智慧公安以大数据、云计算、人工智能、物联网和移动互联网技术为支撑，以“打、防、管、控”为目的，综合研判为核心，共享信息数据资源，融合业务功能，构建公安智慧大数据平台，实现公安信息数字化、网络化和智能化。智慧公安大数据平台，全面感知、综合分析、整合公安业务资源和社会化信息资源，提供高效的警务管理手段，拓展便民服务空间。

智慧内保是社会治安防控体系建设的重要内容，汇聚单位标准地址、从业人员、保卫人员等基础信息，对重点单位和要害部位的人员，结合空间数据，建立人员全息档案，进行警情态势预测分析、重点人员预警分析、重点车辆预警分析等主题和多维度分析研判，实现多维度预警。

智慧内保在平安城市建设中起着举足轻重的作用。一方面，汇聚内保单位基础信息，建设内保基础信息资源库，为治安管理、服务实战、跨省跨区域数据交换共享提供服务支撑。另一方面，实现内保辅助决策功能，展示单位内保工作形势，为相关政策修改、制定提供参考和数据支撑。最后，实现内保监测预警功能，采用大数据挖掘、人工智能等技术进行预警监测。

智慧内保安全监管平台，包括数据中心、智慧内保安全监管系统、智慧内保警务通APP系统、系统管理。

数据中心提供对海量数据的处理、存储、计算、分析、数据挖掘和数据服务。数据资源涉及公安所有的数据资源类型，包括市局各部门、各专业警种等业务系统数据，各种社会数据资源和部省资源；涵盖各种结构化数据，以及视频、图片、音频、文档、互联网数据、电子笔录等半结构化和非结构化数据。

数据中心建设包括以下内容：

数据采集接入，包括元数据管理、数据定义、数据读取、数据处理；汇聚内保单位基础信息、单位标准地址、从业人员、保卫人员等基础信息，对重点单位和要害部位的人员，结合空间数据，建立人员全息档案。

数据治理，包括资源编目、数据血缘管理、标签管理、数据质量管理、数据运维管理。

数据组织，建立基础数据库、主数据库、关联数据库、专题数据库、主题数据库；建设信息资源库，实现内保辅助决策提供参考和数据支撑。

公安大数据分析利用各种分析方法，对已有数据进行统计和分析，提供历史数据的分析结果。帮助决策者能快速有效的从大量资料中，获得有价值的分析结果，做出科学的决策，帮助构建公安智能。

近年来，数据挖掘理论及其技术研究和开发取得了较为快速的发展，其在各个领域应用有着非常广阔的空间和潜力。数据挖掘主要依赖两项技术：一是对某个领域各部门产生的各种业务数据进行整理和集成，搭建支持决策的数据分析环境，即数据仓库；二是发现隐藏在各种监测数据之中的有用知识，即数据挖掘。

作为一个多学科交叉的领域，数据挖掘可以用多种方式定义，例如“从数据中挖掘知识”、“知识挖掘”等。许多人把数据挖掘视为另一个流行术语——数据中的知识发现的同义词。由以下步骤组成：（1）数据清理：清除噪声和删除不一致数据；（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起；（3）数据选择：从数据库中提取与分析任务相关数据；（4）数据变换：通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式；（5）数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式；（6）模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣模式；（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。