在安防行业，涉及的数据信息类型很多，以数据的结构类型来看，包括各类非结构化、结构化及半结构化信息。其中，非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控视频录像、报警录像、摘要录像、车辆卡口图片、人脸抓拍图片、报警抓拍图片等;结构化数据则包括报警记录，系统日志记录，运维数据记录，摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口信息、地理数据信息、车驾管信息等;半结构化数据则如人脸建模数据，指纹记录等。
对IT大数据来说，其特征通常用4V(Velocity、Variety、Volume、Veracity)来概括，但对于安防大数据来说，它有自己*的特点。首先，安防大数据以非结构化的视频监控数据为主，因而它更侧重于对非结构化数据的信息分析、提取挖掘以及处理能力;其次，就数据容量而言，以视频录像为主的安防大数据对传输、存储和计算过程中需要的带宽以及存储空间要求都更高;再次，以数据量基础做比较，安防大数据中的信息价值密度更低，从海量的图像信息中快速和准确地检测或者挖掘出有用信息的难度更大;zui后，视频监控数据7×24小时都在持续不断地更新积累，其时效性更高。
安防大数据的处理和分析工具主要有两类：一类是对视频图像等非结构化信息的处理和分析工具，包括视频智能分析工具、视频摘要工具、图像清晰化工具、视频清晰化工具、视频转码工具、视频编辑工具等等;另一类则是对结构化、半结构化信息的大数据分析处理工具，此类处理和分析工具安防界吸取了IT界在处理大数据方面的架构和经验，比较流行的如Hadoop，Spark大数据处理的框架，以及Mahout、R数据挖掘工具，以对结构化和半结构化的数据可以实现快速和准确的数据分析和挖掘。
大数据在安防行业的应用使得安防更加智能化，大数据的技术一般分为数据采集、存储、挖掘和分析技术。其中，智能分析居于核心地位。
智能分析是安防大数据区别于IT大数据的根本点，只有利用智能分析技术将安防大数据的非结构化数据转换为结构化数据，才能将IT大数据成熟的技术体系应用到安防大数据中，充分发挥安防大数据的作用。对于视频图像等非结构化数据的分析和处理，目前可能更多地是把它归属到智能分析的范畴，这些技术很多已在初期应用中不断改进和完善，很多更新的智能分析技术仍处在研发过程中，对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。
日益丰富的智能算法将大大提高视频监控摄像机的使用范围和价值，处于应用初级阶段的智能视频监控，也将随着智能算法的日益丰富而快速发展。而数字处理芯片、编解码能力以及压缩算法，是影响图像处理技术的重要因素。安防智能化的核心还体现在VA(视频分析或图像分析)，而VA需要底层算法的支持并运用单元执行，这可提高视频分析的效率。
随着数字安防技术的普及，监控技术逐渐往高清化、网络化发展，随之而来的是海量的数据存储问题，海量数据必须拥有能够进行可靠、可保证效率且拥有快速的读写以及响应能力的存储。存储设备从监控系统的边缘化位置逐渐走向了中心，在监控系统的比重也随着集中化的提升而得以大幅提高，传统的存储方式已经不能适应网络存储的需求，云存储作为一种新型的存储服务应运而生。
