基于大数据分析的消防安全管理数据服务要求，主要涉及以下几个方面：
1. 数据采集与整合：首先，需要建立一个全面、准确、实时的数据采集系统，能够从各种来源（如消防设施、监控系统、人员行为等）收集消防安全相关的数据。这些数据需要经过清洗、去重、标准化等处理，以便后续分析。同时，还需要将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据平台，以便于进行深入分析。
2. 数据分析与挖掘：利用大数据技术对收集到的数据进行分析和挖掘，找出潜在的安全隐患、风险点以及异常行为模式。例如，通过对历史火灾案例的分析，可以发现火灾发生的规律和特点，从而制定更有效的预防措施。此外，还可以通过机器学习等方法，对数据进行预测分析，提前发现潜在风险，提高消防安全管理水平。
3. 可视化展示与报告：将数据分析结果以图表、地图等形式进行可视化展示，使管理人员能够直观地了解消防安全状况，发现问题并及时采取措施。同时，还需要定期生成消防安全报告，向相关部门和领导汇报，以便他们了解消防安全状况，制定相应的政策和措施。
4. 预警与应急响应：根据数据分析结果，建立预警机制，对可能出现的火灾风险进行预警。当预警信号出现时，系统应能自动通知相关人员，启动应急预案，组织疏散、灭火等行动，降低火灾损失。此外，还可以利用大数据分析结果，优化资源配置，提高应急响应效率。
5. 持续改进与优化：基于大数据分析的结果，不断优化消防安全管理体系，提高消防安全管理水平。例如，可以根据数据分析结果调整消防设施配置、优化人员培训计划、改进火灾预防措施等。同时，还需要关注新的技术和方法的发展，将其应用于消防安全管理中，提高消防安全管理的智能化水平。
总之，基于大数据分析的消防安全管理数据服务要求主要包括数据采集与整合、数据分析与挖掘、可视化展示与报告、预警与应急响应以及持续改进与优化等方面。通过充分利用大数据技术，可以提高消防安全管理的科学性和有效性，为保障人民生命财产安全提供有力支持。
