在大數據時代下，隨著大數據的深入應用，IT領域的大數據發展也已經非常成熟，其中的許多技術可以借鑒運用到安防領域中。
但是，安防行業存在與IT行業不一樣的地方，主要是數據的類型。在IT行業中，大數據的分析對象往往是日志、用戶行為信息、網頁索引等數據，是計算機可以識別的結構化數據；而安防行業中，大數據需要分析的對象主要是視頻、圖片、音頻等非結構化數據，計算機無法直接對這些數據進行分析，而是需要先提取出其中的結構化信息，再進行分析。
大數據的基礎技術可以從IT領域借鑒到安防領域，具體包括如下這些技術：
一、分布式文件系統，負責海量數據存儲，將數據分散存儲在多臺獨立的設備上，系統采用可擴展的體系結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用元數據服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展；
二、分布式數據庫，面向列的實時分布式數據庫，適合構建高并發低延時的在線數據服務系統，用于存儲粗粒度的結構化數據；
三、分布式計算，負責將一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后分配給許多計算機進行處理，最后把這些計算結果綜合起來得到最終的結果；
四、全文檢索引擎，負責對海量數據進行穩定、可靠、快速實時檢索；
五、內存計算，通過分布式的內存計算，能夠對海量數據更加快速地分析處理；
六、流計算，負責對流媒體數據進行分析處理。基于以上這些技術，能夠對已結構化的數據進行快速處理，解決對海量數據處理效率上的問題。
然而，正如上面所說，安防行業中最多的數據不是結構化數據，而是非結構化數據，如何從這些非結構化數據中提取出結構化信息，是首先需要解決的關鍵點。在視頻圖像中可以提取的結構化信息包括如下內容：
一、人、車、物的特征信息，人的特征信息包括性別、年齡段、身高、體型、膚色、是否佩戴眼鏡、發型、服飾特征、攜帶物等，車的特征信息包括車牌號碼、車牌顏色、車牌類型、車輛類型、車身顏色、車標、車上人員信息等，物體的特征信息包括物品顏色、形狀、大小、紋理特征等；
二、行為信息，如穿越警戒面、進入/離開區域、區域入侵、人員徘徊、人員聚集等。當提取出這些數據后，就可以進一步進行深入分析，如對車輛的軌跡分析，對人的異常行為分析。所以，智能分析技術在安防大數據中顯得格外重要，是實現安防大數據的基礎。
D1Net評論：
大數據價值所在，無非是在整合數據的基礎上進行數據挖掘，數據的真實價值就像海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而絕大部分則是隱藏于表面之下。預測是大數據的核心價值所在，深度關聯分析算法便是實現大數據價值的必要手段。數據分析算法就像是鉆頭，需要從大數據這座神奇的鉆石礦中挖掘出真正的鉆石。
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