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安防厂商为您详解安防与大数据

仅仅几年时间里,大数据技术就从之前的炒作阶段逐渐发展成为新数字时代中的核心技术之一。2014年,大数据慢慢地从测试阶段走向研发和生产。2015年,大数据将如何发展,发展重点是哪些呢,? a&s邀请安防厂商一同探讨。
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  【安防知识网】仅仅几年时间里,大数据技术就从之前的炒作阶段逐渐发展成为新数字时代中的核心技术之一。2014年,大数据慢慢地从测试阶段走向研发和生产。2015年,大数据将如何发展,发展重点是哪些呢,? a&s邀请安防厂商一同探讨。

  受访者:希捷科技中国区云和企业级OEM客户总监 钱亚欧

  深圳市保千里电子有限公司副总裁 陈杨辉

  苏州科达科技有限公司平安城市交付中心副总监 闻扬

  1.请问贵司如何定义 “大数据”?

  科达:“大数据”的四个特征:海量(数据量达到PB/EB级别),多类型(结构化的、半结构化的、非结构化的掺杂在一起),高时效(数据变化速度快,时效性强),低密度(有价值的信息埋藏在大量数据中,有待挖掘)

  保千里:大数据呈现出的典型特征是4个V:规模(volume)、速度(velocity)、类型多(variety)、价值密度低(veracity)。大数据时代的战略意义已超越如何掌握庞大的数据信息,而是实现对这些数据的深层挖掘,进而让其“增值”。

  如果说大数据的特点是海量和非结构化,那也是不全面的。大数据带来的挑战还在于它的实时处理。在当今快速变化的社会经济形势面前,把握数据的时效性,是立于不败之地的关键。

  希捷:大数据是信息时代的产物,其定义可以从几个方面理解。首先,“大数据”不仅仅指数据量特别大;其次,“大数据”还意味着数据的类别丰富;再者,传统的数据库工具很难抓取、管理和处理这样的数据集内容。更重要的是,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得拥有巨大价值的产品和服务以及深刻的洞见,最终做出更睿智的决策,这正是企业关注大数据的一个最大原因,对于企业来说,在合理的时间内撷取、处理、并整理大数据,使其成为帮助企业经营决策的资讯,提升企业的服务水平,优化用户体验,最终实现收益的最大化。

  2.大数据时代的到来是必然还是无奈,为什么要发展大数据技术?

  科达:大数据的时代的到来是必然。发展大数据技术是为了更好地利用数据,挖掘出其中的信息,为数据的拥有者和使用者创造出更大的价值。

  保千里:驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面:一是消费领域,如网购及社交媒体应用产生的大量数据;另一方面来自城市基础设施建设,安防便是其中之一。建设平安城市的过程伴随大量数据的产生,尤其是以视频监控为主要特征的数字安全监控(Digital Security Surveillance,DSS)。我们所居住的城市中有无数的高清摄像头,涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等,视频接入规模从几千到几十万,随着安防监控对高清、智能、联网的要求越来越高,每天产生的数据规模正以惊人的速度不断增长。

  随着数据量的快速增加,对于大数据的存储和大数据的开发需求必然快速增加。从2014年中国大数据行业的表现来说,中国大数据行业已经开始了高速发展发展的步伐。

  希捷:在网络化时代,商界、经济、学术界、政府及其他诸多领域的数据都呈现指数性以及爆炸式增长,数据的迅速膨胀是时代发展的必然。

  数据决定着企业的未来。随着时间的推移,企业将越来越多的意识到大数据分析的重要性。大量企业的决策、管理和优化运营将越来越倚重于数据分析,而数据分析以其精准性为企业提供决策的可靠依据,比如麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址,卓越亚马逊、淘宝等电商则通过对海量数据分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据技术的重要性让其成为当前重要的研究课题,而大数据技术应市场需求而生,其发展势在必行。

  3.您怎样看待目前的大数据市场? 大数据分析的相关技术发展现状如何?

