智慧公安以大數據、云計算、人工智能、物聯網和移動互聯網技術為支撐，以“打、防、管、控”為目的，共享信息數據資源，構建公安智慧大數據平臺，實現公安信息數字化、網絡化和智能化。智慧公安大數據平臺，全面感知、綜合分析、整合公安業務資源和社會化信息資源，提供高效的警務管理手段，拓展便民服務空間。

大數據反詐平臺是打擊治理電信網絡新型違法犯罪作戰平臺，集資源整合、情報研判、偵查指揮為一體，在打擊、防范、治理電信網絡詐騙等新型違法犯罪中發揮著重要作用。

智慧公安反詐一體化平臺，包括數據庫建設、電信網絡詐騙預警勸阻平臺、電話短信詐騙預警系統、網絡詐騙預警系統、移動互聯網詐騙預警系統、大數據支撐系統、情指支撐系統、反詐應用工具。

網絡詐騙預警系統

針對網絡詐騙預警防范，建立惡意網址自動化識別收集系統。通過網絡詐騙識別模型，實現涉詐線索、涉詐受害人、涉詐APP、涉詐網站等信息的數據挖掘，識別涉詐情報線索，為反詐部門提供情報支撐。

網絡詐騙預警系統，包括網址反欺詐系統、網絡詐騙行為預警系統。

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。

大數據基礎平臺對大規模數據集（海量數據），提供底層分布式計算和分布式存儲技術，可以擴展到數以千計的存儲和計算節點，提供高可用服務的大數據集群。大數據平臺具備數據的可靠性、安全性和高可用性，是構建整個大數據技術架構的基礎平臺。產品特性包括：分布式計算、分布式存儲、支持數以千計的存儲和計算節點、高可用服務，以及保證數據的可靠性、安全性和高可用性。

大數據平臺的采集源端進行數據采集時通常要面對數據結構、業務規則、技術特性等方面的綜合挑戰。如果數據源和大數據平臺處于相同的網絡環境，具有類似的數據結構和編碼映射，可以通過工具配置或腳本進行采集。當需要面對和對接第三方的數據生產系統，需要遵循對方的抽取協議，以及跨網段的數據訪問，從而需要對采集應用進行一定程度上的定制化開發。通過大數據平臺，即可完成數據采集配置和根據實時需求進行定制化開發。

數據是一種寶貴的資源。利用新技術新方法挖掘現有數據的價值，找到數據間的關聯關系，提高基礎數據的利用率，并預測未來趨勢及行為，是面臨的迫切問題。一批新興的數據處理、挖掘與分析技術不斷涌現，如大數據平臺、數據倉庫、分布式數據庫、數據挖掘平臺、大數據可視化，使分析處理海量數據變得更加容易、更加便捷。

隨著信息化系統的不斷建設，相關的數據量級已從TB級別躍升到PB級別，形成了名副其實的大數據。但是這些以往的海量數據大多只存在于垂直業務和單一應用中，數據過于分散且信息內容單一，而且缺乏有效的數據分析方法，數據處理效率低下，致使海量的數據無法被共享利用，嚴重制約信息化建設整體發展的速度。因此，需要通過信息化手段對已有各系統的海量數據進行整合、分類、歸納，搭建數據倉庫，實現有效的數據存儲與管理；并且提供外部數據采集接口實現與相關行業和部門的數據采集和數據共享，滿足與外部數據的協同共享，為上層應用系統的建設提供良好的數據環境。

大數據可視化平臺通過直觀、生動、可交互、可個性化定制的數據可視化圖表，展示數據潛在的趨勢和內在的特性，賦予用戶極好的數據體驗。進入大數據時代，將海量數據以可視化平臺方式展示給用戶，例如動畫、視頻、動態交互式頁面、手機APP等，將數據以展示、推送、提醒、互動等模式提供給用戶。

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。