导读：很多朋友问到关于美国哪个政府部门的大数据项目的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
美国国防部非常重视国防大数据分析和研发
美国国防部非常重视国防大数据分析和研发
[据C4ISR新闻网站2015年9月9日报道]大数据已经不仅仅是一个时髦词语，大数据是国防部内部机构优先考虑的内容，向承包商创造机会进行情报收集、分析和网络安全分析。
今年一些组织，如美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）在大数据的研究和开发工作投入大资金。结果呢？先进的分析和技术，如分布式计算正在迅速成为现代化、网络化武器系统的有机组成部分。
这种转变不仅影响日益复杂的武器，而且影响军队的指挥与控制能力。面对日益减少人员数量，美国国防部的所有分支机构都将目光转向通过远处的网络化和无人指挥控制系统保证美国的作战能力。
所有的军种正在资助研大数据研发。许多与此趋势相关的新的机遇出现了。
构建国家网络任务部队
美国网络司令部（Cyber Command）和总务管理局（the General Services Administration）近日发布信息寻求国家网络任务部队的支持。国家网络任务部队将具备从所有来源情报分析到网络运营、规划和培训的能力。要求具备“多个情报来源的情报分析能力，以及对新出现的威胁的预警能力。
利用数据联合信息环境
美国国防信息系统局很快将发布建议，新的联合管理系统（JMS）的软件将包括先进的分析能力的要求。该JMS对美国国防部的联合区域安全堆栈的安全运行至关重要。美国国防部首席信息官称JMS作为新的商业软件，具备从貌似不直接相关的数据进行分析的能力。
先进的云分析
DISA也在寻求大数据分析，以增强其网络安全高级分析云（CSAAC），其维护国防部网络。承包商可以提供软件与先进的分析功能，分别是：开源的，商用现货，并提供当前CSAAC解决方案并没有提供的功能。
厂商应该与网络安全事业部进行沟通，或者建立与诺斯罗普·格鲁曼公司合作关系，诺格公司在2015年3月获得了值约7400万美元的合同才研发CSAAC的雅典卫城的大数据存储。
分析内部威胁
国防部官员近日宣布成立国防部内部威胁管理和分析中心（DITMAC），以确定并减轻由内部威胁带来的安全挑战。2013年华盛顿海军工厂遭受袭击之后，DITMAC开始运作，2015年秋将达到初始作战能力，利用预测性分析，促进内部威胁的识别避免其成为重大危险源。
展望未来
这些机会仅仅是冰山一角。 Deltek预测称，国防大数据开支十年内将以8.7％的增长率稳步上升。
政府的所有部门，民用，国防和情报部门，预计大数据技术服务每年将以9.6％增长率，软件将以8.6％进行增长。大数据相关的硬件也将增长，但速度较慢，4.6％的增长率。
最后，增长的大数据应用将满足网络安全和情报分析的要求，与威胁美国国家安全的行为做斗争。
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美国利用大数据进行国家治理的实例有哪些
(1) 2009 年1 月21 日现任美国总统奥巴马宣誓就职后的第一个工作日就签发了“开放政府”备忘录（Memorandum on Transparency and
Open
Government），指导新一届行政当局从开放政府数据源、建设开放型政府入手，以数字革命带动的政府变革。“开放政府”的目的简洁明了：改进公众服务，提升公众信任，更有效管理公共资源和增进政府责任。互联网时代的开放型政府，首先必须开放政府数据。5
月20 日，美国政府开放数据的门户Data.gov 上线，第一批47 个政府数据源向社会开放。2009 年12 月8 日，总统签发“开放政府数据”行政令
（The Open Government Directive），要求在45 天内所有政府部门无一例外的必须向社会开放3个有价值的数据源。2010 年5
月经过12 个月的运行，Data.gov 升级到2.0。政府开放的数据源达到2.5 万个。2011 年9 月20 日白宫正式启动 “开放政府国家行动计划
1.0”，首批26 个开放政府项目向社会公开。2012 年3 月29 日，在公开政府数据源的22
