大数据对安全生产意义非凡
将大数据用到安全生产中，可提升源头治理能力，降低事故的发生。
大数据应用可及时准确地发现事故隐患，提升排查治理能力。当前，企业的安全生产隐患排查工作主要靠人力，通过人的专业知识去发现生产中存在的安全隐患。这种方式易受到主观因素影响，且很难界定安全与危险状态，可靠性差。通过应用海量数据库，建立计算机大数据模型，可以对生产过程中的多个参数进行分析比对，从而有效界定事物状态是否构成安全隐患。美国矿难追责就是大数据在安全生产领域应用的成功案例。2010年美国网民在网上追责过程中，通过对梅西公司下属的另外一家煤矿鲁比煤矿的安全监管、查处等数据进行分析，发现该煤矿同样岌岌可危，随时有“引爆”的可能。
大数据应用可揭示事故规律，为安全决策提供理论支撑。当前，在安全生产管理中，由于缺少有效的分析工具，缺少对事故规律的认识，导致我国对于安全生产主要采取“事后管理”的方式，缺少事前预防，在事故发生后才分析事故原因、追究事故责任、制定防治措施。这种方式存在很大局限性，不能达到从源头上防止事故的目的。大数据的发展为海量事故数据提供了有效的分析工具。1931年，美国安全工程师海因里希通过分析55万起工伤事故的发生概率，提出了著名的海因里希“事故金字塔”理论，论证了加强日常安全管理、细节管理对消除不安全行为和不安全状态的重大作用。将大数据原理运用到安全生产中，通过对海量安全生产事故数据进行分析，分析和查找事故发生的季节性、周期性、关联性等规律、特征，从而找出事故根源，有针对性地制定预防方案，提升源头治理能力，降低安全生产事故的发生。
大数据应用可完善安全生产事故追责制度。从大量的事故调查处理情况可以看出，我国的安全生产事故追责制度还存在许多不完善之处，如事故取证难、事故资料搜集难、责任认定难等。美国大数据下的矿难追责制度给予了很好的启示。2010年，美国西弗吉尼亚州发生死亡29人的矿难，由于该煤矿的监管记录保存完整，每条记录都包括检查的时间、结果、违反的法律条款、处理的意见、罚款金额、已缴纳的金额、煤矿是否申诉等数据项。逾千条的监管记录为事故追责提供了重要证据，最终事故认定说明煤矿安全健康局无监管失职，出事煤矿所属公司应承担主要责任。可见完善的监管、执法数据库对完善安全生产事故追责制度异常重要。
我国安全生产准备还不充分
缺少高性能大数据分析工具是各领域应用大数据普遍面临的问题。
基础数据准备不充分，数据库建设亟待完善。第一，虽然我国具备安全监管职责的部门都建有安全生产相关的数据库，但由于其数据搜集、数据整理等能力的不足，造成数据库完整性、规范性方面还存在很大缺陷。第二，目前我国建筑、交通、铁路、民航、民爆和通信行业的安全监管职责在行业管理部门，石化、化工、冶金等其他行业的安全监管职责在安监部门，各部门建立的事故信息、监管信息等数据库没有形成统一的标准，为数据衔接造成很大局限。第三，信息化主管部门，在协调数据库建设和应用，以及先进信息技术推广和信息化资源配置等方面的作用没有得到充分发挥。
缺少数据分析工具，信息公开力度不够。第一，大数据是信息化时代的产物，虽然近年我国在两化融合促进安全生产、安全生产信息化等方面做了许多工作，也取得了很大的进步，但总体来讲我国安全生产信息化水平还较低，多收集少应用、重事后轻事前等问题突出，为大数据的应用带来了阻碍。第二，缺少高性能大数据分析工具，这也是各领域应用大数据普遍面临的问题，如果没有高性能分析工具，大数据的价值就得不到释放。第三，自“政府信息公开条例”颁布实施以来，安全生产信息公开工作取得了较大突破，但相比美、日等国，我国安全生产的信息公开力度很不够，特别是在安全监管信息的公开方面。
人才准备不充分，专业人才不足。大数据是一门新技术，且技术含量较高，大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，其关键环节数据分析是基于预言建模或未来趋势分析，传统的数据分析师并不具备开发预言分析应用程序模型的技能，安全生产领域的相应人才更是少之又少。
安全生产应做好准备迎接大数据
要在现有基础上加大力度，特别是做好事故信息和安全监管信息公开。
一是完善数据库，做好数据库衔接。安监、工信、建筑、交通、民航等具有安全监管职责的部门应做好安全生产相关数据的采集、整理和存储工作，建立和完善安全生产相关数据库，包括事故数据库、监管信息数据库等。各部门应统一安全生产相关数据库建设标准，事故数据库、监管信息数据库等应做好衔接。信息化主管部门做好相关协调和保障工作，建立部门间协调机制，保障安全生产相关数据的有效应用。
二是加强安全生产信息化建设，做好信息公开工作。进一步深化两化融合促进安全生产、安全生产信息化等工作，在物联网发展专项等资金中加大对安全生产的支撑力度；加强海量数据分析工具的开发和利用，推进大数据价值尽快实现；在现有信息公开的基础上加大信息公开力度，特别是做好事故信息和安全监管信息的公开，并保障信息的真实可靠。
三是以人才推动大数据应用进程。设置教学学科，建立大数据相关人才培养计划；加强与美、日等发达国家之间的人才交流，建立人才合作机制；建立人才引进机制，引进国外高端人才。
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