京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据植根安防行业 绽放价值光彩
如今,大数据的发展正在如火如荼的进行中,大数据的应用也在逐渐深入,对安防行业的影响也是巨大的,大数据正植根于安防行业,绽放价值的光彩。
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。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。
安防行业的发展,对平安城市的构建是至关重要的,而安防行业在推动平安城市建设中,需要借助相关工具,大数据的应用为安防行业输入巨大的动力,植根于安防行业的大数据,也将其价值发挥的淋漓尽致。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26