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、高危人群筛查、串并案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，包括汇聚内保单位基础信息，建设信息资源库，为数据交换共享提供服务支撑；实现内保辅助决策，展示单位内保工作形势，提供参考和数据支撑；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。

智慧内保安全监管大数据平台，包括数据中心、智慧内保安全监管系统、企业采集系统、智慧内保警务通APP。

智慧内保安全监管系统，包括重点单位管理、人员密集场所管理、人员信息管理、自查管理、非警务纠纷调解管理、案件信息管理、行业专家管理、标签管理、数据统计、分析研判、任务下达、预警提示、系统管理。

非警务纠纷调解管理

实现常态化的矛盾纠纷排查化解，建立合理的矛盾纠纷排查机制；健全矛盾纠纷多元化联调机制，实现行政调解、人民调解、司法调解有机联动、相互协调。

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。

大数据基础平台对大规模数据集（海量数据），提供底层分布式计算和分布式存储技术，可以扩展到数以千计的存储和计算节点，提供高可用服务的大数据集群。大数据平台具备数据的可靠性、安全性和高可用性，是构建整个大数据技术架构的基础平台。产品特性包括：分布式计算、分布式存储、支持数以千计的存储和计算节点、高可用服务，以及保证数据的可靠性、安全性和高可用性。

数据是一种宝贵的资源。利用新技术新方法挖掘现有数据的价值，找到数据间的关联关系，提高基础数据的利用率，并预测未来趋势及行为，是面临的迫切问题。一批新兴的数据处理、挖掘与分析技术不断涌现，如大数据平台、数据仓库、分布式数据库、数据挖掘平台、大数据可视化，使分析处理海量数据变得更加容易、更加便捷。

Hadoop是一个成熟的大数据处理框架，允许在集群中使用简单的编程模型对大规模数据集进行分布式计算。它被设计为可以从单一服务服务器扩展到数以千计的本地计算和存储节点，并且Hadoop会在应用层面监测和处理错误，而不依靠硬件的高可用性，所以Hadoop能够在一个每个节点都有可能出错的集群之上提供一个高可用服务。

Hadoop具有如下几个特点：（1）Hadoop是一个框架。Hadoop是由一系列的软件库组成的框架。这些软件库也可称作功能模块，它们各自负责Hadoop的一部分功能，其中主要的是Common、HDFS和YARN。HDFS负责数据的存储，YARN负责统一资源调度和管理，Common提供远程过程调用RPC、序列化机制等。

（2）Hadoop适合处理大规模数据。Hadoop海量数据的处理能力十分可观，并且能够实现分布式存储和分布式计算，在统一的资源管理和调度平台，扩展能力优秀。

（3）Hadoop被部署在一个集群上。集群是一组通过网络互联的计算机。集群里每一台计算机称作一个节点。Hadoop被部署在集群之上，对外提供服务。当节点数量多的时候，故障将成为一种常态而不是异常现象。数据的灾备以及应用的容错，对于用户是透明的。用户得到的是一个提供高可用服务的集群。

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。