足實際應用的訴求，其次，當前安全科學領域中所涉及的內容極其多樣且復雜，比如事故信息、各種安全報告等等，這就對大數據應用提出了諸多可能。此外，當前安全科學領域的數據類型和各種極為多樣，通常為非結構化數據。

在大數據時代的今天，安全數據的復雜多樣決定了傳統的小樣本安全數據統計，已經很難有效應對當前安全科學領域的應用，這就要求當前我們要將大數據技術充分應用到安全科學領域之中。當前，在整個安全科學領域中，也在發揮大數據全數據模式優勢的基礎上，構建事故成因的模型，比如在礦井安全、交通安全和應急管理等等各個方面。可以說，通過使用大數據平臺，從而構建風險管控與應急處理等一體化的管控系統，從而實現整個大數據在安全科學領域的有效應用。當然，也要認識到當前關于大數據在安全科學領域的應用并不成熟，通過對大數據與傳統安全數據進行對比分析，其為我們有效應對安全科學規律和原理提供扎實的理論基礎。

四、傳統安全統計數據中大數據的具體應用機制

對于大數據技術來說，其在多個角度對安全科學形成了重要影響。大數據思維使人們能夠從整體視角來對安全科學予以研究和認知，其中包含自然與社會，乃至人造系統等各種領域，在方法應用上，日益注重模糊理論和大數據技術挖掘等等各個方面，因此，安全科學的認知理論也從系統安全進入了安全系統的全新階段，通過充分發揮大數據的收集數據信息、整合分析數據的能力，并且構建以大數據技術為支撐的平臺，在分析諸多安全事故的基礎上，構建科學合理的安全事故成因模型。

當然大數據技術也對傳統的、科學的管理方法的挑戰與壓力，因此，大數據方法論突出了管理的科學性。在大數據技術背景下，整個安全科學在開展過程中，逐漸從大安全觀出發，構建了系統化的科學原比例，從而有效指導了安全科學活動。當然，在安全科學領域也形成了諸多全新的理論形式，比如安全文化、安全心理等等。在當前大數據技術應用于安全生產領域中，其在多個領域實現了有效應用。大數據注重挖掘不同變量之間的關系，從而為當前安全生產基礎理論研究提供了相應的思路和方法，乃至技術支持。

此外，也可以將大數據應用到典型事故的分析、研究與管控之中。尤其是針對安全事故的成因及發展，乃至破壞的強度等一系列難點形成有效認知。結合目前完善應用的安全風險應急管理軟件，乃至安全服務產品看，通過發揮大數據的具體功能，從而有效分析影響安全的成因，從而有效防范和降低各種安全事故發生的可能性。

通過將大數據統計應用于某石化企業安全數據統計分析之后，我們得出了安全管理活動中需要突出強調的若干問題，從而為該石化企業的安全管理提供了數據上的支持。比如通過使用大數據平臺采集，整合智能傳感器和隱患排查系統，乃至重大危險源監控系統等數據源，從而讓企業的安全生產管理實現有效保障。該石化公司近三年事故、違章與隱患事件數據統計與分析（表一）如下：

從以上表格統計中，我們看到安全生產過程中，存在較為嚴重的違章問題與隱患問題，通過應用大數據，從而為企業安全生產提供了細化、科學化的支持。通過使用大數據技術為基礎，結合智能引擎分析，從而得出具體的可視化結果。對于安全數據統計來說，對這一系列數據進行高效、科學處理，是對該數據進行科學分析的基礎前提。因此，通過使用大數據對安全生產過程中的海量數據進行查詢與分析，從而為企業安全提供了有效支撐。

五、結語

在信息技術全速發展的今天，逐漸開啟了大數據時代（big data）。但是各種各樣的安全問題也逐漸呈現。尤其是結合數據可視化技術的應用，能夠讓我們更加充分、全面、及時尋找到數據系統運行所潛在的一系列安全隱患。通過及時有效的評估整個信息系統的安全狀況，從而確保整個信息技術能夠實現安全運行。

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作者簡歷：林長青（1984.06.20—），男，黑龍江哈爾濱，學校：中國人民大學統計學院，概率論與數理統計專業?