文章来源《政务大数据应用于实践》
目前，许多城市都建立了城市应急联动系统等城市应急管理信息系统，积累了大量的数据。
在应急管理中运用大数据技术，可以提高应急管理的精细化水平，实现智慧应急、精准应急。
例如，可以发现安全事故发生的规律，以便有针对性地采取措施；
可以发现安全隐患，避免发生重大事故。
南京大学政府管理学院张海波教授认为我国应急管理的全过程管理主要涵盖以下功能：
减缓——防灾减灾，主要针对自然灾害等不可预防的突发事件，尽量降低脆弱性，以减轻自然灾害发生后造成的损失；
预防——安全监管，主要针对安全生产事故等可预防的突发事件，通过努力可以避免其发生；
准备——无论是自然灾害，还是安全生产事故，都需要进行应急准备；
响应——一旦发生自然灾害或安全生产事故，就需要尽快控制事态；
恢复——回归常态，并从灾难中学习，以利于改进或提升。
大数据在这些方面都可以发挥作用。
（1）发展大数据分析，提高减缓或预防的效果。
自然灾害的减缓关键是要降低脆弱性，既包括物理脆弱性，也包括社会脆弱性。
降低物理脆弱性主要依赖工程性措施，降低社会脆弱性则主要依赖非工程性措施。
大数据分析在这两方面都可以发挥作用。
例如，通过对极端灾害条件下大规模人群行为规律的大数据分析，既可以优化应急避难场所的设置，也可以优化城市公共基础设施的运营，还可以改进公众自救互救的效率。
安全生产事故的预防关键是要加强对危险源的管理。在这方面，大数据分析也可以发挥作用。
例如，可以通过互联网、物联网对重大危险源进行精确标识和动态监控；
通过对重大危险源监测大数据与自然灾害监测大数据的关联分析，识别两者之间的耦合规律，以优化重大危险源的储存与运输。
（2）发展大数据分析以改进应急准备的针对性。
根据《突发事件应对法》的要求，应急准备主要包括应急预案体系建设、应急物资储备、应急队伍建设、应急演练和培训等。
大数据分析可以优化应急物资储备，提升应急演练和培训。
例如，对自然灾害或安全生产事故条件下应急物资需求的关联分析，优化应急物资储备的数量配置和存储位置；
也可以通过对自然灾害或安全生产事故条件下大规模人群行为规律的大数据分析，有针对性地改进应急演练和培训。
（3）运用大数据分析提升应急响应效率。
在实践中，应急响应通常包括十余项子功能。
其中，指挥与协调、信息发布、损失评估、救灾物资发放监督与审计等对信息高度敏感，都可以通过大数据分析来加以改进。
例如，通过对物资储备大数据和资源需求大数据的关联分析，提升指挥与协调的精度；
通过对预警信息扩散机制的大数据分析，提升信息发布的效率；
通过对网络舆情的大数据分析，改进指挥与协调、信息发布，对救灾物资发放进行监督等。
（4）运用大数据分析促进恢复。
无论是自然灾害，还是安全生产事故，恢复的核心都是从中学习。
在这方面，网络舆情大数据的作用至关重要。
例如，通过网络舆情大数据的情感分析、“词云”分析，可以有效挖掘公众对应急管理的态度倾向和议题焦点，为改进应急管理提供精准支持。
对于各级地方应急管理部门，要建立基于大数据的应急管理指挥中心，利用大数据技术提高应急管理水平，最大限度地减少人员伤亡和经济损失，保障城市安全。
建立应急管理数据库，整合应急管理数据资源，推进相关部门信息共享，以信息流来调配应急管理工作中的资金流、物资流、人员流等。
通过大数据分析，掌握突发公共事件发生和发展的规律，以便采取有效的防范措施。