1、數據融合、關聯，實現同號搜索，人、車軌跡跟蹤等。

　　2、各類系統效能分析，主要應用公共安全系統建設、評價。

　　3、高風險因素監控和關聯分析，主要應用于擴大社會掌控面;制定有效防范措施和反應預案。

　　4、人流密度分布、變化趨勢、活動的動態監測，預測踩踏指數，實現大型活動和重要區域的風險管理。

　　5、有序過程與隨機過程分析，成為社會治安關鍵因素，進行常態與暫態分析，實現社會治安風險評估，事件預警。

　　6、空間狀態分析，車流密度分布、變化趨勢，道路狀態及變化監測，主要用于預測擁堵指數，實現交通信號的預測調節。

　　7、高風險單位、區域、活動安全管理，利用大數據，進行風險和脆弱性分析，結合歷史數據的回歸統計;成功和不成功案例的分析，建立風險管理機制，指導安防系統建設。

　　8、安防基礎理論研究數據庫，通過數據融合、關聯及歷史回歸統計，開展大數據應用;建立安全基礎研究和預警理論研究基礎數據庫。總之，大數據應能解決公共安全的關鍵問題，支撐公共安全系統建設。

　　9、融合定位、通信、網絡等技術，提高對高風險因素（人、物、事、時間、地點等）掌控的精度、粒度，建立重大事件風險評估、預警機制，提高防范能力，進而實現犯罪高發分布及分類基礎性研究及綜合治理方案的制定。