“大數據”的四個特征
“大數據”的四個特征：海量(數據量達到PB/EB級別)，多類型(結構化的、半結構化的、非結構化的摻雜在一起)，高時效(數據變化速度快，時效性強)，低密度(有價值的信息埋藏在大量數據中，有待挖掘)
大數據到來是必然 目前方興未艾
大數據的時代的到來是必然。發(fā)展大數據技術是為了更好地利用數據，挖掘出其中的信息，為數據的擁有者和使用者創(chuàng)造出更大的價值。
目前大數據市場仍處于起步階段，相關技術已經在部分領域(如搜索、互聯(lián)網廣告、O2O等)得到應用，該技術發(fā)展已經進入爆發(fā)期，業(yè)界主流IT公司都推出了自己基于大數據技術的產品和解決方案，面向不同領域的大數據技術也層出不窮。
大數據得以實現的核心技術
大數據的核心技術包括：1)海量數據的存儲和檢索。通常使用分布式文件系統(tǒng)、基于列的Non-SQL數據庫等方式來存儲和檢索海量數據。2)分布式計算平臺/框架，目前最流行的就是基于MapReduce或其變種的各類分布式計算平臺/框架，通過將任務分布到大量服務器上并發(fā)處理提高系統(tǒng)的實時響應速度。3)多維度數據采集。結合物聯(lián)網技術和傳感器技術，使得數據的來源多種多樣，為后續(xù)的數據分析挖掘奠定基礎。4)智能分析與識別。對于大量非結構化的數據(如音視頻數據)，需要接近甚至超越人類能力的智能分析與識別技術，將采集到的非結構化數據轉換為計算機能處理的半結構化和結構化數據。
大數據技術引入安防的困難點及解決方法
大數據技術應用在安防行業(yè)的主要困難點有：1)如何準確地從非結構化數據(如音視頻)中提取計算機易于處理的結構化、半結構化的信息。其解決方法有賴于數字音頻/圖像處理技術、模式識別技術、傳感器技術的持續(xù)進步。2)如何將大數據與安防業(yè)務需求結合，創(chuàng)造出更多的數據利用模式，從而為數據的擁有者和使用者創(chuàng)造出更多的價值。其解決方法需要依靠對大數據技術和安防業(yè)務都有非常深入理解的業(yè)務專家，設計出貼合用戶需求的業(yè)務模型。
安防大數據技術進行高效、快速的篩選信息的方法
目前安防行業(yè)主要利用大數據技術進行海量圖片、視頻信息的特征提取、存儲、檢索和分析比對。利用大數據技術首先可以實現海量特征信息的可靠存儲(分布式文件系統(tǒng)的冗余備份機制)，其次可以實現特征信息的快速比對篩選(基于MapReduce框架并發(fā)分析)
安防大數據已落地科達大數據研發(fā)實力雄厚
目前在安防領域可以落地的大數據應用主要是卡口大數據應用，已經有實際應用范例。
公司已經在大數據基礎技術與應用技術方面投入了大量的人力物力，并且推出了適合大數據應用的相關硬件產品(如感知型攝像機、云存儲設備、服務器等)和解決方案(科達已經推出了卡口過車大數據，視頻圖像大數據，公安情報大數據三方面的解決方案)。
大數據時代首要問題是安全
首先，傳統(tǒng)的數據安全技術在大數據時代仍然適用，對數據的保護是第一步;其次，最有價值的不是數據本身而是應用數據的方法/模型，重點要保護的是這些方法和模型。
大數據對安防產業(yè)格局的影響
大數據技術源自互聯(lián)網，大數據時代會促使安防這類傳統(tǒng)業(yè)務加速向互聯(lián)網方向遷移，安防企業(yè)會更加地傾向于提供服務而不是提供產品;大數據時代也會促使更多的互聯(lián)網企業(yè)向傳統(tǒng)行業(yè)如安防進行滲透，這種滲透已經開始了并將進一步加速。
大數據與云計算
云計算技術與大數據技術是非常合適結合在一起的。云計算中心的建設可以為海量數據的存儲、分析與搜索提供計算能力與存儲能力的保障，云計算技術對資源的動態(tài)分配與調度也特別適合如潮汐般漲落的大數據分布式計算需求。而大數據計算對于存儲容量、I/O訪問速度的要求也會進一步促進云計算技術在這些方面的發(fā)展。
大數據方面?zhèn)鹘y(tǒng)安防企業(yè)與互聯(lián)網企業(yè)合作為主
傳統(tǒng)安防企業(yè)與互聯(lián)網企業(yè)在大數據方面可以開展非常緊密的合作，例如互聯(lián)網企業(yè)比較熟悉和擅長海量數據的處理技術，能夠提供各種平臺和工具;而傳統(tǒng)安防企業(yè)更貼近用戶需求，更熟悉行業(yè)客戶的業(yè)務需求，能夠基于所提供的大數據平臺和工具，開發(fā)出滿足甚至高于用戶需求的業(yè)務系統(tǒng)。當然雙方也會存在沖突，比如對于開放或封閉的理念方面，互聯(lián)網企業(yè)更強調平臺與數據的開放性和泛在性，為所有人提供服務;而傳統(tǒng)安防企業(yè)則偏向用戶側，特別是行業(yè)客戶，傾向于私有和封閉，為特定人群服務。
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