  科达:目前大数据市场仍处于起步阶段,相关技术已经在部分领域(如搜索、互联网广告、O2O等)得到应用,该技术发展已经进入爆发期,业界主流IT公司都推出了自己基于大数据技术的产品和解决方案,面向不同领域的大数据技术也层出不穷。

  保千里:2012年,“大数据”一词开始大热。两三年来,已经在商业、工业、交通、医疗、社会管理等多方面有了应用,其重要性已毋庸置疑,现在关注的焦点更多是应用、技术以及最底层的算法。

  当数据全面实现联网、共享,得到有效存储,并予以充分分析和挖掘,大数据时代将真正深化。当前,大数据及云计算技术从热词到落地,从企业到个人都在享受其带来的福利,数据存储、计算、整合及利用为许多企业带来商机,也为个人提供了更为便捷的互联网服务。但与此同时,用户存储在云端的个人信息数据安全也面临着极大的挑战,大数据分析技术也未能实现真正意义上的智能化。

  希捷:当前大数据的应用颇为广泛并且受到不同行业以及领域前所未有的重视,其中包括安防、科研、金融及医疗等重要领域,因而,大数据在整个市场中的发展前景非常广阔,行业用户对于大数据技术的需求更为明显以及急迫。

  那么当今大数据分析的相关技术现状是怎样呢?这就要从大数据技术研究发展的几个方面着手,首先,在理论方面,有一些基本的理论问题尚待解决,比如大数据的结构模型以及数据理论体系等缺乏确切的认识以及判定标准。其次,关键技术研究方面也存在一些尚未解决的核心技术问题,比如大数据格式的转化、数据的转移等。再者,在应用实践方面,大数据技术主要应用于数据管理、数据搜索分析以及集成等。最后,大数据安全方面,大数据技术的用户隐私和数据质量问题是当前研究的重点。

  4.大数据得以实现的核心技术有哪些?如何利用?

  科达:核心技术包括:1)海量数据的存储和检索。通常使用分布式文件系统、基于列的Non-SQL数据库等方式来存储和检索海量数据。2)分布式计算平台/框架,目前最流行的就是基于MapReduce或其变种的各类分布式计算平台/框架,通过将任务分布到大量服务器上并发处理提高系统的实时响应速度。3)多维度数据采集。结合物联网技术和传感器技术,使得数据的来源多种多样,为后续的数据分析挖掘奠定基础。4)智能分析与识别。对于大量非结构化的数据(如音视频数据),需要接近甚至超越人类能力的智能分析与识别技术,将采集到的非结构化数据转换为计算机能处理的半结构化和结构化数据。

  保千里:云技术、智能分析技术是大数据实现落地的核心技术。

  目前智能分析技术已经广泛应用于各种安防领域,在大数据时代,面对海量的视频数据,智能视频分析技术在数据挖掘方面被赋予厚望,安防进入云计算大数据时代使得云存储、视频智能分析成为现实。

  希捷:大数据具有海量、多样以及快速的特征,这些特定的特征对实现大数据的核心技术提出了更高的要求。这些核心技术包括:大规模并行处理数据库、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。那么我们如何利用这样的核心技术实现大数据呢?

  并行处理技术是实现大数据的一种核心技术,该技术主要是以算法为核心,并行语言为描述,软硬件作为实现工具的一种相互联系且相互制约的结构技术。要使用并行处理技术,首先需要对程序进行并行化处理,也就是说将工作各部分分配到不同处理机中。

  分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。

  分布式数据库使用的计算机系统较小,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都有完整的拷贝副本,并具有自己局部的数据库,位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接,共同组成一个完整的、全局的大型数据库。

  云计算平台的利用其实较为简单,对于企业来讲,用户只需要一台具备基本计算能力的计算设备以及一个有效的互联网连接,就可以随时随地使用该服务。

  在数据呈现指数性增长的今天,可扩展的存储系统对于企业来说尤为关键,这样的存储系统可以降低企业成本。希捷 Kinetic 开放式存储平台是首款基于设备的存储平台,交付更高性能和容量以及改进的机架密度,简化扩展的架构,实现更低的总拥有成本。

  5.作为安防企业,您觉得将大数据技术引入安防的困难点有哪些?如何解决?

