【安防展覽網 企業關注】伴隨安防IT化的發展以及安防業務的不斷深化，安防領域所涉及的設備和系統種類越來越多，除了傳統的監控攝像機，還包括各種智能化的視頻采集終端、RFID采集終端、數據采集終端、門禁閘機以及多種綜合安防業務系統，相應的數據種類、數據類型也迅速增加。
與此同時，安防業務應用也在不斷深化，對數據的應用越來越復雜，對業務場景也分的得越來越細，精細化的應用使得不同數據的融合處理以及數據間的關聯性分析需求不斷提升。比如，要求系統盡可能利用更多的關聯數據信息來多維度的定位目標，提升目標定位跟蹤的準確性和及時性，或者通過針對多種歷史數據間多維度的綜合推理分析，得出更為準確的分析或預測結果。
在這樣的發展訴求下，傳統的安防數據應用模式難以適配，以公安為例，在傳統視頻實戰應用過程中，民警通常需要用到卡口過車、電子地圖、接處警、視頻智能分析、人車智能分析和其他情報等相關聯的信息，而這些信息分散在不同系統中，無法與實時視頻圖像信息進行有效的關聯，因此民警需要從多個系統中離線的獲取信息，在信息獲取后，又需要對這些大量信息進行整合，分析處理過程繁瑣并且困難重重，難以快速提取有效的信息并發現線索關聯，更無法形成人車案件信息關聯和分析、人車軌跡的刻畫以及信息合成作戰的能力，從而讓實際應用效率大打折扣。因此，這些不斷涌現的數據以及數據分析的需求，對原來安防信息系統的數據存儲和應用模式提出了很大的挑戰，原先基于關系型數據的業務數據庫以及數據倉庫不僅難以實現海量數據的存儲管理，在數據的加工和處理能力上更是非常有限，根本沒有辦法支撐大規模的安防數據應用場景。
面對大量不同類型的數據，如何保證數據的質量、如何保證數據存儲讀寫的效率、如何發掘數據間更深層次的信息、如何提升數據在業務層面的應用效能等等，都是成為安防行業發展道路上的重大課題。
面對這些課題，行業各廠商也都在積極地探索，通過借鑒和學習當前先進的互聯網理念和技術，構建安防大數據平臺以及安防數據中臺逐步成為大家的共識。實際上，自從數據中臺在2018年末開始在大數據領域崛起，安防大數據也在這時逐步跟上了步伐，真正讓安防數據能夠高效地走入安防業務還需要構建數據中臺。
海康威視通過統一軟件技術架構、物信融合數據開放平臺等數據中臺，將更多技術資源下發到省級中心層面，以更加靈活、省時高效的方式快速響應用戶需求。2019年深圳安博會上，海康的主題是「AI Cloud 物信融合」，即在「云邊融合」的基礎上，構建物聯網數據與信息網數據的融合，也就是數據中臺的概念，并重點呈現了AI Cloud兩周年的落地成果。
宇視科技總裁張鵬國認為，5G+AIoT時代的安防只是“可視化治理”的場景之一，業務和終端場景化對架構提出強勁挑戰，需要強大的中臺能力。2019年深圳安博會上，宇視*發布數據中臺、業務中臺的雙中臺戰略，包含IoT引擎、視頻云引擎、視覺智能引擎和數據智能引擎。作為阿里云戰略合作伙伴，宇視集成阿里公共云，強化后端的軟件能力。數據中臺的底座以及框架來自阿里云，宇視則重點圍繞應用場景構建算法與服務。
明略智慧公安數據中臺成功實現對多源、海量、異構數據的實時和離線接入，打破數據孤島；解決數據標準化和管理問題，提升數據質量，管控數據資產，增益數據效能；數據深度加工，融合關聯全量異構數據形成知識圖譜，挖掘沉淀數據知識，為智能化分析及應用提供數據支撐；面向全警提供大數據資源服務，實現大數據成果慧警。
借鑒分層解耦和業務賦能的中臺理念，東方網力研發了數據業務中臺，通過整合先進的視頻AI計算能力和大數據分析能力，基于該公司多年深耕行業所積累的豐富業務經驗，構建以視頻數據為核心的行業級數據治理和賦能平臺。據悉，東方網力數據業務中臺主要分為數據中臺、業務中臺和平臺管理三大模塊。
東軟數據中臺作為東軟行業云平臺的核心組成部分，承載智慧政務、智慧交通、智慧教育、智慧能源等多領域的數據平臺建設，支撐國家法人庫、國家人口庫、市民一卡通、智慧食藥監、就業服務平臺等項目建設，在構建新型智慧城市的業務藍圖中發揮作用。
此外，華為、新華三、聚合科技、睿帆科技、數夢工場、中奧科技等企業也在數據中臺領域頗有建樹。
數據中臺的核心主要是兩個部分：一個是OneData，強調的是數據的復用，數據只需要經過一次處理就可以共享使用，這就要求數據的組織和治理的標準化，提升數據的復用度，避免跨數據層級使用的情況。另外一個是OneService，強調的是數據的服務化，數據中臺內的數據可以通過統一API服務的方式實現對外的解耦，實現接口的復用。
因此建設安防數據中臺，首先能夠保證海量的不同類型數據能得到高性能、高可靠的存儲，數據中臺通過數據湖具備異構數據統一存儲和計算的能力，并且將數據湖中不同類型的數據通過規范化的方式統一管理起來。數據中臺通過大數據平臺提供的全流程覆蓋的數據研發能力以及數據服務化的特性，大大提高了安防數據的開發效率，顯著提升了安防數據的應用效能。
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