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，構建公安大數據建模平臺，實現公安信息數字化、網絡化和智能化。公安大數據建模，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。

公安大數據建模，基于機器學習算法和大數據建模。機器學習是讓機器從大量樣本數據中自動學習其規律，并根據學習到的規律預測未知數據的過程。機器學習的目標是發現數據中暗藏的規律，由此對未知進行預測。這個過程要通過學習來實現，學習用到的材料則是大數據。通過經典的機器學習算法，提供智能應用系統。

公安大數據建模，通過大數據平臺和大數據建模促進各公安業務部門協調運作，實現警務信息融合、共享、應用的目標，將大數據的優勢轉化為公安決策優勢、偵查打擊和治安防控的優勢。

公安大數據建模工具，包括數據中心、全息檔案、軌跡分析、關系圖譜-關系圈分析、背景核查、系統管理。

數據中心提供對海量數據的處理、存儲、計算、分析、數據挖掘和數據服務。數據資源涉及公安所有的數據資源類型，包括市局各部門、各專業警種等業務系統數據，各種社會數據資源和部省資源；涵蓋各種結構化數據，以及視頻、圖片、音頻、文檔、互聯網數據、電子筆錄等半結構化和非結構化數據。

數據中心建設，包括以下內容：

數據接入，包括元數據管理、數據定義、數據讀取、數據處理；數據來源包括視頻圖像、外部數據、內部警務數據；

數據治理，包括資源編目、數據血緣管理、標簽管理、數據質量管理、數據運維管理；

數據組織，建立基礎數據庫、主數據庫、關聯數據庫、專題數據庫、主題數據庫；

數據服務，包括數據服務接口、API網關。

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。