  科达:大数据技术应用在安防行业的主要困难点有:1)如何准确地从非结构化数据(如音视频)中提取计算机易于处理的结构化、半结构化的信息。其解决方法有赖于数字音频/图像处理技术、模式识别技术、传感器技术的持续进步。2)如何将大数据与安防业务需求结合,创造出更多的数据利用模式,从而为数据的拥有者和使用者创造出更多的价值。其解决方法需要依靠对大数据技术和安防业务都有非常深入理解的业务专家,设计出贴合用户需求的业务模型。

  保千里:要做到大数据应用,就必须为每个视频贴上更多的属性标签,也就是业内所说的结构化过程。安防行业数据多以视频为主,视频数据除了时间和空间的属性外,并没有其他的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外,大多的视频只能靠人慢慢甄别,这离大数据应用还相去甚远。数据结构化是未来视频应用技术的制高点,其核心是模式识别算法,要做到自动把视频中的特征识别出来贴上标签后入库。这样在日后需要的时候,才能实现海量视频的快速查询和碰撞研判,甚至能像商业大数据那样做到归类统计。

  智能分析是安防大数据区别于IT大数据的根本点,只有利用智能分析技术将安防大数据的非结构化数据转换为结构化数据,才能将IT大数据成熟的技术体系应用到安防大数据中,充分发挥安防大数据的作用。对于视频图像等非结构化数据的分析和处理,目前可能更多地是把它归属到智能分析的范畴,这些技术很多已在初期应用中不断改进和完善,很多更新的智能分析技术仍处在研发过程中,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。日益丰富的智能算法将大大提高视频监控摄像机的使用范围和价值,处于应用初级阶段的智能视频监控,也将随着智能算法的日益丰富而快速发展。而数字处理芯片、编解码能力以及压缩算法,是影响图像处理技术的重要因素。安防智能化的核心还体现在VA(视频分析或图像分析),而VA需要底层算法的支持并运用单元执行,这可提高视频分析的效率。

  希捷:大数据技术引入安防企业时也难免会遇到不同的困难,比如大量的高清视频录像给存储后端带来了巨大压力,尤以道路监控最为突显。道路监控覆盖面相对较广,其视频录像存储的压力与日俱增。如何利用最低的成本,有效的存储并且管理这些海量数据也成为当下管理者需要考虑的重要问题。

  第七代 6TB 希捷监控专用硬盘满足对高分辨率摄像机数量的不断需求,并确保始终运行的监控系统的性能和耐用性。可 24×7 全天候运行,支持长达 400 多小时的高清内容,成为大数据时代安防企业的不二选择。

  6.目前安防行业是如何利用大数据技术处理数据信息的? 大数据技术又是怎样进行高效、快速的筛选有效信息的?

  科达:目前安防行业主要利用大数据技术进行海量图片、视频信息的特征提取、存储、检索和分析比对。利用大数据技术首先可以实现海量特征信息的可靠存储(分布式文件系统的冗余备份机制),其次可以实现特征信息的快速比对筛选(基于MapReduce框架并发分析)

  保千里:安防大数据的处理和分析工具主要有两类:一类是对视频图像等非结构化信息的处理和分析工具,包括视频智能分析工具、视频摘要工具、图像清晰化工具、视频清晰化工具、视频转码工具、视频编辑工具等等;另一类则是对结构化、半结构化信息的大数据分析处理工具,此类处理和分析工具安防界吸取了IT界在处理大数据方面的架构和经验,比较流行的如Hadoop,Spark大数据处理的框架,以及Mahout、R数据挖掘工具,以对结构化和半结构化的数据可以实现快速和准确的数据分析和挖掘。

  大数据在安防行业的应用使得安防更加智能化,大数据的技术一般分为数据采集、存储、挖掘和分析技术。其中,智能分析居于核心地位。

  希捷:安防行业有着海量的视频、图片数据,繁多的数据种类、PB级的数据量、低价值密度的视频数据、快速的数据更新等特性都预示着安防行业需要利用大数据技术处理数据信息。

  面对海量数据,安防企业难免遇到这样的问题:大部分录像均属于冗余信息,如何在海量数据中快速的挑选有效信息呢?随着技术的发展,智能分析渐渐进入人们的视野,成为解决该问题的有效途径。智能分析依赖于视频算法,对视频内容进行分析,通过提取视频中关键信息,然后进行标记或处理,形成相应事件和告警的监控方式,人们可以通过各种属性描述进行快速地检索。智能技术借助处理器的强大计算功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,高效、快速地筛选有效信息。

  7.大数据落地的形式有哪些,目前可以落地的大数据应用的系统架构是什么样的,有没有实际应用范例?