个月后，启动联邦政府大数据行动计划，宣布了由政府资助的分布在13 个部委的84
个大数据项目，其中多数项目基于不同部门的开放数据源，联合民间企业协同展开，如癌症和心血管疾病研究。2013 年5 月9 日，总统签署开放数据政策（Open
Data Policy）。2013 年12 月5 日“开放政府国家行动计划”进入 2.0，又添加 23 个政府开放项目。
(2) 美国个城市分别建设大数据开放平台并由国家常设机构统筹各地数据建立统一检索平台。如：纽约市的DataBridge平台、洛杉矶市的LAOpenData平台等分别负责各自的开放数据，而美国总务署负责全国层面的数据统合平台data.gov建设。
（3）预测，即根据现有数据预测未来可能发生的事件，并提前做好预案。美国多地劳动部门根据就业、企业、经济和教育数据分析劳动技能的供需趋势，引导企业、就业者和教育者提前规划和实施技能培训、填补“技能沟”，以达到充分就业的目的。此外，波士顿教育部门通过成绩、投诉、奖学金和学生活动等数据来预测学生辍学的可能性并提前干预;芝加哥公共教育部门根据学生、学校和教师数据，结合地区治安、住宅、人口和经济发展数据预测辖区各学校的招生人数，并提前划拨公共教育经费;纽约将全市33万余栋建筑物分为2400类并分别预测了火灾发生情况和拟定针对性救火方案，有效提高了救火效率、降低了火灾损失，等等。
（4）社会治理。波士顿市经常下雪，消防栓很容易被雪埋住找不到而耽误消防任务。由于消防栓众多，日常维护光靠消防局显然人手不足。因此波士顿消防局开发了一个称为“认领消防栓”的应用，邀请居民认领一个住宅附近的消防栓，帮助除雪等日常维护，受到居民的积极响应。
未来战争 用大数据夺取制信息权
未来战争：用大数据夺取制信息权
信息战打的就是信息流的战争。从整个信息流的转换来看，谁控制了最真实的信息流，谁就控制了这场战争的主导权。夺取制信息权已经成为夺取制空权、制海权的先决条件，是未来战争胜败的决定性因素。
随着信息化不断发展，人类社会已经进入了一个不折不扣的“大数据时代”。每天，遍布世界各个角落的传感器、移动设备、社交网络和在线交易平台生成上百万兆字节的数据。美国奥巴马政府甚至将大数据称为“未来的新石油”，谁掌控了数据流谁就将主宰未来世界。众所周知，军事领域一直都是人类最先进科技的实验室，大数据无疑将给未来战争形态带来巨大的改变。
大数据“大”在哪儿
麦肯锡全球研究所对大数据的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合（datasets）。
中科院计算机所研究员王伟平告诉《中国科学报》记者，大数据的“大”，理所当然，首先指的是数据体量空前巨大，远远超出传统计算机处理数据量的级别。
当前伴随着计算机网络技术的迅速发展和互联网的高速普及，信息数据量已由TB（1TB=1024GB）级升至PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）、ZB（1ZB=1024EB）级，并仍在呈爆炸式地增长。据悉，全球在2010 年正式进入ZB 时代，2012 年全球数据量达到5.2ZB，预计到2020年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。有一个形象的比喻可以帮助人们理解这些数据的规模。如果把35ZB 的数据全部刻录到容量为9GB 的光盘上，其叠加的高度将达到233 万公里，相当于在地球与月球之间往返三次。
其次，王伟平表示，“大”也体现在处理的数据类型多样化，远远超出传统数据格式和分析工具能处理的范畴。
以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS 和传感器等产生的非结构化数据，每年都以 60%的速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上。
此外，他认为大数据还要求数据处理的实时性。大数据的数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理，能在第一时间抓住重要事件发生的信息。
