消防大數據是利用大數據、云計算、物聯網技術采集和整合各類消防資源，把各類數據通過大數據平臺進行采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，最終形成有價值的數據。消防大數據平臺對消防設施生產企業、消防安全重點單位、公共場所、公共消防設施、各類重大危險源、周邊救援人員、消防救援裝備、災害現場、戰勤保障物資、社會應急救援與保障力量等各類信息數據進行統一整合。通過對消防數據的采集、處理、存儲、分析、數據挖掘和預測，加強日常消防安全管理，快速響應消防應急救援，為公眾提供高效的消防服務。

消防大數據平臺，通過采集現有數據建成數據倉庫，對重大火災隱患、建筑消防設施、消防水源等要素進行動態監管，有效監督檢查對象，優化警力分配，科學指導滅火救援。消防大數據是智慧城市的重要組成部分，不僅服務消防工作本身，還能通過大數據讓城市管理者實時分析城市的整體運行情況，及時調整管理措施，提高城市管理效率。通過將公安、消防、安監、民政、衛生、教育等各部門調動起來，將消防數據融貫通，為消防部門研判火災風險提供全面、準確的數據支撐。

數據是一種寶貴的資源。利用新技術新方法挖掘現有數據的價值，找到數據間的關聯關系，提高基礎數據的利用率，并預測未來趨勢及行為，是國內面臨的迫切問題。一批新興的數據處理、挖掘與分析技術不斷涌現，使分析處理海量數據變得更加容易、更加便捷。

通過建設大數據基礎平臺，對已有海量數據進行整合、挖掘和分析，由傳統的經驗決策模式逐步轉變為數據決策模式，可以進一步提升國內管理水平以及決策效率，并充分挖掘數據資產的重要價值。大數據基礎平臺采用模塊化結構，模塊高內聚、松耦合，應滿足高可靠、實時響應快、安全性好、開放性好，系統應易于操作、易于維護、可擴展性好。

大數據平臺進行數據采集時通常要面對數據結構、業務規則、技術特性（網絡、安全、性能約束）等方面的綜合挑戰。如果數據源和大數據平臺處于相同的網絡環境，具有類似的數據結構和編碼映射，可以通過工具配置或腳本進行采集，如使用Sqoop。當需要面對和對接第三方的數據生產系統，需要遵循對方的抽取協議，以及跨網段的數據訪問，從而需要對采集應用進行一定程度上的定制，可以使用Java NIO、Netty或Mina。

Hadoop是一個成熟的大數據處理框架，允許在集群中使用簡單的編程模型對大規模數據集進行分布式計算。它被設計為可以從單一服務服務器擴展到數以千計的本地計算和存儲節點，并且Hadoop會在應用層面監測和處理錯誤，而不依靠硬件的高可用性，所以Hadoop能夠在一個每個節點都有可能出錯的集群之上提供一個高可用服務。

Hadoop集群主要由兩部分構成:分布式文件系統HDFS和統一資源管理和調度系統YARN。分布式文件系統主要用于海量數據存儲，YARN主要是管理集群的計算資源并根據計算框架的需求進行調度。構成HDFS集群的主要是兩類節點，以主從(master/slave)模式，即一個NameNode（管理者）和多個DataNode（工作者）。構成YARN集群的是兩類節點：ResourceManager和NodeManager，也采用主從（master/slave）架構。

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。