安防大數據技術就從之前的炒作階段逐漸發展成為新數字時代中的核心技術之一。2014年，大數據慢慢地從測試階段走向研發和生產。2015年，大數據將如何發展，發展重點是哪些呢？
Q：為什么要發展大數據技術？
A： 大數據是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征，隨著云計算技術的發展，原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。大數據時代的到來可以說是計算機技術發展的必然，也可以說是一種無奈。“必然”取決于用戶有大數據處理的需求，比如為了快捷準備的做出決策，需要在大數據中快速找到相應的依賴數據；之所以說是“無耐”，是伴隨著計算機發展，數據呈現爆發式發展，魚龍混雜，如何快速提取和管理相應數據？
Q：您怎樣看待目前的大數據市場？
A：在現階段，大數據還處在初期發展階段，大數據的價值還未被真正發掘，且大數據本身就很“大”，泛泛而談大數據應該是微軟、IBM這類公司需要考慮的事情，且不一定能做好，對于中小型科技企業來講，針對行業和某種應用大數據，應該是短期發展的重點。簡單些就是：前景很好，但需要在探索中行進，可借鑒的成功經驗不是很多。
Q：大數據得以實現的核心技術有哪些？
從“數據源-環節-目標”的思維出發，大數據無非是獲取數據、存儲數據、分類檢索及應用數據，其核心技術主要在以下幾個環節：
一、 大規模并行處理(MPP)數據庫
二、 分布式文件系統
Q：將大數據技術引入安防的困難點有哪些？
A：常規的大數據應用，在存儲數據時，就已經通過數據庫具備了一個較好的檢索和統計接口，所以往往關注的是數據的存儲和分析統計；但視頻監控系統，視頻往是以視頻流結合報警進行存儲，除了按照時間和報警進行檢索條件外，很難對數據自身進行檢索和分析，這時需要借助智能分析等技術手段來輔助處理數據。由于智能分析除了周界保護、人臉分析、物品丟失遺留、視頻濃縮、車牌識別等應用相對成熟外，其他誤報率還很高，且對環境有很強的依賴性。
Q：目前安防行業是如何利用大數據技術處理數據信息的？
A：在安防行業視頻數據處理主要采用事中和事后兩種手段，事中是指特殊事件發生時可即使產生報警并形成相應的索引，如：移動偵測、人數統計、人臉識別、車牌識別等；事后是指對一段視頻錄像進行事后處理，主要是指對已存在的錄像資料進行視頻的二次處理，如：視頻濃縮、去霧去噪處理等。在目前階段，無論采用哪種技術，目前還均需要人為干預，還很難做到完全的智能。
Q：目前可以落地的大數據應用的系統架構是什么樣的？
A：在視頻監控領域，目前使用的比較多的有兩部分：第一種：云存儲和云檢索；第二種為事后視頻數據的分析和處理，如視頻濃縮等技術。
Q：貴公司在大數據方面的投入和目前的實力怎樣？
A：大數據挑戰傳統的視頻監控存儲與檢索機制，為各廠家帶來了新的挑戰和機遇，針對藍色星際針對大數據的開發和應用，投入了很大的精力，比如公司下一代視頻監控系統平臺：星際云，結合云視頻、云數據、云分析形成一套完整的解決方案。
Q：大數據時代，該如何應對數據安全問題？
A：大數據時代，數據自身的安全是很好保障的，但隱私卻很難保障。大數據“大”的概念是無所不含，信息全面。而隱私恰恰是一個與之矛盾的話題。大數據可以為我們帶來便捷，但帶來便捷的同時，人的隱私權勢必會有所降低，不然數據從哪里來呢？目前最好的辦法就是，在人們所能接受的隱私范圍內，提供良好便捷的大數據服務。比如：公共場合、非私密數據等。
Q：大數據將會對安防產業格局產生什么樣的影響？
A：目前來看，在安防產業格局中，大數據還處在一個初級階段，一是大數據自身技術的發展還不足夠成熟，同時相關安防技術也存在一些瓶頸。短期內，大數據在安防行業，更多的傾向于數據的存儲和檢索。
Q：您怎樣看待大數據與云計算的結合？
A：大數據離不開云計算，“大”為集大成，海量的數據；有了海量的數據，靠單臺PC去運算檢索，則很難滿足引用，云計算恰是為滿足此應用而來的。
Q：傳統安防企業與互聯網企業在大數據方面有哪些結合與沖突？
A：側重點不同，傳統安防行業的發展方向為專業、互聯網企業的優勢在通用，兩者很難說孰優孰劣。兩者更多是一種合作關系，而非競爭關系。
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