大數據是多樣化的數據集合。除了普查數據、調查數據、實驗數據、記錄數據等結構化數據外，還包括在線點擊、搜索信息、圖片、視頻、傳感器等非結構化數據，其中非結構化數據占95%，是傳統數據庫無法分析利用的資源。它還通過快速創建、處理和分析數據來滿足用戶的實時需求。大數據致力於通過機器學習對看似沒有價值的碎片化信息進行挖掘和梳理，使之變得有用。大數據的這些特點為應急管理模式創新和能力提升帶來了機遇。
新機遇
在前期階段，大數據輔助預測，提高監測預警能力。大數據的關鍵是思維從因果關系到相關性的轉變，大數據的核心是基於相關性分析的預測。危機預測需要監控風險點和危機源，但越來越不可控。除了自然災害，中國的社會轉型也造成了頻繁的社會危機。壹是農民市民化進程，加劇了流動人口問題和社會矛盾；二是從公民到網民的信息過程，增加了網絡輿情和網絡信息安全的危機；第三，從壹個國家到世界公民的國際化進程使得管理文化沖突、特殊人群和國際衛生事件更加困難。應急管理形勢復雜多變，傳統的經驗決策、權力指揮、信息壓制等手段已經不能滿足要求。大數據對這些多源異構數據的收集、分析和處理，可以填補應急管理和預警能力的不足。它可以從海量的數據信息中篩選出那些關鍵的信息線索，進而監控風險點和危機源。
中期階段，大數據輔助決策，提高應急能力。西蒙的有限理性理論告訴我們，信息掌握程度、認知水平和時間限制都會影響決策者的行為，迫使他們選擇壹個“滿意”的方案，而不是壹個最優的方案。大數據不僅可以捕捉多樣式數據，還可以通過整體分析而非樣本分析獲得整體信息。不再是對隨機樣本量的控制，而是對所有數據的統計分析，必然使決策更加科學。另外，在危機管理中，因果邏輯在短時間內不容易找到。我們可以通過大數據的關聯，找出危機事件的關鍵要素，然後對這些要素進行幹預和控制，從而控制危機事件。其實大數據處理應該有“效率而不是絕對準確”的理念，這樣才能更快的獲取應急決策信息，更快的進行應急處置。
在事後階段，大數據輔助籌款，提高救援重建能力。在災後救援過程中，迫切需要壹種資源配置最優、資源整合最快、自組織能力更強的方案。如城市交通事故、群體性疫情爆發、冰雪引發的城市自然洪水、暴雨等。，大數據可以通過應急管理平臺完成救援路線的設計、救援人員的安排、救援物資的調配，從而將危機發生後的損失降到最低。此外，大數據技術可以處理個性化數據，跟蹤危機利益相關者的個性化需求，並推送更有針對性的援助和服務。
簡而言之，大數據將被動的應急管理驅動為主動的應急“智能”。在大數據的驅動下，應急管理正在向應急管理和應急“智能”轉變。應急管理是以政府為中心的壹元思維模式，強調政府在應對公共危機中的預防和控制；應急管理是政府主導下的政府、社會利益相關者等多主體的思維模式，強調協同管理；應急“智”論是組織、人員、信息、資源等所有要素共同治理的思維模式，構成技術和組織系統的全景式知識體系，強調整體治理。
新挑戰
大數據給應急管理改革帶來諸多機遇的同時，也對現行的應急管理模式提出了挑戰，這需要我們在大數據熱潮中冷靜思考。
數據科學家和數據管理人才稀缺。根據IDC的分析，“到2020年，全球22%的數據將來自中國”。數據量的急劇膨脹，在提供知識財富的同時，也考驗著數據處理能力。在大數據時代，基於傳統經驗和知識推理的論點將受到技術的挑戰，因此城市應急管理專家的地位將受到威脅，並被數據科學家所取代。詹姆斯·格雷認為，科學研究正在進入第四範式“數據科學”，前三大科學研究領域是實驗科學、理論科學和計算科學。當中國還沒有相應建立起完整的信息技術人才培養體系時，大數據相關人才的缺乏將成為關鍵矛盾。
傳統的應急管理體系面臨困境。我國現行應急管理體系重視“壹案三制”建設。2007年頒布的《突發事件應對法》確立了“統壹領導、綜合協調、分類管理、分級負責、屬地管理”的應急管理體制。這種體制強調的是層級指揮鏈，黨政壹把手發揮權力的作用。在強調權力手段的同時，忽視了數據工具的作用，兩者之間存在嚴重的不對稱。應急管理形勢要求全面的數據采集、快速的數據傳輸、準確的數據分析和數據重用，但這些方面在我國目前的應急管理體系中嚴重不足。除了技術因素，應急管理體系也存在諸多障礙。
政府的危機公關能力受到挑戰。在應急管理過程中，政府應該運用公共關系來處理危機，如控制局勢、引導輿論、維護關系、重塑形象等。面對網絡媒體的快速傳播，依靠傳統的“控制論”和“阻斷論”來應對網絡輿情危機會更加困難。要實事求是，平等交流。如果危機公關不當，可能會導致更嚴重的公關危機。
新響應
應對上述挑戰，需要用大數據的發展和應用來驅動應急管理的深層次變革。應做好以下工作。
在技術與人的合作中，更應該關註人的地位。大數據只能提供相關性，而人要提供必要的因果追尋。大數據分析是工具理性，人體現價值理性，為數據分析指明了方向。另外，大數據提供的是參考答案，不是最終答案。如果過於依賴大數據技術進行決策，會有決策失敗的風險，所以要避免技術決定論的狀態。只有人與技術的緊密配合，才能體現應急管理的科學性和合理性。
數據處理以增量進行，數據以存量打開。雖然我們面臨著海量數據處理的壓力，但是仍然存在信息數字化不夠的問題，比如壹些紙質文檔沒有形成電子文檔。因此，需要盡可能地完成信息數字化、數據結構化和結構標準化的工作。另外，數據只有流動才更有價值，所以國家應該盡快出臺數據開放的法律制度，促進非機密數據的開放。重視應急部門的合作和應急數據的共享與復用，避免同壹危機的再次發生。
建立大數據管理機構，培養大數據管理人才。建立壹個大數據管理組織，擁有足夠的權限，打破官僚主義的阻撓，以協調不同部門之間的數據資源整合和共享。此外，在CIO(首席執行官)體系建設中，適當增加大數據經理的崗位，並做好其培訓。當然，也要警惕技術官僚利用大數據管理為自己謀取私利的情況。
重視電子政務功能的開發和拓展。電子政務正在進入第三個發展階段——智慧政府。自動化技術在“自動化政務”中的應用，側重於輔助基層工作人員處理日常服務事務；互聯網技術在“網絡政務”中的應用側重於協助中層管理人員處理溝通協調事務；大數據技術在“智慧政務”中的應用，重點是輔助高層領導處理決策和控制事務。大數據時代的電子政務不僅要承擔政府網站的信息公開、在線服務、公眾參與等功能，還要積極利用大數據技術開辟應急管理的平臺，從而提供數據分析、預案響應、資源分配、決策等功能。
重視線上線下的互動和協作。數據、信息、知識是大數據時代的生產資料。擁有生產資料的階級和不擁有生產資料的階級之間也會有壹個劃分。因為大數據捕捉的是數字化的信息，它只是反映了壹部分擁有生產資料的人的聲音和訴求。那些沒有電腦或者沒有使用網絡能力的弱勢群體的訴求，在大數據的應急管理過程中往往被忽視。因此，為了使應急管理更加有效，我們應該重視線上和線下的互動與合作。