随着互联网和人工智能的技术发展和应用普及，大数据在应急管理中发挥的作用将越来越重要，同时也是应急管理未来发展的重要方向之一。应急管理部的成立为中国应急管理的发展提供了政策上的支持，现阶段，我们只是初步推测大数据在应急管理中的作用。
       大数据在本质上就是一种更高的信息能力，其核心是大数据分析，从体量大、多样化、价值密度低和动态性的数据集提取有价值的信息，识别社会现象之间的关联机制。大数据应用于我国应急管理的总体框架是：站在复杂适应系统的理论高度，通过发展大数据分析增进应急管理的信息能力，进而提高应急管理的适应能力，以应对新兴风险、极端灾害和跨界危机的挑战，满足人民群众日益增长的安全需求。
       其中，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于工程性措施，降低社会脆弱性则主要依赖于非工程性措施。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。运用大数据分析提升应急响应的效率。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。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。

       另外，从政策规划的角度来看，通过大数据分析来提升应急管理的适应能力，至少需要解决以下问题：
       应急管理的大数据从何而来?如果将应急管理视为复杂适应系统，凡是能促进应急管理行动主体适应能力的信息，都属于应急管理大数据的范围。在我国，应急管理的行动主体大致可以分为五大类。一是政府部门。应急管理部整合了13个部门的职责，这些部门掌握的数据都属于应急管理大数据的范围。此外，交通运输部、自然资源部、国家气象局、国家能源局也都负有一定的应急管理职责，它们的数据也都属于应急管理大数据的范围。二是国有企业，主要指掌握了通信保障、电力供应、供水供气等与应急管理相关的关键基础设施和公共安全专业装备数据的单位，例如，国家电网等。三是事业单位，主要指掌握了医疗、教育、科研等与应急管理相关的专业人力资源数据的单位，例如医院、高校和科研院所等。四是私营企业，主要指掌握了互联网和社交媒体数据的单位，例如百度、新浪、腾讯等。五是社会组织，主要指掌握了志愿者数据的单位，例如中国红十字会、中国扶贫基金会、壹基金等。与应急管理适应能力相关的数据大致可以分为五大类：环境类数据，包括人口特征、地理空间、气象条件等;对象类数据，包括地质灾害隐患点分布、危险源分布等;资源类数据，包括人员队伍、物资、设施、装备等;行为大数据，包括疏散轨迹、信息搜集记录等;评价类数据，包括情绪、态度、观点等。不同类型的数据，采集的方式也不同。例如，资源类数据需要人工登记，行为类数据则需要用信息技术手段来进行监测，评价类数据则需要依托热线电话、社交媒体等平台才能进行采集。