如果从军事领域看，指挥控制系统、天基支持系统、信息处理系统，各种侦察、监视、探测系统的信息量越来越大，大数据在指挥机构中的管理也变得空前重要和复杂。如何对海量战场数据进行存储与深度分析，如何判别数据的真实性，数据来源的可靠性，确保数据传输的安全性，是未来战争双方面临的问题。
信息化战争对大数据的要求
军事理论界普遍认为，早在上个世纪90年代，信息化战争开始崛起。它是一种通过使用信息化战争武器影响敌方信息与信息系统，保护己方信息与信息系统，从而取得战场信息优势的作战样式。它本质上是通过信息作战手段，以“信息流”控制“能量流”和“物质流”，剥夺敌方的信息优势、保持己方的信息优势，从而夺取战场制信息权。
军事评论员宋忠平向《中国科学报》记者解释，传统的信息战包括了网络攻防战，常规作战中的干扰与反干扰，还有刑侦系统下的侦测与反侦测等内容。“信息战打的就是信息流的战争。从整个信息流的转换来看，谁控制了最真实的信息流，谁就控制了这场战争的主导权。”宋忠平说，“夺取制信息权已经成为夺取制空权、制海权的先决条件，是未来战争胜败的决定性因素。”
但他也表示，传统信息战在处理信息以及数据方面遭遇到了各种挑战。首先是传统信息通道有限，无法一次获取大量信息。同时，不仅仅是数据量大幅增加，数据形式包括了战场感知数据、影像、视频情报等各种类型，仅仅依靠现有信息技术，不能及时高效地分析和处理这些数据。
据报道，伊拉克战争爆发当日，美军驻卡塔尔和科威特前进指挥所由于无法处理保障机构提供的海量数据，不得不关闭设备，从而造成指挥所与部分突击方向的通信联系几乎中断。
此外，宋忠平指出，传统信息系统的数据分享能力比较弱。“传统战争是一种离线状态下的作战方式，上级给下级分配任务，并在离线状态下执行，最后向上级汇报一个战果。而且命令一般只能管一个军一个师，因为他们往往是作为一个独立的作战单位。这也导致了相关部门往往各自为营，影响协同作战的效率。”
在这样的背景下，信息化战争对大数据传输、存储、分析产生了特殊的要求。
首先是数据处理的实时性要求。信息化战争中产生的海量数据最终要汇集到各级指挥中心和处理中心，这些数据源源不断地从各种传感器、情报机构以及信息中心传输汇聚到一起，要对这些数据进行实时处理。宋忠平认为，战场所有信息哪怕是一个单兵的信息都需要通过大数据传到指挥控制中心，以了解前线情况，特殊状况下甚至可以对某个单兵的装备下达命令。因为，他可能正处在最有利的地形，可以获取最大的优势。
其次是数据融合。宋忠平提出，通过使数据链的连路拉短，以前需要四至五级的管理才能下达命令，未来可能只需要三级管理完成，这样才能有助于一体化作战，而不是各个军兵种单独作战，随时随地调整作战指挥。
此外，在他看来，大数据时代，信息防御难度尤其加大，对于数据安全要求更高。一般而言，信息化战争对数据传输的信息安全要求主要体现在解决防窃听、抗干扰和防止虚假信息欺骗的问题上。未来恐怕需要一套新的防御机制，以确保信息安全。
由此可见，在大数据时代的信息化战争中，各国军事体系的对抗将在更大程度上依靠各种军事信息系统、软件和数据，在正确的时间、正确的地点为正确的决策、指挥和控制提供正确的信息。而使信息实现快速合理分发的前提，是要有对数据的统一调度和管理，让最即时的战场信息传递到最迫切需要的部门。随着战场数据量的增大，高效存储与分析海量数据，从数据中发掘敌我态势的变化，预测出最合理的作战方案，使海量数据更好地为信息化战争服务是军事大数据处理的目标。
军事数据挖掘面临挑战
不过，王伟平指出，大数据时代面临的一大挑战是信息的价值密度低。无论是分析人员还是智能系统都需要“大海捞针”，从海量数据中找到有用信息。“这也充分体现了数据挖掘的重要性。”他强调。
数据挖掘是一个在海量数据中利用各种分析工具发现模型与数据间关系的过程，它可以帮助决策者寻找数据间潜在的某种关联，通过发现被隐藏的、被忽略的因素，就能够在数据存储和管理过程中，挖掘出重要的情报信息，作为决策和行动的依据。
据宋忠平透露，在“9·11”事件发生前，情报研判人员是掌握了大量数据的，但却忽视了其中有价值的情报。
因此，在“9·11”事件之后，美国国防部高级项目研究在次年的技术年会上，阐述了如何在统一集成的数据库中应用数据挖掘技术。
所谓新的数据资源就是“交易空间”。如果恐怖分子要计划、执行一次恐怖活动，他们必定会在信息空间留下某种“数据脚印”。也就是说，他们需要“交易”。这种交易的数据记录，可以是通讯、财务、教育、医疗，也可以是旅行、交通、出入境、房屋等等其他一切数据记录。美国正是在“交易”空间中应用数据挖掘技术，从而发现和追踪恐怖分子的。
