公安大数据主要由公安业务数据、地理信息数据、互联网数据等组成。通过大数据平台，对公安大数据进行信息提取、分析、数据挖掘和可视化，用于警情时空分布和时空演化、犯罪事件热点分析、关注对象的轨迹跟踪等多个公安业务领域，全面提升公安机关的整体工作效率。

数据挖掘平台从海量数据中，通过算法搜索隐藏于其中信息。平台通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现目标。通过数据挖掘平台，将海量数据转化为宝贵的“数据资产”。

通过数据挖掘平台，采集分析海量历史犯罪数据，用于进行犯罪行为的研究分析。利用数学模型算法和历史犯罪行为表现出来的规律，分析出下一个可能发生犯罪行为的地点并重点进行干预。通过数据挖掘平台和预测式警务的做法，能将相关区域的犯罪率大幅降低。

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。

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。