京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算大数据融合安防未来应用丰富多彩
安防云、大数据的时代已悄悄来临,这将对整个安防生态链产生影响。云计算促使安防行业中商业模式的变革,会涌现出一批安防服务型企业,提供安防云服务,使更多的人享受到安防服务。大数据能够针对海量数据进行高效的存储和处理,包括快速检索、高效分析、事件预测、预判等,以此提升安防云的服务能力,为用户提供更好的服务。云计算、大数据当前都还处于发展的初级阶段,未来行业应用备受瞩目。
云计算、大数据给安防企业带来新机遇
随着云计算、大数据的逐渐渗入,安防行业的发展已经到了一个历史转折点,这给广大的企业带来了新的机遇。
首先,针对云计算的业务模式,企业可将细分行业作为切入点,如在教育、医疗、家庭、个体商户、环保等领域,为特定的用户提供专业的安防云服务。
其次,在大数据领域,企业可以利用大数据技术深入创新,开发出有价值的应用。大数据可以进行数据的深入挖掘、预测分析,为用户带来更为丰富的服务,同时提升企业的价值。当然,大数据有一个前提,数据要足够广、足够大,而且谁掌握了数据,谁就有更好的机会。随着云计算业务模式的发展成熟,数据量必然会越来越大,而安防云的服务商将会是直接的受益者,因为他们掌握了大量的数据。
再次,在云计算、大数据影响到的领域中,都会有相应的机会点,如改善视频智能技术、改善视频编码技术、参与标准制定、参与视频云服务平台建设等等。
在云计算的浪潮下,探索和发展安防云商业模式;在大数据的浪潮下,创新业务功能,丰富安防云服务。企业必须拥抱云计算、大数据,转变发展思路,创新业务模式,利用新技术发展新业务,在新的安防云时代下迎接新的机遇和挑战。
大数据成安防监控发展潮流
最早提出“大数据时代”已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在《大数据时代到来》报告中指出,大数据现在已经进入全球经济的各个部门,就像其他的生产必备要素一样,许多现代经济活动离开了它根本不能发生,大数据将带来一波生产率增长和消费者盈余浪潮。而至今,它也将开启中国监控资本市场的新一轮的寻宝游戏。
在视频监控领域,伴随着高清监控时代的大潮,产生了越来越多的海量视频数据。但是,大量的视频数据仍然是独立的、零散的。视频录像数据散布在各个行业、单位独立的系统中,没有发挥达到联网、共享,业界也没有形成对数据挖掘、利用的通用方法,核心技术仍然在研究中,尚没有实现重大突破。
目前大量的视频监控数据运用于安防领域,但主要以人工搜索为主,政府之间跨警种、跨部门、跨区域的联网共享应用仍然较少,更不用说为老百姓、为社会所用的应用还没有启动。如能开放这些视频资源,为老百姓服务,而不仅仅用于治安、刑事案件,能通过信息公开、数据共享、数据挖掘推动新型的数据服务业的大发展,将是社会的福音。
大数据是未来发展趋势,中国很多公司现在都在做大数据业务,但真正将大数据的挖掘和应用落到实处,转变为商业模式的企业还是很少,目前很多大数据概念都是噱头。而安防企业需要做的,便是积极加强内功,提高研发能力,加强技术储备,应对更大数据量带来的冲击。后期安防厂家会进行分化,部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕,专注于产品和技术,一部分安防厂家会向大安防集成平台转变,专注于业务整合和数据分析处理。
云存储为安防领域添彩
平安城市、智慧城市的建设促使安防云存储技术的应用,智慧城市提出,其一大要求就是将视频存储数据相互之间进行联动、共享,例如在犯罪追踪时,公安、交通、民用行业等多范围的存储数据能够共享,而这种共享具备了云存储的特性;传统的存储技术无法满足社会发展需求,云存储的在安防领域的应用成为必然。
当前国内几个平安城市已经做了尝试,未来将由试点的模范作用,借助于智慧城市的大规模应用,聚集众人力量,推进相关的应用标准完善,相信可以更快地推动云存储在安防领域的应用。
当前的应用需求方面,部分行业用户,例如石油、煤矿、金矿等,需要将所有的数据汇总一起进行分析处理,这种需求在可以打造私有云;而部分用户想要建设整个监控系统,却又不想花费太多精力,又希望整个城市的所有数据能够进行共享,出现意外时能故偶及时联动,这就可以采取共有云方式。以上这些应用模式得到广泛应用的话,将会对传统的安防工程商、集成商具有重大的冲击。
未来通过云存储,越来越多的IT行业的技术与理念引入安防,传统的安防将会遇到越来越大的挑战,甚至有业内人士预计,安防行业将会逐渐被IT同化。云存储技术在安防领域的推广,还存在条件限制,作为安防领域的主要分支视频监控,其数据量对宽带的消耗量非常大,目前还不具备数据中心化的条件,云存储在安防领域的应用还将走一段长路,但是随着当前互联网发展,云安防的前景将会更好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08