当前，在经济全球化和科学技术飞速发展的时代背景下，安全生产管理与我国经济发展相伴已进入一个新的历史发展阶段，传统的安全生产监管力量薄弱、手段落后。面对安全生产事故的突发性、复杂性、多发性等特点，安全生产监管必须变“被动防御”为“主动防控”，加强安全生产风险监控管理，充分运用信息化手段，强化监控和预警，及时发现和消除安全隐患，着重源头治理。
基于贝赛独创的智慧数据技术，将大数据技术应用于安全生产预警监控系统中，通过建立计算机大数据模型，利用数据挖掘与分析技术从海量的安全生产数据中分析和查找事故发生的周期性、关联性和规律性，准确界定安全状态，在隐患未成为事故之前，采取有效的防控和应急处置措施，进而实现降低安全生产事故发生概率的目标。
基于可视化分忻技术、地理信息系统技术,以多维透视交互方式,展现数据对象之间在宏观与微观、时间与空间等维度的关联关系,帮助分析人员快速实现多维筛选,排除干扰信息,聚焦关键线索。
管理平台将来源庞杂的数据通过数据清理、集成、变换、归约、融合等手段迸行处理,支持对结构化、半结构化、非结构化海量数据的整合,使其达到可分析状态。在数据规模可扩展性基础上,兼顾数据分析实时性与灵活性,实现海量批处理和高速流处理。
火蓝大数据解决方案通过与专业人士沟通,将经验以数据模型的方式沉淀下来,形统一的经验模型库。当发生新的事件时,将事件信息赋值给这些数据模型,数据模型自动对各类资源数据库进行计算,并根据匹配程度呈现分析结果,帮助快速分析事件。
根据安全生产综合数据库中的基础数据、实时监测数据及事务性数据，利用碰撞关联、聚类挖掘、语义分析等大数据模型进行评估和分析野外地勘安全生产态势，对已经发现的问题及原因进行可视化分析，如人员违章行为记录、设备故障记录和监测报警记录等，使用安全态势评估打分模型计算出安全态势评分。
采集企业生产经营过程中人、物、环境的监测信息和安全生产管理信息，建立企业安全生产大数据。利用图像识别、神经网络、遗传算法、模糊数学等算法，建立隐患诊断大数据模型，发现人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全条件，从而界定是否构成隐患。
构建企业安全生产动态风险评估模型和风险指数，采集企业各类安全生产数据作为模型输入，根据算法计算出企业安全生产风险指数。融合区域、行业或者全国企业安全生产风险数据，建立区域性安全生产风险指数。
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