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。

社会治安防控体系建设，结合公安智慧新警务建设需求，以治安圈层查控、单元防控、要素管控为主的立体化、信息化社会治安防控体系建设，进一步提高社会治安的控制力，使人民群众安全感和满意度提升，社会更加安定有序。

社会治安防控体系建设，对智慧内保管控、公交智慧安防、新兴业态管控、重点人管控、矛盾纠纷管理、互联网应用、治安综合业务移动应用等方面进行规范化、智能化建设，提升社会治安防控治理智能化水平，提升社区安全防范智能化水平，加强内部安全管理防范，打造城区公交社会治安防控要素智能化监管平台。

社会治安防控体系平台，包括综合业务应用门户、智慧内保管控、公交智慧安防、新兴业态管控、重点人管控、矛盾纠纷管理、多级工作台、互联网应用、综合业务移动应用、数据资源建设。

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。平台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。

大数据平台的采集源端进行数据采集时通常要面对数据结构、业务规则、技术特性等方面的综合挑战。如果数据源和大数据平台处于相同的网络环境，具有类似的数据结构和编码映射，可以通过工具配置或脚本进行采集。当需要面对和对接第三方的数据生产系统，需要遵循对方的抽取协议，以及跨网段的数据访问，从而需要对采集应用进行一定程度上的定制化开发。通过大数据平台，可完成数据采集配置和根据实时需求进行定制化开发。

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。

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的数据来源于业务处理系统，需要按照数据仓库的逻辑模型和物理模型，在源系统数据分析的基础上，按照源系统数据和数据仓库数据之间的映射关系，经过数据的抽取、转换和加载等环节方可以进入数据仓库，这个过程简称为ETL处理。ETL遵循如下设计原则：（1）灵活性：不同的时间段中能够进行数据获取、转换、装载；（2）可重复性：支持失败的ETL任务数据重新装载；（3）模块化：ETL过程分步实施，每个过程通过不同的模块组件来完成，并尽可能复用这些组件；（4）迭代方法：满足当前的业务需求，尽可能搭建满足未来的业务需求的平台上不断开发实施；（5）ETL逻辑顺序：依赖业务系统数据处理方式，来定义ETL处理流程控制。

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。