大数据通过分析来自不同来源的海量数据集，实现更快的数据驱动决策，从而改进灾害响应。在紧急情况下，响应人员需要实时洞察，以便有效分配资源、预测风险和协调行动。通过处理卫星、社交媒体、传感器和历史记录中的数据，大数据工具可以帮助识别模式、跟踪灾害进展，并优先处理需要紧急援助的区域。例如，机器学习模型可以分析天气模式和历史洪水数据，预测哪些地区最脆弱，从而使当局能够发布有针对性的疏散命令。这种方法减少了猜测，并确保将有限的资源部署到最需要的地方。
一个关键应用是实时态势感知。像 Google Crisis Maps 这样的平台聚合来自交通摄像头、紧急呼叫和社交媒体帖子等来源的数据，创建受灾区域的动态地图。开发者可以构建 API，将这些数据流与地理信息系统 (GIS) 集成，以可视化灾害影响，例如被淹没的道路或被堵塞的疏散路线。例如，在森林火灾期间，利用实时风力和湿度数据驱动的火灾蔓延模型有助于预测火灾路径，使响应人员能够先发制人地疏散社区。Apache Kafka 或基于云的数据管道（例如 AWS Kinesis）等工具常用于处理这些高速数据流，确保低延迟分析。
灾后恢复也受益于大数据。损害评估算法可以分析卫星图像或无人机视频，识别被摧毁的基础设施，从而加快保险索赔和重建工作。例如，在飓风过后，在灾前图像上训练的卷积神经网络 (CNN) 可以自动检测倒塌的建筑物或被堵塞的道路。此外，移动网络数据可以跟踪人口流动，确保援助送达流离失所的群体。TensorFlow 或 PyTorch 等开源工具使开发者能够构建用于这些任务的自定义模型，而 Hadoop 等平台则促进了大规模数据存储。通过自动化分析，大数据减少了手动工作量，使响应人员能够专注于医疗援助或避难所协调等关键任务。