虽然大数据、物联网、云计算等技术及应用的快速发展给安防行业带来了新的机遇，甚至给一些边缘安防企业一个新的生机，但随之而来的是更多亟待解决的问题。比如技术的非标准性、总体处于探索阶段等等都将是安防企业要面对的问题。
海量非结构化数据存储
相较于其他行业，安防非结构化的数据存储压力不断增大，一方面源于视频、图片等非结构化数据本身容量，另一方面源于安防数据规模的不断扩大，安防大数据存储对系统设备提出了更高挑战，如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低存储硬件成本投资成为海量数据存储的一个难题。
海量数据和有效数据之间的矛盾
摄像头7X24 小时的工作，如实记录着镜头覆盖范围发生的一切。但对于客户来讲可能大部分信息是无效的，信息的密度太低。
如何提高信息的密度，降低安防大数据的存储量是安防大数据面临的一个困境。另一方面，在视频监控领域，往往视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析往往是客户的普遍需求。
如何对海量的视频数据进行分析检索，如何在深层次挖掘庞大的海量数据关联得出有效信息，也对行业提出更大的挑战。
数据共享
大数据需要通过快速的采集、发现和分析，从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享，用以提高数据处理能力。
我国从“平安城市”到“智慧城市”的建设过程中，参与的安防厂家众多，不同项目、不同系统甚至同一系统采用的设备厂商也不尽相同，不同的地方城市，不同的行业类别，不同的管理方式都会有不同的监控系统方案，使得目前的安防大数据存储在不同系统、不同区域、不同节点、不同设备中，数据融合或者共享兼容性问题很多，这给数据的传输和共享带来极大的挑战。
信息安全
安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，因此，数据安全一方面体现在数据不受外界入侵或非法获取，另一方面体现在庞大数据系统的鲁棒性、体系容错机制，确保硬件在发生故障时数据可以恢复，可以继续保存。
同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私，也是一个非常重要的课题，目前主要的方法是将数据脱敏后使用。
面对海量数据的存储、共享、硬件和软件设备承载的极大安全风险，如何在保证信息安全的前提下，构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是安防行业面临的重大考验。
技术成熟度及标准化问题
大数据技术及工具的应用过程中，很多企业都进行了探索性的研究。
在安防领域，最常用的就是对海量的安防数据进行高效存储与处理，以达到快速检索、快速定位、事件预测、指导决策等目的。
然而很多安防企业在应对海量数据的处理上停留在存储、人工检索等这类初级阶段，无相关的技术储备与研发能力。由于大数据等相关新兴技术的具体工具、产品也处于发展中的阶段，尚未成熟到可直接支撑安防行业的新型服务。
特别在安防企业应对一些需要数据共享、倡导“安全云”的用户需求时，尚没有行业标准、国家标准来指导应用，这种共享的方式是否会带来新的“不安全因素”亦待考证。
结束语
随着云计算、大数据等IT 技术的发展，随着安防企业对大数据产业布局的展开，未来，在将“分散的”安防数据实现数据融合、数据共享的基础上，解决数据结构化的问题后，安防大数据价值也将得到进一步挖掘与应用，促进安防行业的发展。
来来，安防大数据应用的技术瓶颈并不在“技术”而在“合作”。
虽然实现新型安防应用的各项技术处于一个发展中并亟待突破的过程，但若将视界扩展到安防行业之外，会发现很多IT 企业已经有相关的技术积累及应用支持，并且很多IT 企业掌握着海量数据资源及渠道的优势。
如何通过与IT 行业的“合作”以促进安防行业的新发展；对于如何利用大数据发挥安防与数据本身的应用价值，这都还需进一步探索，克服前进中面临的众多挑战。
（作者单位： 海南科澜科技有限公司）