据了解，2002年，阿富汗境内的大毒枭准备为基地组织等恐怖分子提供资金时，美军的情报分析人员正是通过数据挖掘，把作战方案库里的数据与有关基地组织情况库里的资金数据进行实时、自主关联，从而指导美军先敌一步采取行动。
那么，如何从技术上提升数据挖掘的能力。王伟平告诉《中国科学报》记者，在入口处对数据质量进行把控是非常关键的。也就是说，数据准备是数据挖掘的重要前提，因为它直接影响到数据挖掘的效率和精准度。“如果质量参差不齐的数据统统进入通道，便很难再对质量不高的数据进行处理，他们将对有用信息造成严重的干扰。”
简言之，在数据准备阶段，需要对数据进行清洗，其次，选出需要分析的数据，缩小处理范围。而在数据预处理阶段，包括了消除重复数据、消除噪声、遗漏数据处理、数据类型转换等，目的是把数据处理成适合于数据挖掘的形式，并在数据选择的基础上对挖掘数据作进一步的约简减少内存资源和处理时间，使挖掘更有效。
未来战争形态将发生改变
奥巴马政府于2012年3月29日发布了《大数据研发倡议》（Big Data Research and DevelopmentInitiative），将大数据研发提升为国家政策。而美军大数据项目正是美国国家项目的重要组成部分。据了解，美国国防部及其下属国防高级研究计划局现有的大数据项目共有10个，其中，数据到决策、网络内部威胁、影像检索与分析、X-数据项目等是具有代表性的。
最重要的数据到决策项目，主要指的是通过各种新途径充分利用海量数据，整合感知、认知和决策保障系统，以创造一种真正自主的系统，使之可以自主机动作业并作出决策；网络内部威胁项目目的是通过采用新式网络威胁判断技术，提高探知网络刺探活动的精度、频度和速度，从而及早暴露和防范对手的破坏活动，并提升己方的网络安全水平；影像检索与分析项目一旦取得成功，分析人员将能从海量视频库中快速、精确地检索特定的视频内容，由此便能充分、高效地挖掘影像中隐藏的有用信息； X-数据项目主要是通过开发大容量数据分析所需的可扩展算法， 以便处理分布式数据存储库中的不规则数据。通过开发高效的人机互动设备和可视用户界面技术，以便在多样化任务中更好、更快地执行操作。
有了大数据项目的实施和实现，未来战争可能发生革命性的变化。
宋忠平认为，大数据最重要的价值之一是预测，把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性，因此，未来战争的指挥决策能力可以产生很大的飞跃。
他向《中国科学报》记者举例，早在第一次海湾战争中，美军战前利用改进的民间兵棋，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。而在伊拉克战争前，美军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案。随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。至此，作战模拟已经从人工模式转变为计算机模式。
“依托大数据和云计算平台，战前的模拟推演，从武器使用、战争打法到指挥手段，都可以清晰地显现，作为战时决策的依据。”宋忠平说，“一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，以确保实战伤亡最小并取得胜利。”
其次，数据的融合有望打破军种之间的壁垒。大数据可以解决军队跨军种、跨部门协作的问题，真正实现一体化作战。
除此之外，宋忠平认为，大数据可以改变未来的战争形态。美军尤其追求大数据支撑的拥有自主能力的无人作战平台。例如，目前全世界最先进的无人侦查机“全球鹰”，能连续监视运动目标，准确识别地面的各种飞机、导弹和车辆的类型，甚至能清晰分辨出汽车轮胎的齿轮。宋忠平指出，无人机能否做到实时地对图像进行传输非常关键。目前，美国正使用新一代极高频的通讯卫星作为大数据平台的支撑。
未来，无人机甚至有可能摆脱人的控制实现完全的自主行动。美军试验型无人战斗机X-47B就是这一代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。
“全球鹰”无人机
延伸阅读
从数据到决策
