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，共享信息数据资源，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。

大数据反诈平台是打击治理电信网络新型违法犯罪作战平台，集资源整合、情报研判、侦查指挥为一体，在打击、防范、治理电信网络诈骗等新型违法犯罪中发挥着重要作用。

智慧公安反诈一体化平台，包括数据库建设、电信网络诈骗预警劝阻平台、电话短信诈骗预警系统、网络诈骗预警系统、移动互联网诈骗预警系统、大数据支撑系统、情指支撑系统、反诈应用工具。

大数据支撑系统，包括反诈数据处理融合、反诈业务态势感知、反诈数据业务分析、反诈预警精准劝阻。

反诈数据处理融合

大数据平台对汇聚的公安内部数据、社会资源数据、互联网公司数据等预警数据，通过数据分析算法模型，挖掘出潜在的价值数据。通过大数据平台建立主题数据库、专题数据库，为各类业务应用提供有效的数据支撑。反诈数据处理融合，包括数据汇聚、数据处理、业务库、知识库等功能。

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。

数据治理平台所需的各个重要环节，包括基础设施建设、数据采集、主数据管理、实时计算、批处理与数据仓库、数据存储及作业调度。完整的大数据平台都要有数据采集、数据处理（实时处理和批处理）、数据服务和数据展示环节。数据采集，技术选型上主要考虑其支持的数据源种类和协议是否丰富，能够对接非常多的数据源，同时尽可能地通过配置去集成数据源并采集数据。

流处理，现实生活中，很多数据是属于流式数据，即计算的输入并不是一个文件，而是源源不断的数据流，如实时交易所产生的数据、各种传感器数据。需要对这些数据进行实时分析，否则数据的价值会随着时间的流逝而消失。通过流计算技术，构建一个高度可扩展、分布式、快速、可靠的实时计算平台，用来处理高速流式数据。

批处理，通过构建数据仓库实现批处理是好的选择。数据仓库（Data Warehouse）是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。数据仓库将原本分散的数据统一抽取、清洗、加工、整理、汇聚于数据仓库，进行智能化的分析，形成分析性报告，用于支持管理者的业务决策、构建商业智能。

主数据管理，主数据管理模块本质上是一个传统的Web应用，可以选择基于Spring-Boot构建，使用MySQL作为后台数据库，对外通过Restful API提供主数据供给数据服务。

数据服务，可以基于Web应用技术搭建一个数据访问服务，这个服务通过分布式数据库提供的客户端类库访问数据库，然后对外提供Restful API数据服务。

数据展示，Web页面上可以使用D3.js、Echarts等JavaScript图形库。通过直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表，展示数据潜在的趋势和内在的特性，赋予用户极好的数据体验。

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。