人工智能，简单点说就是机器智能，机器具有学习能力，而机器学习的前提是有大量的数据，没有大量的数据作为支撑，人工智能智能就会止于空谈。
大数据信息处理，主要分为四个环节——产生、传输、存储与处理，每个环节都有技术上的突破，才能说是真正的大数据时代，才会有智能的产生。
比如说人脸识别、Google翻译，都是在收集大量的数据之后，工程师们编辑出一套可靠的数据模型，然后才实现的人脸识别和自动翻译。
此外，数据区别于信息，地球围绕太阳运转，这只是一个信息，而数据是一个记录的过程，通过一些列的数据，可以推导出一些东西。
如，消防消防系统管理部门拥有多维、异构、实时、海量的消防大数据资源，包括人员(消防救援队伍、社会消防力量等)、场所(高层楼宇、商业综合体、地下建筑、出租房等)、企业单位(高危单位、重点单位、化工企业等)、物品(危化品、易燃易爆物品等)、环节(电器线路、消防设施、疏散通道等)、水源(消火栓、天然水源等)、巡查信息等多种数据。
另外，包括规划、住建、国土、民政、通信、交通、气象、供水、公安等相关部门的数据，需要对相关数据资源进行收集、融合，构建全面、实时、标准的消防大数据资源体系，为进行基于大数据方法的“智慧消防”建设提供良好基础。
虽然，在消防领域记录了很多信息，但并不是所有的信息都能称之为数据。只有掌握大量的、有效的消防数据，把它们放在特定的、行之有效的数学模型中，才能够让数据发挥效用，让数据、机器具有智能。
智慧消防大数据技术和应用
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高且实时数据不断增长为主要特征的数据集合。
大数据思维发挥作用，简单来讲主要分为两个方面，感知现在和预测未来。
感知现在：历史数据与当前感知数据融合，潜在线索与模式的挖掘，对事件发展状态的感知。
预测未来：全量数据、流式数据、离线数据的关联分析，态势与效应的判定与调控，揭示事故发展演变规律，进而对事物发展趋势进行预测。 即，获取原始采集的消防数据资源，然后进行数据清洗、比对、整理及融合处理，成为“智慧消防”大数据，供系统调取并进行大数据分析利用。