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，綜合研判為核心，共享信息數據資源，融合業務功能，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。

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。一方面，匯聚內保單位基礎信息，建設內?；A信息資源庫，提供服務支撐。另一方面，實現內保輔助決策功能，展示單位內保工作形勢，提供數據支撐。最后，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。

智慧內保安全監管系統，包括重點單位管理、人員信息管理、案件信息管理、報案數據統計、督導檢查、系統管理。

案件信息管理

案件信息管理，對接公安機關執法辦案系統，整合匯聚重點單位的內保案事件信息，包括內保行政執法、打孔盜油案件、盜竊破壞“三電”設施案件、涉醫案件、涉校案件等各領域內保案事件。

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。

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。

大數據利用各種分析方法，對已有數據進行統計和分析，提供歷史數據的分析結果。幫助決策者能快速有效的從大量資料中，獲得有價值的分析結果，做出科學的決策，幫助建構商業智能(BI)。

作為一個多學科交叉的領域，數據挖掘可以用多種方式定義，例如“從數據中挖掘知識”、“知識挖掘”等。許多人把數據挖掘視為另一個流行術語——數據中的知識發現的同義詞。由以下步驟組成：（1）數據清理：清除噪聲和刪除不一致數據；（2）數據集成：多種數據源可以組合在一起；（3）數據選擇：從數據庫中提取與分析任務相關數據；（4）數據變換：通過匯總或聚集操作，把數據變換和統一成適合挖掘的形式；（5）數據挖掘：使用智能方法提取數據模式；（6）模式評估：根據某種興趣度量，識別代表知識的真正有趣模式；（7）知識表示：使用可視化和知識表示技術，向用戶提供挖掘的知識。

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。