信息系统的信息处理速度、目标态势获取时间、决策周期以及快速响应时间决定着军事行动的成败。在大数据背景下，加快战场信息流转，缩短“从传感器到射手”的周期，实现“发现即摧毁”的作战目标，成为信息系统建设必须解决的首要问题。因此，“数据到决策项目”成为了美军大数据项目中最为关键的一个。目前，美陆军已经提高了对海量信息的融合处理能力，正在建设的智能化作战决策支持系统也取得了一些成果。
美陆军分布式通用地面系统
2012年底，美国陆军开始在全球全面部署经过作战验证的情报系统。12月14日，“陆军分布式通用地面系统”（D6A）获得批准，并由国防采办执行委员会（DAE）负责实施。
此前，D6A只是作为一种快速反应能力，成功用于伊拉克和阿富汗。目前D6A已获批用于陆军所有部队，并已部署到所有旅级单位。“快速反应能力”是指一种可以快速部署，以满足最直接、最迫切需要的系统，比如作战环境，但它不一定获得了全面部署的批准。
D6A用于整个陆军以及它与联邦情报机构和盟军之间的任务、处理、开发和传播情报，取代了9种不同类型的旧系统，成为陆军现代化计划的重要组成部分。D6A可以帮助用户共享应用程序、文本文件、图表、照片、地图等等。与旧系统相比，D6A在2012～2017年可节约3亿美元。而在整个寿命周期中（2012～2034年），D6A可节约大约12亿美元。
“泰坦”认证网络战术信息技术
“泰坦”认证网络战术信息技术（Tactical Information Technology for Assured Networks， TITAN）的功能类似于网络搜索引擎应用软件，指挥官用于在战术作战中心监控接收到的信息和发布更新后的指令。“泰坦”可根据具体任务需求过滤信息，清理指挥官的计算机屏幕（桌面），提供与地形图、图片和文本链接的简明指令模板，以形成通用作战图。“泰坦”还提供了对未来指挥所（CPOF）和21世纪部队旅及旅以下作战指挥／蓝军跟踪（FBCB2-BFT）系统的支持，可融合来自其他领域的关键数据。
智能式网络中心移动指挥控制软件
智能式网络中心移动指挥控制软件（Command and Control Mobile Intelligent Net-Centric Software）是一种手持式任务指挥系统，可接收和发布己方和敌军部队的位置信息，综合来自战术无人值守地面传感器等各类传感器和雷达探测系统的信息，从而实现对敌军进展的实时监控和对薄弱区域的防护。
作战人员伴侣人工智能软件
作战人员伴侣（Warfighter Associate）人工智能软件，可自动搜寻各类文本交谈工具，探测士兵之间有关敏感目标的对话信息，提前将其反馈给未来指挥所的通用作战图，例如当某部队的士兵发现地雷场后，通常会在各类信息系统上人工输入相关信息，该软件能够自动提取地雷场的网格坐标，将其自动输入未来指挥所系统，提前15～20分钟，在通用作战图上生成相关信息，否则该信息会延迟或被淹没。在人工智能技术、作战理论与战术知识数据库的驱动下，“作战人员伴侣”能完成清理未来指挥所显示屏、突出重要信息、提供警告和建议等辅助用户决策和执行正确的行动方案的功能。
大数据时代 的应急管理变革
大数据时代 的应急管理变革
当前，大数据浪潮汹涌澎湃。大数据所具有的大量(volume)、高速(ve locity)、多样(variety)和真实(ve racity)的特性正在推动原有社会生产生活模式的重大变革。在应急管理领域，大数据技术的发展至少带来两个方面的革命性变化。
一方面，大数据的出现改变了突发事件的发生、发展和演化的时空模式，加深了突发事件的不确定性。数据关联和信息联通扩大了传统突发事件的影响范围，数据的高速传输也可能使某些负面信息通过互联网瞬间引爆网络群体性事件。海量个性化数据的存储和传输过程中的安全问题则孕育了超乎想象的全新风险。
另一方面，大数据又为可测量、可追踪和精细化的应急管理提供基本信息和管理工具。大数据技术可将这些纷繁复杂的多源异构数据处理成具有决策价值的有效信息。传统管理模式下，应急决策大多是依据个人经验的直觉决策(heuristic decision)，而大数据技术的应用使得高度不确定性和高度时间压力下的分析决策(analytical decision)成为可能。
这两个方面的变化是相辅相成、具有逻辑关联的，前者是应急管理对象的变化，后者是应急管理方式的变化，正是由于大数据时代突发事件的形式和规律都在不断发生变化，因此适应大数据发展的应急管理方式变革势在必行。
