公安大數據主要由公安業務數據、地理信息數據、互聯網數據等組成。通過大數據平臺，對公安大數據進行信息提取、分析、數據挖掘和可視化，用于警情時空分布和時空演化、犯罪事件熱點分析、關注對象的軌跡跟蹤等多個公安業務領域，全面提升公安機關的整體工作效率。

數據挖掘平臺從海量數據中，通過算法搜索隱藏于其中信息。平臺通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現目標。通過數據挖掘平臺，將海量數據轉化為寶貴的“數據資產”。

通過數據挖掘平臺，采集分析海量歷史犯罪數據，用于進行犯罪行為的研究分析。利用數學模型算法和歷史犯罪行為表現出來的規律，分析出下一個可能發生犯罪行為的地點并重點進行干預。通過數據挖掘平臺和預測式警務的做法，能將相關區域的犯罪率大幅降低。

近年來，數據挖掘理論及其技術研究和開發取得了較為快速的發展，其在各個領域應用有著非常廣闊的空間和潛力。 數據挖掘主要依賴兩項技術：一是對某個領域各部門產生的各種業務數據進行整理和集成，搭建支持決策的數據分析環境，即數據倉庫；二是發現隱藏在各種監測數據之中的有用知識，即數據挖掘。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。