公安数字化以大数据、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，构建公安数字化平台，实现公安信息数字化、网络化和智能化。公安数字化平台，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。

智慧内保是公安数字化建设的重要内容，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。

智慧内保在公安数字化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。

通过智慧内保警务平台，对内保单位开展安全检查，排查治安隐患；检查内保单位重点部位、重点物品，对重要岗位人员进行审查及身份核实，“人防、物防、技防”措施是否到位，并开展宣传教育工作。

通过智慧内保警务平台，整治辖区内重点单位、重要部位、重要基础设施及周边地区突出的治安问题，对各类扰乱治安秩序、盗窃公共财物、破坏基础设施等违法犯罪案件，加大侦办的力度，实现对单位内部安全事件的有效预测预警预防，提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平。

智慧内保警务平台，包括智慧警务管理平台、智慧警务APP、企业内保管理系统。

智慧警务管理平台，实现公安机关与社会单位信息联动、资源共用，将重要内保单位信息进行汇聚整合，深度挖掘单位安全信息的潜在价值，实现对单位内部安全事件的有效预测预警预防。

智慧警务管理平台，包括警务地图、监控中心、智能检索、工单中心、风险预警、反诈模块、通用应用、系统管理。

智能检索，支持自定义查询功能，实现内保单位基本信息、业务管理信息、案事件信息和感知信息的查询。

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。

随着信息化系统的不断建设，相关的数据量级已从TB级别跃升到PB级别，形成了名副其实的大数据。但是这些以往的海量数据大多只存在于垂直业务和单一应用中，数据过于分散且信息内容单一，而且缺乏有效的数据分析方法，数据处理效率低下，致使海量的数据无法被共享利用，严重制约信息化建设整体发展的速度。因此，需要通过信息化手段对已有各系统的海量数据进行整合、分类、归纳，搭建数据仓库，实现有效的数据存储与管理。

大数据利用各种分析方法，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。