智慧內保是社會治安防控體系建設的重要內容，匯聚單位標準地址、從業人員、保衛人員等基礎信息，對重點單位和要害部位的人員，結合空間數據，建立人員全息檔案，進行警情態勢預測、高危人群篩查、串并案等主題和多維度分析研判，實現多維度預警。

智慧內保在平安城市建設中起著舉足輕重的作用，包括匯聚內保單位基礎信息，建設信息資源庫，為數據交換共享提供服務支撐；實現內保輔助決策，展示單位內保工作形勢，提供參考和數據支撐；實現內保監測預警功能，采用大數據挖掘、人工智能等技術進行預警監測。

智慧內保安全監管大數據平臺，包括數據中心、智慧內保安全監管系統、企業采集系統、智慧內保警務通APP。

智慧內保安全監管系統，包括重點單位管理、人員密集場所管理、人員信息管理、自查管理、非警務糾紛調解管理、案件信息管理、行業專家管理、標簽管理、數據統計、分析研判、任務下達、預警提示、系統管理。

標簽管理

標簽管理，實現對人員標簽信息管理。

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。

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。

通過大數據基礎平臺，對已有海量數據進行整合、挖掘和分析，由傳統的經驗決策模式逐步轉變為數據決策模式，可以進一步提升管理水平以及決策效率，并充分挖掘數據資產的重要價值。

平臺采用面向服務的架構（SOA）模式，進行項目相關的開發與集成工作。SOA是一種分布式的軟件模型，它的主要組件包括服務、動態發現和消息。服務是能夠通過網絡訪問的可調用例程。服務公開了一個接口契約，它定義了服務的行為以及接受和返回的消息。消息一般用符合 XML 模式的 XML 文檔來構造。接口通常在公共注冊中心或者目錄中發布，并在那里按照所提供的不同服務進行分類?？蛻簦ǚ障M者）能夠根據不同的分類特征通過動態查詢服務來查找特定的服務，此過程即為服務的動態發現。服務消費者或者客戶通過消息來消費服務。

SOA因其固有的松散耦合與互操作性，因此通過采用SOA框架，可以減少系統間的耦合，從而提高可重用性。面向服務的架構（SOA）已逐漸成為軟件構建和集成領域的發展方向。利用SOA的服務編排技術，使得服務流程的定義、拆分、組裝和集成比傳統的工作流技術更加精細、靈活、規范和可擴展，增強各系統內部及跨系統的各個流程的運行效率和流程間協同能力。

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。