消防大數據平臺對建筑物分布和城市規劃、歷年來全市的火災頻發場所、場所的老舊程度等數據進行數據分析和挖掘，實現對于城市火災預防工作以及對區域火災危險評估的科學管理與分析預測。 消防大數據平臺整合消防車輛狀態信息，一旦發生火災事故能夠快速調度最近消防車輛抵達事故現場，并即時疏散密集人群，降低后續損失。

消防大數據平臺通過地圖大數據，對人口流動性以及能源消耗的提取分析,掌握不同的時間段的防火和滅火工作的重點，以數據為科學依據提升預防火災的針對性和高效性。通過數據挖掘、分析和預測，能夠實現消防隱患早發現、早識別、早處理，提供不同時間段不同類型火災發生幾率并制定滅火救援預案，科學預測火災形勢，提升火災防控效能。

隨著國內信息化系統的不斷建設，相關的數據量級已從TB級別躍升到PB級別，形成了名副其實的大數據。但是這些以往的海量數據大多只存在于垂直業務和單一應用中，數據過于分散且信息內容單一，而且缺乏有效的數據分析方法，數據處理效率低下，致使海量的數據無法被共享利用，嚴重制約信息化建設整體發展的速度。因此，需要通過信息化手段對已有各系統的海量數據進行整合、分類、歸納，搭建數據倉庫，實現有效的數據存儲與管理。

利用各種分析方法，對已有數據進行統計和分析，提供歷史數據的分析結果。幫助決策者能快速有效的從大量資料中，獲得有價值的分析結果，做出科學的決策，幫助建構商業智能(BI)。

近年來，數據挖掘理論及其技術研究和開發取得了較為快速的發展，其在各個領域應用有著非常廣闊的空間和潛力。數據挖掘成為解決數據處理難題的有效武器，并顯示出強大的生命力。數據挖掘主要依賴兩項技術：一是對某個領域各部門產生的各種業務數據進行整理和集成，搭建支持決策的數據分析環境，即數據倉庫；二是發現隱藏在各種監測數據之中的有用知識，即數據挖掘。

作為一個多學科交叉的領域，數據挖掘可以用多種方式定義，例如“從數據中挖掘知識”、“知識挖掘”等。許多人把數據挖掘視為另一個流行術語——數據中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）的同義詞。由以下步驟組成：（1）數據清理：清除噪聲和刪除不一致數據；（2）數據集成：多種數據源可以組合在一起；（3）數據選擇：從數據庫中提取與分析任務相關數據；（4）數據變換：通過匯總或聚集操作，把數據變換和統一成適合挖掘的形式；（5）數據挖掘：基本步驟，使用智能方法提取數據模式；（6）模式評估：根據某種興趣度量，識別代表知識的真正有趣模式；（7）知識表示：使用可視化和知識表示技術，向用戶提供挖掘的知識。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。