大数据处理技术成为安防厂商竞争焦点

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。大数据量的应用对安防厂商的要求会越来越高，“统一监控”平台的门槛会越来越高。未来，技术实力和实际的应用案例是厂家在大平台项目竞投标中取胜的关键。

大数据普及率越来越高

大数据获得动力，关键在于开放源代码，帮助分解和分析数据。Hadoop和NoSQL数据库便是其中的赢家，他们让其他技术商望而却步、处境很被动。毕竟，我们需要清楚怎样创建一个平台，既能解开所有的数据，克服数据相互独立的障碍，又能将数据重新上锁。

当今，许多通用的大数据分析平台已投入市场，人们同时期望更多平台的出现，可以运用在特殊领域，如药物创新、客户关系管理、应用性能的监控和使用。若市场逐步成熟，在通用分析平台之上，开发特定的垂直应用将会实现。但现在的技术有限，除非考虑利用潜在的数据库技术作为通用平台。

人们期望更多特定的垂直应用出现，把目标定为特定领域的数据分析，这些特定领域包括航运业、销售业、网上购物、社交媒体用户的情绪分析等等。同时，其他公司正在研发小规模分析引擎的软件套件。比如，社交媒体管理工具，这些工具以数据分析作为基础。

在不同情况下，最重要的不是机器搜集数据、得到初始数据，而是人为顶端分析，只有人为因素才使这些数据有意义。当大数据分析逐渐成为主流，它将会变得和其它早期的技术一样普遍。大数据分析也会逐步成为一种日常工具，但关键还在于人为操作。

大数据处理技术成为安防厂商竞争焦点

从全省视频监控，交通卡口监控，或者运营商全部机房和基站的环境量监控可以看出，原来的系统数据查询越来越慢，写入的数据越来越多，需要配置的存储也越来越大，原先使用的关系型数据库性能压力越来越大，IO陷入瓶颈。不得不承认安防领域的大数据时代已经来了，任何一个做大安防平台的厂商都无法避开。

视频数据的连续性存储，设备告警的不断产生，人脸识别产生的图片对比，卡口监控的抓拍数据及车辆图片，各种环境信号量(电池、温度、湿度、空调等)的实时数据上报，且客户对数据存储要求至少半年到1年，甚至有些客户为方便事后的统计和分析，要求数据存储2-3年，数据很容易就到达PB级。大数据更侧重帮助各类客户从日趋海量的数据中快速发掘高价值的信息，协助客户提升其决策的效率和精准度。如此，大数据的处理好坏就成了客户关注的焦点，大数据的处理技术就成了厂家能力的体现了。

安防厂家需积极加强内功，提高研发能力，加强技术储备，应对更大数据量带来的冲击。我们预测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。

寻求大数据安防商业价值

大数据虽然在互联网上是热门的应用之一，但是在安防行业，由于其自身的业务特点和行业内的厂家受研发方向限制，导致“大数据“技术没有在安防行业深入应用，那么逐步挖掘出大数据在安防项目中的应用与发展方向对于大多数安企来说是绝佳的机遇之一。

面对超大规模的监控应用，作为数据的存储系统，在保障数据安全性、可靠性和稳定性的同时，应保证应用性能，如多路视频并发写入、文件检索、视频回放、数据管理等等。大数据的分析与挖掘作为智慧城市与智慧安防之间的共同支撑点之一，建立于大数据深度挖掘基础之上的城市综合性管理平台，才能打破传统行业信息孤岛的壁垒。

在信息时代，数据是一种重要的生产要素，如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样，并且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果，尽可能的降低成本，提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。通过分析直接从产品测试现场收集的数据，不仅能够帮助企业改进设计，还能通过深入分析客户行为，然后对比大量的市场数据，可以超越他的竞争对手。

目前有许多企业认识到大数据分析应用的潜在价值，将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据，综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象，包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上，以便创造更多的商业价值。

关于大数据：

大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。