  科达:目前在安防领域可以落地的大数据应用主要是卡口大数据应用,已经有实际应用范例。

  希捷:当前,大数据已渗透到各行各业,很多企业都希望可以充分利用大数据分析的结果,最终实现营收。而具体到实际应用中,大数据是如何进行落地的呢?首先,任何大数据的解决方案都是以商业为先的,一切商业活动的基础都来源于数据分析,数据分析结果可以为企业带来商机;其次,在实践中可以应用的大数据才是有价值的,所以,大数据落地时应该去除一些无用的数据,继而利用有用的数据为商家提炼具有参考价值的信息,创造更高的商业价值;最重要的是,利用数据分析结果进行决策才是运用大数据的成功关键。

  在大数据的落地过程中,首先需要做的是捕获海量的数据,而海量的数据需要高效的存储架构进行持续的存储,同时还应该避免数据丢失,之后才可基于存储的数据进行分析,最终提炼出有价值的信息进行应用。当前,商家利用数据实现商业目标的例子比比皆是,例如,一些电商从每一个客户身上捕获大量的数据包括历史购买产品、只浏览却没购买的商品、浏览停留的时间及合并购买的商品等,通过大量的数据找到产品之间的关联性,然后进行商品推荐,更有针对性的为客户提供服务,从而实现更高的商业目标。

  8. 贵公司在大数据方面的投入和目前的实力怎样? 贵公司在发展大数据技术时,遇到哪些问题与困难?

  科达:公司已经在大数据基础技术与应用技术方面投入了大量的人力物力,并且推出了适合大数据应用的相关硬件产品(如感知型摄像机、云存储设备、服务器等)和解决方案(车辆卡口大数据应用解决方案)。

  希捷:大数据时代,数据增长的速度令人震惊。而作为全球领先的存储解决方案提供商,希捷科技公司早已意识到大数据时代可能带来的变革以及机遇,为了更好的应对变革并且提供更为卓越的服务,希捷科技公司推出多款重要的产品,比如希捷企业级海量盘以及15K超能盘,以应对数据创建和消费的迅猛增长。这些产品将进一步助力公司在存储、共享和保护全球数据方面引领世界。希捷科技公司还成立了新的云系统与解决方案部门,负责提供全球最具可扩展性、安全性、有效性和经济适用性的云服务架构及解决方案。再者,希捷已经与百度和腾讯签署了《战略合作备忘录》,与华为签署了《战略供应商合作协议》,以帮助合作伙伴降低在IT上的总体拥有成本,共同应对大数据和云计算环境下存储面临的各种挑战。希捷科技公司正在通过创新数据的存储、共享和使用的方式,为人类体验创造空间。

  9.大数据时代,该如何应对数据安全问题?

  科达:首先,传统的数据安全技术在大数据时代仍然适用,对数据的保护是第一步;其次,最有价值的不是数据本身而是应用数据的方法/模型,重点要保护的是这些方法和模型。

  保千里:大数据所具备的体量大、类型繁多、价值密度低和处理速度快等特点,决定了其将面临严峻的个人信息安全保护形势。

  在大数据时代,要解决数据安全问题,必须加快国家对个人信息安全的统一立法工作,规范政府、企业、个人等大数据产业链参与者的行为准则;在国家层面建立统一的监管体系,加强个人信息保护“事前、事中、事后”监管;充分发挥行业自律,引导各个行业制定适合本行业的个人信息保护标准和规范;推动大数据信息安全产业的发展;提升公民信息安全防范技术水平和安全保护意识。

