数字化能力建设的目的是支撑数据化改革的实践。支撑应急数字化改革最有效的举措是建立围绕应急业务体系开展数据中台建设。通过数据中台建设完善并规范多源数据接入、异构数据标准化治理、海量数据价值萃取、跨域数据协同服务等环节，夯实应急业务数字化能力，构建实现数据驱动业务，业务反哺数据的良性迭代框架。
数据中台建设内容将始终围绕数据连接、数据治理、数据智能、数据共享四大核心模块开展建设工作。通过连接解决业务协同，在防灾减灾救灾业务协同中催生大量数据，逐步积累和沉淀下来。通过对数据进行治理、分析和洞察，进一步反哺并驱动应急防灾减灾救灾信息化工作开展。同时对于应急业务数据持续积累最终支持业务模型朝着更高效、更精准、更科学的方向实现自我学习，并形成闭环持续优化改进，推动应急防灾减灾救灾业务朝着更智能化的方向发展。
首先，数据连接解决数据来源问题。构建灾害风险时空数据资源池。通过数据连接实现跨部门横向数据打通壁垒，解决多年来部门间数据孤岛现象所带来的数据价值浪费的问题；同时，在数据充分连接应急部门内部现有的各个“烟囱系统”，解决数据难以升级改造但数据价值需要保留和延续的诉求；通过对接包括气象、水文、海洋、环境、地质在内的多灾种部门实时感知数据和指标数据，为实现更及时、更精准、风全面的风险汇聚打下基础；通过不断开发数据调查小程序、道路普查车、倾斜摄影分析、影响识别、INSAR监测等技术手段，丰富数据持续更新手段，确保数据实时性。
其次，数据治理解决数据可用性问题。数据的可用性依赖数据标准化程度和访问效率等指标。
对于数据标准化，一是普查成果数据及业务数据的统一标准化建库。充分考虑不同种类数据形态和体量，以便捷、安全、高效为原则选择最合适的数据存储媒介，形成多元混合存储方案。二是通过可视化的任务管理、多维度的质量评估、灵活的规则配置等功能，为数据接入、整合、加工到消费的全生命周期各阶段提供数据质量稽核能力。
对于数据访问效率，需要充分考虑数据库选型和方案。针对数字中台建设目标，平台采用关系型数据库存储结构化数据，通过读写分离确保数据安全和访问效率；而大量的文件型数据采用非关系型数据库进行存储。对于长序列的气象、水文等观测资料采用索引数据库，实现海量数据高效查询；对于频繁使用的运行支撑数据和业务共享数据采用缓存数据库进行存储，提升数据响应速度。
再次，数据智能解决数据价值提炼问题。通过在数据采集和业务建模环节加入机器学习手段，建立起持续提升数据采集效率、持续改善数据质量的智能化工具；建立起围绕数据模型输入输出以及方法参数的持续迭代优化智能化方法。实现业务催生数据、数据反哺业务的螺旋迭代数字中台支撑能力。
最后，数据协同解决数据价值共享问题。基于SOA的集设计理念，引入微服务框架，将共性数据能力下沉，针对具体业务场景开发可复用数据服务，建立对灾害普查调查软件、现有和在建业务平台、横向部门数据应用的数据支撑；实现数据价值最大化。
