当下，安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题，吸引着更多人的关注。

从数据的结构类型来看，包括各类非结构化、结构化以及半结构化信息。非结构化数据主要包括视频录像和图像记录，如监控视频录像、报警录像、车辆卡口图片、人脸抓拍图片、报警抓拍图片等;结构化数据则包括报警记录、系统日志记录、运维数据记录、摘要分析等结构化描述信息，以及各种相关的信息数据库，如人口信息、地理数据信息、车驾管信息等;半结构化数据则如人脸建模。

在安防领域，大数据的应用目前主要有两个方向。一是个人消费领域，如家庭和社交媒体产生的数据;另外是城市基础设施建设，平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这个城市基础设施建设是大数据安防应用主流，而个人消费领域还在孕育阶段，期待厚积薄发。不管怎样，大数据带给安防行业化应用的未来可以期待，关键在于如何深耕、挖掘，进而体现数据价值。

视频应用方面，是大数据在安防领域的应用主要。视频具有比较高信息含量、比较大的数据量因而在视频智能分析中具有重要的地位。智能视频分析研究具有广阔的前景，其以监控视频资源作为资源基础，对于历史监控和实时视频资源目标对象的提取、增强行为分析，使得对于监控视频的处理从被动的处置向事前主动预防转变。而视频监控的高清化和超高清化发展方向，以及数据信息资源的成倍指数级别的爆发式增长，使得对于视频监控的处理方式更加灵、伸缩性更大，多台服务器同时在多个节点进行处理，大大加大了数据的处理进程，使得数据时代下，大数据与安防的结合更加紧密和便利。

大数据在带来巨大机遇的同时，也带来了很大的挑战。按照IT产业的法则：在满足客户需求的前提之下，往往技术成本越低，其生命力往往越强。由于数据量的急速扩大，以及随之而来的大规模计算的需求越来越多，一味采用高配硬件，使得硬件投资成为客户不可承受之重。如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低硬件成本投资将成为海量非结构化数据存储的一个难题。此外，还有数据挖掘、分析算法的成熟度问题、时效性问题、信息安全与用户隐私问题、视频图像数据挖掘等难点。

大数据的魅力并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。所以，对于安防行业而言，如何将非结构化数据转换成为结构化数据，如何深入挖掘并有效利用这些大规模数据，已经迫在眉睫。

值得庆幸的是，随着一系列政策的出台，大数据国家战略正在加速落地，大数据产业发展机遇空前。2016年，继国家发改委印发了《关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知》后，环保部、国务院办公厅、国土资源部、国家林业局、煤工委、交通运输部、农业部均推出大数据发展意见和方案，大数据政策从全面、总体规划逐渐朝各大产业、各细分领域延伸，大数据产业发展也在逐步从理论研究走向实际应用之路。

从大数据中“挖出金矿”，是真正考验企业核心硬技术的阶段。安防企业需要脚踏实地、一步步迭代出符合时代需求的产品，在保持自主研发和创新的基础上，挖掘市场潜力，在具体应用上扎根垂直领域，并且从解决用户在大数据管理中遇到的实际问题入手，以实际应用带动产业链配套进行市场竞争。