  政府主导、法律保障、行业自律、公民参与,多方联动,才能构建好大数据时代个人信息安全保护体系。

  希捷:大数据时代,数据的安全成为人们关注的重点问题。保护数据的安全是数据搜集者和分析者的责任。在对大数据进行价值发掘的过程中,有时候不可避免地会利用到隐私数据,以便实现价值的精准匹配。在这种情况下,通过立法保护个人隐私数据是重要的保障方式。同时,道德方面的约束也不容忽视。再者,技术是保障数据安全的关键因素,企业可以利用大数据技术提升其安全实力。对于个人而言,在享受大数据时代所带来的便利化的同时,应当加强风险防范意识,在有可能留下隐私数据的情形下,要充分考虑隐私暴露可能带来的不良后果,并采取相应的防范措施。

  10.大数据将会对安防产业格局产生什么样的影响?

  科达:大数据技术源自互联网,大数据时代会促使安防这类传统业务加速向互联网方向迁移,安防企业会更加地倾向于提供服务而不是提供产品;大数据时代也会促使更多的互联网企业向传统行业如安防进行渗透,这种渗透已经开始了并将进一步加速。

  保千里:在信息化浪潮的冲击下,人们当前已经步入互联网与云计算的时代,整个安防行业也从产品销售、平台建设逐渐转向系统运营和数据分析,安防行业IT化已经是不可避免的趋势。

  安防行业从单一产品到系统集成,从模拟监控到网络监控,从封闭系统到大数据、云平台,已经不是简单的视频传输,而是涉及数据采集、通信、处理、反馈的IT化系统解决方案。在产品层面,监控系统平台的储存、传输与服务器技术更依赖于IT技术。未来基于大数据处理提供智能分析也需要IT技术的支撑。

  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。

  希捷:大数据时代给不同的行业带来不同程度的格局变化,安防产业也不例外。众所周知,在大数据时代,握有数据就相当于掌握着数据价值。预期在不久的将来,数据可能会成为最大的交易商品。安防企业在数据量方面占据着极大的优势,可以通过提供数据服务以及进行数据交易来获取效益。实际操作中,安防企业可以通过建设自己的数据分析平台,进行分类、做分析统计,得出统计结果,向需要这些数据结果的企业提供数据供给服务,实现系统的增值服务。掌握海量的数据是安防企业的优势所在,因而安防企业会向着既是安防集成商,又是运维服务商,同时还是数据提供商的方向发展。这就是大数据给安防产业格局带来的潜在影响。

  11.您怎样看待大数据与云计算的结合?

  科达:云计算技术与大数据技术是非常合适结合在一起的。云计算中心的建设可以为海量数据的存储、分析与搜索提供计算能力与存储能力的保障,云计算技术对资源的动态分配与调度也特别适合如潮汐般涨落的大数据分布式计算需求。而大数据计算对于存储容量、I/O访问速度的要求也会进一步促进云计算技术在这些方面的发展。

  保千里:随着数字安防技术的普及,监控技术逐渐往高清化、网络化发展,随之而来的是海量的数据存储问题,海量数据必须拥有能够进行可靠、可保证效率且拥有快速的读写以及响应能力的存储。存储设备从监控系统的边缘化位置逐渐走向了中心,在监控系统的比重也随着集中化的提升而得以大幅提高,传统的存储方式已经不能适应网络存储的需求,云存储作为一种新型的存储服务应运而生。

  云存储不仅仅是存储,更多的是应用。应用存储是一种在存储设备中集成了应用软件功能的存储设备,它不仅具有数据存储功能,还具有应用软件功能,可以看作是服务器和存储设备的集合体。应用存储技术的发展可以大量减少云存储中服务器的数量,从而降低系统建设成本,减少系统中由服务器造成单点故障和性能瓶颈,减少数据传输环节,提供系统性能和效率,保证整个系统的高效稳定运行。

  面向云时代,业界同仁一拥而上、热血沸腾,无论是IT供应商、存储厂商、还是解决方案提供商都不甘落后,雨后春笋般的纷纷提出基于计算、存储、网络等多层次虚拟化的数据中心解决方案,投入大量资源,推出云存储、云计算等系统产品。

