大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工”能力，通过“加工”实现数据的“增值”。比如空气质量数据的融合，将这些数据整合在一起，能够找出一种相应的策略，减少城市的交通拥堵，同时降低尾气的排放，提升城市的空气质量。

大数据智能安防面临的挑战

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。

据了解，现在中国已部署的摄像头总数已经达到了两千三百万台，预计到2015年将达到四千万左右。其中有10%-20%是用于交通运输和公共安全领域。遍布城市中如此多的摄像头如同一个个传感器网络节点，如何将这些数据收集并利用起来，让其实现增值，这与传统系统和平台有很大不同，也面临诸多挑战。英特尔公司全球数字安全监控市场总监Todd Matsler 认为主要挑战来自以下几个方面：“首先可以把大数据的整个过程分成获取、存储、处理及分享几个环节。面临的第一个挑战是城市中已经部署了数以千万计的设备，如何将现有设备连接起来，甚至实现跨省市的连接，并对其进行数据获取和分析；第二个挑战是如何在大数据时代的细分市场推出相应的产品，来满足不同客户的需求；第三个挑战则来自行业内或跨领域的竞争厂商，如大数据公司及IT网络服务公司。”

英特尔公司全球数字安全监控市场总监Todd Matsler

英特尔公司嵌入式及消费电子事业部产品市场经理徐民从技术层面补充了三个方面的挑战：“第一是架构本身的挑战，特别是在安防角度来讲，如何让分布式架构之间在互联情况下快速实现扩容；第二是数据本身的挑战，到2016年90%以上的数据属于非结构化的数据，而我们传统的数据管理都是基于结构化、半结构化的数据，从数据本身角度来讲，会面临挑战；第三、数据增长太快，我们怎么去利用这些数据，尤其是需要进行实时分析，比如警方根据线索需要从当天视频中快速找到嫌疑人，如果太慢，也许还没找到，嫌疑人已经换了地方，如何快速利用这些数据，这也是一个挑战。”

总之，智能安防需要实现数据获取的智能化，解决数据存储的扩容和能耗问题，减少资金占用，最重要的是要为OEM厂商和终端客户带来实际的价值。

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