视频信息的丰富与清晰让安防数据不再仅仅局限于事后的查证功能，同时也给了智能化技术应用的空间。如何利用现有视频存储数据，更有效率地满足客户安全需求，甚至是提高客户的业务发展，近年来一直是业内关注的热点。

从云平台与大数据，随着IT技术的不断演进，它们对安防业务的影响也逐渐凸显，谁能在这种大融合、大发展的时代受益?

谈大数据始终绕不过云计算。IT界对两者的关系也有过一些不同的观点，不过总体来看，认为这两者是互相补充的仍为多数。比如，VMware全球高级副总裁范承工就形象地比喻“大数据是超级跑车，云计算是高速公路”。他认为，大数据离企业的核心业务的竞争力更接近，云计算是一种提供价值的模式，它既是一种商业模式也是一种技术模式，使企业能够更加高效率建立基础架构，更灵活的应用基础架构，包括大数据等各类应用，能够更好的运转起来。

那么，大数据究竟能往哪些方面挖掘商业价值？可以从以下四个方面挖掘出巨大的商业价值：第一，对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动；第二，运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率；第三，提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率；第四，进行商业模式、产品和服务的创新。

通过以上四个杠杆，大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用。其中，受益较为明显的就是零售行业，通过对交易过程、产品使用和购买行为进行数据化分析和挖掘，可以在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量的情况下何种方案投入回报最高。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%—1%的增长幅度。

对于安防行业来说同样如此。目前来看，大数据的典型应用是平安城市。

平安城市是一个特大型的管理系统，综合性强。它的建设目标是满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，往往还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，并考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。所以，平安城市注定将是一个大的数据集合体，对它的精准分析和高效利用也就至关重要。

而从具体行业来看，从“事后查看”到“事前预警”，多年来一直是公安、交通等各重点行业用户的迫切需求，但长期以来，视频的清晰度以及各项基础、分析技术的发展都无法满足现实的需求。而随着高清技术的应用以及IT架构、分析技术的快速发展，依靠大数据分析技术，能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息，从而使“事前预警”成为现实。

当然，大数据分析确实有其价值，但相关技术的成熟不可能是一蹴而就的，特别是在相关IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层仍然需要全面导入创新技术。

目前从安防角度来看，对于结构化数据，平台软件产品上已经普遍出现了对此类数据的数据统计、分析及简单地自动处理。如统计用户登录次数、设备断线等等;而对于非结构化数据的分析、应用、处理，目前我们更多地是把它归属到智能分析的范畴。比如车牌智能识别、智能行为分析(包括绊线、越界)、人脸识别、视频分类检索及视频浓缩摘要技术等等。这些技术中，很多已在初期应用中，而很多仍然处在研发过程中。对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。

作为新一代信息技术的具体应用形态，物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络近年来都得到快速发展，而大数据的处理和分析又成为这种融合发展提供核心支撑。大数据伴随这些应用不断增长，云计算则为这些海量的、多样化的大数据提供存储和运算的支撑平台。据估算，全球可统计的数据存储量在2011年约为1.8ZB，2012年将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB;其中，结构化数据的增长速度约为32%，而非结构化数据还要快上一倍，约为63%。反过来，对大数据的分析、优化结果反馈到物联网等应用中，又进一步改善使用体验，并创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。