行业应用成效显著，大数据未来可期
时间:2015-08-05 16:04:44 来源:安防行业协会 作者:未知
[摘要]大数据技术的应用，首先在交通数据分析领域得到广大客户的首肯，在互联网和IT技术不断渗透安防产业的进程中，安防大数据越来越受到厂商的重视。未来几年，涉及到大数据智能分析技术的业务将占据更多的市场份额。
在智能交通领域，大数据分析在各地交通管理部门中得以实施。从当前的数据分析应用看，主要聚焦在交通流量分析和车辆线索发现两方面。交通流量分析可为交通诱导、道路拥塞分析提供辅助性数据，弥补采样GPS信息进行交通流量分析的不足。在车辆线索发现方面，目前在套牌车辆分析以及车辆跟随分析方面成效显著。
大数据优势明显
毫无疑问，安防领域的用户越来越重视数据的价值，期望大数据技术能帮助其创新业务应用，特别是政府部门和企业商铺。政府部门通过十几年的信息化建设，特别是最近几年治安监控、道路卡口的成体系建设，采集了大量的数据资源，这些数据资源目前正亟待挖掘分析，以便提高社会治安管理成效，打击有组织犯罪，改善城市交通等。在企业商铺方面，则重点关注客流分析、热点商品等，用于进一步提高经营效率。
实践证明，这些技术的应用将颠覆已有靠人力脑力分析的管理经营模式，将业务管理和商业利润以数据化进行运行。因为传统的商务智能可以解决部分用户的数据挖掘需求，但当数据大规模增长时，传统的技术显得力不从心。利用累积的大数据资源，以及快速发展的大数据技术，可以深度挖掘安防领域的视频数据，在时间跨度和空间广度范围分析用户行为模式，为用户的经营或管理决策提供数据支撑。
民用领域商机更大
安防大数据有两个领域：一个是行业，一个是民用。行业领域的业务目标主要是协助业主创造价值，以及提高业主数据资产的附加值，因此充分开展视频分析，促进视频数据与行业业务数据的融合分析，创新行业应用新模式，是最为可行的商业模式。民用领域则跟当前的互联网商业模式比较接近，通过扩大用户规模，提供数据服务，深入挖掘用户消费习惯模式和潜在需求趋向，优化资源配置，是主要的商业模式。从这两个领域来看，民用领域的商业机会可能更多一点，因为通过公共的数据平台，能够吸引大量第三方的服务商一起提供多样化的服务，满足公众领域各式各样的客户需求。
但目前来看，真正实现大数据价值的还是在行业领域。从整体的格局来看，自从大数据技术在安防行业落地后，正对安防的产业格局产生积极的影响。安防建设从早期的模拟到数字，再到高清，产业发展的方向正因为大数据的发展而发生着变化。大数据应用进一步促进安防行业的智能化，同时多传感器的融合应用也在逐步替代传统的单一视频应用。大数据应用的发展，将促使安防应用与行业业务应用进一步融合，提高安防产品在业务实战应用中的成效。从这个角度分析，应该看到大数据虽然给行业应用带来的价值没有民用领域的大，但要看到其对产业的影响和推动是巨大的。
视频数据的应用障碍
大数据技术兴起于互联网行业，其对互联网的结构化数据和半结构化数据具有良好的适应性，但安防行业存在大量的非结构化数据，直接利用当前的大数据技术开展非结构化数据的分析是相当困难的。目前安防行业正积极开展大数据技术与智能识别技术的结合，通过智能识别技术从视频、图片等非结构化数据中提取结构化或半结构化特征数据，然后利用逐步成熟的大数据技术开展数据分析挖掘。
当前安防行业的大数据还主要集中在卡口数据，特别是交通卡口采集的车辆通行信息。但随着Smart IPC的进一步推广应用，泛卡口采集的车辆、人员、行为等数据，将成为新的数据分析热点。
泛IT化合作
安防行业的技术发展相对整个IT行业，还是稍微滞后。当前大数据在互联网的应用最为广泛，且卓有成效，IT厂商在大数据领域积累了大量的技术和经验。在大数据市场的应用过程中，安防厂商的首要目标是解决用户的需求，如果采取自身研发，不仅存在技术薄弱、人才匮乏等问题，同时也是项目时间所不能允许的。因此，与IT厂商的合作必然是最为可行的方式，形成泛IT化的应用模式，将安防大数据的应用与其他行业挂钩，用反渗透的思维形成利益共同体，打造安防大数据模式下的产业联盟。
