安防数据的价值

传统的安防监控进入网络智能时代之后，高清化、智能化、集成化的发展成了安防发展成为行业的趋势。过往行业在图像的最大优化上下足了功夫，对于耗费大量存储的数据一直得以重视。随着云计算及大数据技术的融入，数据的开发成了未来行业竞争的焦点。

在传统安防概念里，安防数据的意义主要是记录，为事后的复核查询提供依据，内容主要包括监控场所环境的视频图像文件、报警信息以及出入口管理数据等，处于对安防数据最初级的认识阶段。随着各种安防新技术、新产品的不断涌现，现代安防管理系统建设已将面向业务流程安防风险管控作为重点，管控过程中产生的安防运维数据海量增长，如何有效深入挖掘此类数据的价值，为企业整体安防风险管控服务有着重要的管理意义。

如何实现安防数据的挖掘

上第一，企业只有建立层次化的安防数据存储制度，才能确保核心数据安全和高效应用。他指出，伴随着近几年高清监控时代的大潮，视频监控数据爆发式增长。但大量的数据是独立的、分散的，甚至只是做了前端NVR本地存储设置，没有实现联网或共享。如在解决方案中要求银行监控中心对管辖区域内重点风险部位、高等级报警联动的图像数据信息采用集中备份存储，通过多层级的存储管理体系，做好核心数据信息的分类管理，将后期的数据智能转化分析集中在对关键性数据的分析处理中，提高数据挖掘的价值密度，实现数据管理的高效应用。

第二，依托智能存储和大数据技术加强对非结构化数据的充分应用。视频监控数据类型繁多，除标准可计量的结构化数据外，大量的视频监控数据主要由图像、声音等非结构化数据组成。通过智能化分析手段将这些非结构化数据转化为可统计、可分析的结构化数据才是大数据分析的重点，也是未来做深层次数据挖掘的基础。如在平台的图像智能识别功能中，可对所有视频图像中某一穿着特色的人群做信息抓取，做综合的数据统计分析。这些在实际的安防事件侦查中具有重大现实意义。

第三，基于整体安防解决方案，将监控中心系统与安防云平台相结合，实现全部安防数据的互联、共享。由此而形成的安防运营数据融合价值巨大。对这些日常运营数据进行综合分析和对比，形成科学的数据分析模型，高层分管领导可直观掌握业务运行状态，相关人员的综合素质；设备运行性能指标；监控中心值班人员报警事件处置能力分析；外包守押的服务质量情况等。辅助领导决策建立更加有效的人员配备机制，更科学的安防行政管理体系等，建立真正“高效运营”的安防管理体系。