消防人员画像

基于整合的数据资源，包括消防人员基本信息、成绩执勤情况、训练轨迹、日常行为、体检数据，以及日常训练环节、部门管理环节、作战流程环节的相关数据，进行数据留痕。通过获取的多维数据全面进行量化分析，对不同岗位的每个消防人员都建立相应的画像模型。

日常分析研判

通过建立统一的数据采集机制，汇聚各厂商基站的数据，利用大数据技术及手段，整合各个基站的AIS数据，打破国外厂商的垄断，形成数据集中，自主可控，安全可靠的数据中心。包括辖区灾情分布的查询、统计、展示，警情档案，警情分类统计，警情热点区域分析等。

战时决策

实时关联GPS定位系统、消防实力资源图层，将消防车动态、固定点警力和消防资源等空间位置显示到地图上，当灾情发生后，实现周边资源有限配备，路线规划和信息推送等功能。

战后评估

记录作战的基本情况，测量统计救援现场情况、资源使用情况、图片和影像展示作战现场情况。作战结束之后，作战过程中的相关处置以时间轴的形式进行回放，便于各级部门进行总结分析，逐步积累日常战例并形成战例库。

应急指挥

将调度指挥所需车辆、人员、水源、预案、重点单位、实时路况、人口信息、消防设施、视频监控、三维地图、街景地图等全要素、全过程信息在GIS地图上实时显示，指挥员可以直观掌握火场动态，动态标注作战意图、战斗任务、力量部署等作战指挥要素，实时立体化指挥作战。

舆情监控

利用爬虫技术监测论坛、社交媒体等互联网数据，对全区消防相关的事件进行实时感知告警。对新的重大事件出现时进行实时感知和动态告警，及时得到出现的最新和重大消防事件的动态舆情趋势。通过分词和机器深度学习等技术手段，解析某重大消防事件发生地点定位、开始时间、持续时间和每个时间点的关注程度，以及关联的具体新闻、评论、微博等详细信息，分析展示重大消防事件的发展态势、热度和持续度。