综观世界各国应急管理的最新进展，大数据技术的应用大致体现在以下五个方面。
大数据技术在突发事件监测预警领域的应用。著名的大数据研究者迈尔·舍恩伯格和库克耶在其畅销著作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中指出，“大数据的核心就是预测，是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性”。并描述了一个运用大数据技术预测突发公共卫生事件的经典案例：谷歌公司通过保存和分析人们的搜索指令准确地预测了2009年甲型h1N1流感的爆发，比美国疾病预防与控制中心(CDC)依靠传统方法的预测提前了两周，为有效控制流行病传播提供了宝贵时间。美国政府在国家安全战略中引入大数据技术，用于对恐怖主义活动、黑客攻击、公共卫生事件、舆情危机等进行监测和预警。
基于大数据技术构建的辅助决策系统。危机情景下的决策始终是应急管理领域的一个重大挑战，危机决策的挑战来自于信息不完备、时间压力大等客观条件的约束。大数据技术使得基于所有数据而不是样本数据的决策成为可能。以美国为代表的发达国家开始探索基于大数据技术的辅助决策系统。美国国土安全部从2012年开始运行了第一个跨部门大数据应用试点项目——“海王星”(Neptune)和“地狱犬”(Cerberus)，数据库以完全不同于国土安全部自2002年沿袭至今的方式进行了重新组织，计划将不同来源的未经分类的信息汇聚成一个“数据湖”，对海量数据的综合分析成为国家安全决策的重要参考。
大数据技术在城市管理和社会管理领域的运用。大数据将兴起于2008年的“智慧地球”和“智慧城市”建设推进到全新的阶段。城市管理的一个重要方面就是确保城市公共安全。“智慧城市”运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，城市系统的突发事件，特别是城市生命线、基础设施、重点地区的突发事件都在“智慧城市”系统的监测之中。而以“网格化管理”为特征的新型社会管理模式也通过监控录像、社区服务信息等途径不断积累大数据，这些数据对于掌握城市和社会的脆弱环节，控制和消除风险因素起到重要作用。
大数据技术对危机中个体行为模式的研究和应用。大数据时代中，由于人的各种行为都可以数据化，因此通过大数据技术分析危机中个体行为模式构筑了应急管理领域中的一个政策基础。大数据技术通过分析单个网民的传播模式研究了舆情热点事件的演化过程，大数据技术通过分析大量个体的言论和行为从而预测群体性事件发生的可能性，大数据技术通过分析人们接受各类灾害(如暴雨、飓风、地震等)的预警信息之后的行为反应以设计更加有效的风险沟通策略，大数据技术追踪个体在灾害中的逃生和自救行为，从而提升应急疏散和第一响应的能力。
大数据技术在应急资源配置中的管理。应急管理是在危机情景下组织应急人员、调配应急物资以缓解和消除危机负面影响的过程。借助于大数据技术，人员流动和物资流动都可以转化为各种形式的大数据，如通过通讯基站可以快速确定通过手机等通讯设备发出应急信号的人员位置，而急救车、消防车等应急设备的运动轨迹可以通过GPS进行定位和追踪。通过对这些数据集的分析可以针对灾害发生的时空规律对应急资源进行优化配置，对危机情景下应急物资的调运进行最优的线路设计。大数据技术使得应急资源的布局和运用更加精准、高效。
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哪个国家率先发布了公共服务大数据战略
美国率先将大数据从商业概念上升到国家战略。2012年3月，美国政府公布了2亿美元的《大数据研究发展计划》，提出通过提高美国从大型复杂数据中提取知识和观点的能力，加快科学与工程研究步伐，加强国家安全。同年11月公布的具体研发计划涉及各级政府、私企及科研机构的多个大数据研究项目。 在日本，安倍内阁于2013年6月发布了“创建最尖端IT国家宣言”，全面阐述了2013年至2020年间以发展开放公共数据和大数据为核心的国家战略，强调“提升日本竞争力，大数据应用不可或缺”。
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