在智能交通领域，大数据分析在各地交通管理部门中得以实施。从当前的数据分析应用看，主要聚焦在交通流量分析和车辆线索发现两方面。交通流量分析可为交通诱导、道路拥塞分析提供辅助性数据，弥补采样GPS信息进行交通流量分析的不足。在车辆线索发现方面，目前在套牌车辆分析以及车辆跟随分析方面成效显著。
大数据优势明显
毫无疑问，安防领域的用户越来越重视数据的价值，期望大数据技术能帮助其创新业务应用，特别是政府部门和企业商铺。政府部门通过十几年的信息化建设，特别是最近几年治安监控、道路卡口的成体系建设，采集了大量的数据资源，这些数据资源目前正亟待挖掘分析，以便提高社会治安管理成效，打击有组织犯罪，改善城市交通等。在企业商铺方面，则重点关注客流分析、热点商品等，用于进一步提高经营效率。
实践证明，这些技术的应用将颠覆已有靠人力脑力分析的管理经营模式，将业务管理和商业利润以数据化进行运行。因为传统的商务智能可以解决部分用户的数据挖掘需求，但当数据大规模增长时，传统的技术显得力不从心。利用累积的大数据资源，以及快速发展的大数据技术，可以深度挖掘安防领域的视频数据，在时间跨度和空间广度范围分析用户行为模式，为用户的经营或管理决策提供数据支撑。
民用领域商机更大
安防大数据有两个领域：一个是行业，一个是民用。行业领域的业务目标主要是协助业主创造价值，以及提高业主数据资产的附加值，因此充分开展视频分析，促进视频数据与行业业务数据的融合分析，创新行业应用新模式，是最为可行的商业模式。民用领域则跟当前的互联网商业模式比较接近，通过扩大用户规模，提供数据服务，深入挖掘用户消费习惯模式和潜在需求趋向，优化资源配置，是主要的商业模式。从这两个领域来看，民用领域的商业机会可能更多一点，因为通过公共的数据平台，能够吸引大量第三方的服务商一起提供多样化的服务，满足公众领域各式各样的客户需求。
但目前来看，真正实现大数据价值的还是在行业领域。从整体的格局来看，自从大数据技术在安防行业落地后，正对安防的产业格局产生积极的影响。安防建设从早期的模拟到数字，再到高清，产业发展的方向正因为大数据的发展而发生着变化。大数据应用进一步促进安防行业的智能化，同时多传感器的融合应用也在逐步替代传统的单一视频应用。大数据应用的发展，将促使安防应用与行业业务应用进一步融合，提高安防产品在业务实战应用中的成效。从这个角度分析，应该看到大数据虽然给行业应用带来的价值没有民用领域的大，但要看到其对产业的影响和推动是巨大的。
视频数据的应用障碍
大数据技术兴起于互联网行业，其对互联网的结构化数据和半结构化数据具有良好的适应性，但安防行业存在大量的非结构化数据，直接利用当前的大数据技术开展非结构化数据的分析是相当困难的。目前安防行业正积极开展大数据技术与智能识别技术的结合，通过智能识别技术从视频、图片等非结构化数据中提取结构化或半结构化特征数据，然后利用逐步成熟的大数据技术开展数据分析挖掘。
当前安防行业的大数据还主要集中在卡口数据，特别是交通卡口采集的车辆通行信息。但随着Smart IPC的进一步推广应用，泛卡口采集的车辆、人员、行为等数据，将成为新的数据分析热点。
泛IT化合作
安防行业的技术发展相对整个IT行业，还是稍微滞后。当前大数据在互联网的应用最为广泛，且卓有成效，IT厂商在大数据领域积累了大量的技术和经验。在大数据市场的应用过程中，安防厂商的首要目标是解决用户的需求，如果采取自身研发，不仅存在技术薄弱、人才匮乏等问题，同时也是项目时间所不能允许的。因此，与IT厂商的合作必然是最为可行的方式，形成泛IT化的应用模式，将安防大数据的应用与其他行业挂钩，用反渗透的思维形成利益共同体，打造安防大数据模式下的产业联盟。
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