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将原本各自运行的系统通过信息化的神经网络连为一体，并通过物联网、大数据、云计算技术，构建调度指挥、安全生产、综合集控、智能巡检和经营管理五大中心，最终建立能够发现井下生产问题和设备健康评估的智慧矿山。
随着煤矿行业智能化建设逐步推进，煤矿数据量级与类型均呈现爆炸式增长，利用大数据技术针对煤矿多源海量数据进行集成分析与数据价值挖掘，实现动态诊断与辅助决策，成为煤矿智能化的关键。
平台总体架构自下而上分为设备感知层、数据资源层、平台服务层、大数据分析应用层。其中，设备感知层自动获取来自各类监测监控传感器和系统的时间序列监测数据；信息资源层基于“一张图”整合在线监测数据和生产业务数据，通过数据统一接入平台形成“一张图”空间数据库；平台服务层基于煤矿GIS“一张图” 提供数据、GIS和可视化展示服务，基于煤矿安全生产大数据分析平台提供算法服务；最顶层是大数据分析应用层，通过整合调用煤矿GIS“一张图”和大数据分析服务，定制面向特定安全生产主题的应用系统。
煤矿大数据平台向下实现多源异构数据的接入、集成和融合，向上通过标准服务接口对外提供各种数据服务，打通了物联网OT数据、业务系统IT数据与智能应用之间的隔离，为煤矿大数据的应用提供了技术底座。
通过大数据技术提升安全生产和管理水平的目标，需要跨越部门、专业，集成“人、机、环、管”，考虑历史、现势和未来，整合时间和空间维度，打通信息壁垒，深入挖掘煤矿安全生产数据背后的关系和规律。
矿山全要素可视
汇聚人员、环境、设备等全要素信息，在系统中构建与现实完全一致数字孪生矿山。
矿山全态势感知
通过对不同专业的实时业务数据进行汇总、治理和分析，实现看到系统即是了解现场。
矿山办公数字化
将日常办公、报表分析、智能巡检等业务流程和表单的管理数字化，实现闭环管理，确保业务安全可控。
矿山业务分析智能化
构建调度指挥、安全生产、综合集控、智能巡检和经营管理五大中心，为生产经营提供数据业务服务。
企业数据标准管理
定义企业层面共同遵守的属性层含义和业务规则，保障企业数据的标准、一致、可信。
企业管理指标体系
多对象指标管理与应用平台，通过规范化指标体系建设，帮助企业构建指标知识管理和共享机制。
智能巡检中心
以现代技术预设巡检路线，自动传输设备检测数值，采用5G通信、射频识别等技术确保巡检人员真实到位，巡检发现自动触发工单，构建工作流，实现隐患的发现、认定、跟踪、治理、闭环的全流程管理。
业务专题分析模型
基于大数据平台矿井安全生产诊断，煤矿安全生产日常获取的动态和历史数据，对煤矿安全生产的各类信息进行展示、分析、推理，挖掘历史数据中蕴含的模式和知识，诊断并概括现势安全状态，预测未来安全形势，实现煤矿安全生产的动态诊断和辅助决策。
企业数据驾驶舱
支撑矿井和选煤厂领导驾驶舱及BI看板的构建。
企业数据资产管理
构建工业企业“供研产销”全链路数据资产化体系和资产服务化体系，实现数据的全生命周期精细化管理，提升企业数据治理及应用效率。
平台基于煤炭行业数据标准，对BIM、GIS、集控数据、传感器监测数据、MES、ERP、音视频、文件等多种类型的数据接入、解析、建模、清洗、存储等。支持煤矿元数据管理、主数据治理、数据分发等能力；同时基于数据中台治理方法论，构建煤炭企业全域数据资产（如地理信息管理、经营管理、煤矿生产、机电管理、安健环、辅助运输、分选加工以及智慧工业厂区）；提供煤炭企业运营指标体系、数据分析模型体系等服务。
