【安防展览网 企业关注】伴随安防IT化的发展以及安防业务的不断深化，安防领域所涉及的设备和系统种类越来越多，除了传统的监控摄像机，还包括各种智能化的视频采集终端、RFID采集终端、数据采集终端、门禁闸机以及多种综合安防业务系统，相应的数据种类、数据类型也迅速增加。
与此同时，安防业务应用也在不断深化，对数据的应用越来越复杂，对业务场景也分的得越来越细，精细化的应用使得不同数据的融合处理以及数据间的关联性分析需求不断提升。比如，要求系统尽可能利用更多的关联数据信息来多维度的定位目标，提升目标定位跟踪的准确性和及时性，或者通过针对多种历史数据间多维度的综合推理分析，得出更为准确的分析或预测结果。
在这样的发展诉求下，传统的安防数据应用模式难以适配，以公安为例，在传统视频实战应用过程中，民警通常需要用到卡口过车、电子地图、接处警、视频智能分析、人车智能分析和其他情报等相关联的信息，而这些信息分散在不同系统中，无法与实时视频图像信息进行有效的关联，因此民警需要从多个系统中离线的获取信息，在信息获取后，又需要对这些大量信息进行整合，分析处理过程繁琐并且困难重重，难以快速提取有效的信息并发现线索关联，更无法形成人车案件信息关联和分析、人车轨迹的刻画以及信息合成作战的能力，从而让实际应用效率大打折扣。因此，这些不断涌现的数据以及数据分析的需求，对原来安防信息系统的数据存储和应用模式提出了很大的挑战，原先基于关系型数据的业务数据库以及数据仓库不仅难以实现海量数据的存储管理，在数据的加工和处理能力上更是非常有限，根本没有办法支撑大规模的安防数据应用场景。
面对大量不同类型的数据，如何保证数据的质量、如何保证数据存储读写的效率、如何发掘数据间更深层次的信息、如何提升数据在业务层面的应用效能等等，都是成为安防行业发展道路上的重大课题。
面对这些课题，行业各厂商也都在积极地探索，通过借鉴和学习当前先进的互联网理念和技术，构建安防大数据平台以及安防数据中台逐步成为大家的共识。实际上，自从数据中台在2018年末开始在大数据领域崛起，安防大数据也在这时逐步跟上了步伐，真正让安防数据能够高效地走入安防业务还需要构建数据中台。
海康威视通过统一软件技术架构、物信融合数据开放平台等数据中台，将更多技术资源下发到省级中心层面，以更加灵活、省时高效的方式快速响应用户需求。2019年深圳安博会上，海康的主题是「AI Cloud 物信融合」，即在「云边融合」的基础上，构建物联网数据与信息网数据的融合，也就是数据中台的概念，并重点呈现了AI Cloud两周年的落地成果。
宇视科技总裁张鹏国认为，5G+AIoT时代的安防只是“可视化治理”的场景之一，业务和终端场景化对架构提出强劲挑战，需要强大的中台能力。2019年深圳安博会上，宇视*发布数据中台、业务中台的双中台战略，包含IoT引擎、视频云引擎、视觉智能引擎和数据智能引擎。作为阿里云战略合作伙伴，宇视集成阿里公共云，强化后端的软件能力。数据中台的底座以及框架来自阿里云，宇视则重点围绕应用场景构建算法与服务。
明略智慧公安数据中台成功实现对多源、海量、异构数据的实时和离线接入，打破数据孤岛；解决数据标准化和管理问题，提升数据质量，管控数据资产，增益数据效能；数据深度加工，融合关联全量异构数据形成知识图谱，挖掘沉淀数据知识，为智能化分析及应用提供数据支撑；面向全警提供大数据资源服务，实现大数据成果慧警。
借鉴分层解耦和业务赋能的中台理念，东方网力研发了数据业务中台，通过整合先进的视频AI计算能力和大数据分析能力，基于该公司多年深耕行业所积累的丰富业务经验，构建以视频数据为核心的行业级数据治理和赋能平台。据悉，东方网力数据业务中台主要分为数据中台、业务中台和平台管理三大模块。
东软数据中台作为东软行业云平台的核心组成部分，承载智慧政务、智慧交通、智慧教育、智慧能源等多领域的数据平台建设，支撑国家法人库、国家人口库、市民一卡通、智慧食药监、就业服务平台等项目建设，在构建新型智慧城市的业务蓝图中发挥作用。
此外，华为、新华三、聚合科技、睿帆科技、数梦工场、中奥科技等企业也在数据中台领域颇有建树。
数据中台的核心主要是两个部分：一个是OneData，强调的是数据的复用，数据只需要经过一次处理就可以共享使用，这就要求数据的组织和治理的标准化，提升数据的复用度，避免跨数据层级使用的情况。另外一个是OneService，强调的是数据的服务化，数据中台内的数据可以通过统一API服务的方式实现对外的解耦，实现接口的复用。
因此建设安防数据中台，首先能够保证海量的不同类型数据能得到高性能、高可靠的存储，数据中台通过数据湖具备异构数据统一存储和计算的能力，并且将数据湖中不同类型的数据通过规范化的方式统一管理起来。数据中台通过大数据平台提供的全流程覆盖的数据研发能力以及数据服务化的特性，大大提高了安防数据的开发效率，显著提升了安防数据的应用效能。
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