  希捷:如今,云计算以及大数据的结合成为了企业获取财富的重要途径。越来越多的企业认识到,大数据与云计算的结合将简化大数据分析,最终将大数据有效地转化成企业收益。企业如何能够用最低成本得到最高的数据价值呢?把数据以低廉成本变成财富的途径就是云计算。那么,云计算是如何帮助大数据将一堆堆杂乱信息转化成经济效益呢?首先,云计算是提取大数据的前提。众所周知,信息社会中,数据量不断增长,提取、处理和利用数据的成本有可能会超过数据本身的价值,而来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力是解决该问题的关键所在。云计算对于降低企业数据提取的成本是不可或缺的。其次,云计算可以筛选掉无用的或者没有很大利用价值的信息。再次,云计算可以对数据进行高效的分析,分析的结果更有参考价值,帮助企业做出更为明智的决策,最终实现盈利。

  12.传统安防企业与互联网企业在大数据方面有哪些结合与冲突?

  科达:传统安防企业与互联网企业在大数据方面可以开展非常紧密的合作,例如互联网企业比较熟悉和擅长海量数据的处理技术,能够提供各种平台和工具;而传统安防企业更贴近用户需求,更熟悉行业客户的业务需求,能够基于所提供的大数据平台和工具,开发出满足甚至高于用户需求的业务系统。当然双方也会存在冲突,比如对于开放或封闭的理念方面,互联网企业更强调平台与数据的开放性和泛在性,为所有人提供服务;而传统安防企业则偏向用户侧,特别是行业客户,倾向于私有和封闭,为特定人群服务。

  保千里:智能化安防技术的主要内涵是其相关内容和服务的信息化,图像、视频的传输和存储,数据的存储和处理等等。在智能安防领域,数据的产生、存储和处理是智能安防解决方案的基础,只有采集足够有价值的安防信息,通过大数据分析以及综合研判模型,才能制定智能安防决策。同时,大数据处理能够更好地指出智能安防解决方案中存在的问题,从而有针对性地提升智能安防产品服务质量。

  智能安防行业是典型的大数据与物联网相结合的应用场景,物联网技术的普及应用使安防从过去简单的安全防护系统向城市综合化体系演变,涵盖众多的领域,特别是针对重要场所,如机场、银行、地铁、车站、水电气厂、道路桥梁等场所,引入物联网技术后可以通过无线移动、跟踪定位等手段建立全方位的立体防护。智能安防行业需求已从大面积监控布点转变为注重视频智能预警、分析和实战,迫切需要利用大数据技术从海量的视频数据中进行规律预测、情境分析、串并侦查、时空分析等。

  相比传统的互联网,在物联网中,对大数据技术具有更高的要求,主要体现在以下几方面:

  (1)物联网中的数据量更大:物联网的最主要特征之一是节点的海量性,除了人和服务器之外,物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点,其数量规模远大于互联网;同时,物联网节点的数据生成频率远高于互联网,如传感节点多数处于全时工作状态,数据流源源不断。

  (2)物联网中的数据速率更高:一方面,物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据,数据的传输速率要求更高;另一方面,由于物联网与真实物理世界直接关联,很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备,因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。

  (3)物联网中的数据更加多样化:物联网涉及的应用范围广泛,在不同领域、不同行业,需要面对不同类型、不同格式的应用数据,因此物联网中数据多样性更为突出。

  (4)物联网对数据真实性的要求更高:物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合,其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界,物联网中数据的真实性显得尤为重要。

  希捷:大数据时代的到来以及互联网的急速发展使得未来将没有可以与互联网撇清关系的行业,传统的安防企业也不例外。对于安防企业,采用传统运营模式已经举步维艰,安防产品价格有所走低。而利用互联网,则可以对传统产业核心要素进行重新分配,从而提升传统企业的运营效率;此外,在互联网背景下,转变思路可以让安防企业获得更多机遇。安防企业可以为客户提供增值云服务以及个性化订制服务来满足他们的需求,这也是时代发展的必然结果。再者,传统的安防企业拥有海量的数据,他们如何利用这些数据的最大价值呢?这就要求传统的安防企业进行互联网化,他们必须重视安防互联网人才的培养,这样的人才不仅能深刻理解传统安防产业的运作规律,同时又具备互联网思维的两栖人才,以便更好地助力企业在运营和管理上完成升级。

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