❶ 大数据在安防领域主要有哪些应用难点在哪

一、安防大数据主要应用领域
（一）大数据是视频智能分析基础
在大数据应用时代，视频因其信息含量最高、数据量最大，分析运算最复杂而成为大数据时代采集分析传输存储应用最具挑战的国际技术难题！智能视频分析研究永无止境，分析算法必须以监控视频为资源，研究实时或历史监控视频中的目标特征提取、增强与行为分析等关键技术，才能推动监控视频应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
（二）帮助实现智慧城市智能化
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。
（三）提高警务办事效率
互联网技术的飞速发展已经为构建一个大型全国性的专业报警运营服务平台提供了有力的技术支撑。通过这个报警平台，报警运营服务商手中会累积海量的用户数据，例如用户的身份信息、警情数据、消费记录、维修记录等，这些都是非常宝贵的资源。报警运营服务商可以在此基础上，应用大数据技术进行分析和挖掘，充分发挥大数据的商业价值。
公安如公安系统中的图侦技术，应用模式多样，思维活跃，围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法，只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求，真正告诉系统的设计者“我们要什么”。
那么，图侦里的大数据应用需要哪些？像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点，目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来，让干警发现出新的案件线索。至于“怎么找？”这就是由公安来提的应用模式了。因此，视频大数据的发展并不是简单的由技术厂商做主导，而是需要公安体制内既有刑侦实战经验，又有科技化功底的复合型人才，共同来参与视频大数据应用的发展。
（四）让智能家居“聪明”起来
智能家居会产生大数据，同时也是大数据的重要应用领域，不然它极有可能将停滞不前。家庭产生的大数据能让智能家居更“聪明”，但需要根据实际情况进行有效处理，而不是任何数据的“一锅端”，通过大数据与云计算技术的结合应用，智能家居系统能够第一时间对用户家庭中智能设备的数据、信息进行有效分析、记忆，并将得到的相应规律反过来应用于智能设备，提升智能家居的智能效果。
二、安防大数据应用难点
（一）数据整合问题
不同来源的大数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台，是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使只是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据，也是难点。
（二）数据挖掘、分析算法的成熟度问题
对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。
（三）时效性问题
安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据(特别是视频数据)应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。
（四）信息安全与用户隐私问题
安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。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，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。
（五）视频图像数据挖掘的难点
1.识别什么特征？一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图侦的人才来归纳终结。
2.识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。
3.大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费在中国这个夏季需要限电的情况里也不切实际。
（六）警务服务平台大数据难点：
1.如何将不同报警运营服务商之间的数据整合在一起？
2.我国多数报警运营网络尚未完成规模化建设，用户规模大、跨省市运营的网络很少，每家报警运营服务商的警情并发量不大，而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛，很难通过大数据分析实现数据的增值。
3.大数据的挖掘是一个长期的过程，需要企业不断的尝试，挖掘出有意义的信息或规律，并将结果拿到市场上检验。
4.大数据自身也面临着挑战，数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
总结
针对这些问题和难点，个人就一个方面提出自己的见解，大数据的信息采集和监测。就目前来说，大数据跟互联网是一个互相关联的整体。那么，在数据挖掘方面，对论坛，贴吧，微博，微信的信息采集就变得十分必要了。数据挖掘以后，还要对数据进行筛选和处理。此时，信息的监测就发挥作用了。就目前来说，能把信息采集和信息监测结合起来，运用到实际中的企业不多，可以留意一下这家，两个字的，快乐的“乐”，思考的“思”，在这方面具备一定的积淀和实力。大数据是一个新的行业。因此要找具备一定技术的，才能应用于安防领域，并产生应有的效果。

❷ 智慧公安大数据平台风险管控系统建设方案

一、健全预防控制运行机制 （一）定期组织形势分析研判。各地要进一步健全安全生产风险分析研判机制。市每半年、县区每季度对本行政区域安全生产形势和生产安全事故情况进行深入分析研判，根据安全生产实际，加强对重点行业领域、重点区域、重点单位安全生产和职业病危害风险的管控，确保可防可控。加强对安全生产舆情和热点、敏感问题的分析预测，完善应对机制，提升应对能力。 （二）构建信息互通共享机制。充分利用“智慧安监”系统，建立统一规范的安全监管信息平台，实现安全生产信息数据的共享，形成全方位、立体化监管格局，提高安全监管效能。加快建立政府与各部门和生产经营单位互联互通信息系统，健全配套制度，提高信息化水平。 （三）完善安全风险防控机制。建立重大危险源和职业病危害严重生产经营单位管理档案，落实各层级风险防控责任，加强监督检查，对重大隐患实行挂牌督办。建立以“双随机”抽查为重点的安全生产监管执法机制，加大对高风险行业生产经营单位的抽查权重。 （四）健全应急救援联动机制。加强生产经营单位应急救援队与属地政府救援力量联动，有针对性地开展联合演练，实施科学救援，提高应急处置效率。加快应急救援平台建设，逐步实现互联互通。建立健全自然灾害预报预警和联合处置机制，加强国土资源、安全监管、气象、地震等部门的协调配合，严防自然灾害引发事故灾难。 二、提升生产经营单位安全预防控制能力 （一）强化安全风险辨识评估。负有安全监管职责的部门要监督生产经营单位依法履行主体责任，把风险管控落实到生产经营活动全过程，健全涵盖风险辨识评估、风险预警预控、隐患排查治理、重大危险源监控、应急管理等工作的闭环管理模式，构建系统规范、管控有效的安全预防长效工作机制。指导生产经营单位制定符合实际科学规范的风险辨识和评估标准，实现一企一标准。科学辨识作业场所、设备设施、生产系统、操作行为、环境条件、安全管理等方面存在的风险，对辨识出的风险分类梳理，确定防控重点。 （二）落实安全风险防控措施。负有安全监管职责的部门要督促生产经营单位制定安全风险防控措施，按照风险等级实施分级管控，最大限度避免生产安全事故发生。在醒目位置设置公告栏，公布风险点、风险类别、重大危险源及管控措施。对可能导致事故的工作场所、工作岗位，设置报警装置，配置现场应急设备设施和撤离通道。加强重大危险源管控，落实动态全程监控和风险预控管理。加强作业场所职业病危害防治，定期进行职业病危害因素检测，切实保障职工安全健康权益。 （三）加强安全生产应急管理。负有安全监管职责的部门要指导、监督生产经营单位在风险评估的基础上，编制应急救援预案，配备必要的应急救援装备和物资。非煤矿山、金属冶炼、建筑施工、交通、客运索道运营等单位和危险化学品的生产、经营、储存单位应依法建立应急救援组织，配备相应的应急救援器材、设备和物资，并定期演练。规模较小的单位，应与邻近的应急救援组织签订应急救援协议。经常性开展从业人员岗位应急知识教育和自救互救、避险逃生技能培训，并定期组织考核。 三、强化城镇运行安全风险管控 （一）加快城镇运行防控网建设。健全风险管控制度运行规范，构建覆盖城镇生产、生活、运营等各方面，贯穿城镇规划、建设、运行、发展等各环节的城镇运行安全预防控制网络。加强车站、码头、地下空间、公园景区、商场超市、人员集聚场所等地点的安全风险管控，明确责任，完善制度。强化输水、输电、供气、供热管线和危险物品输送管道等风险管控，完善基础数据，落实分类监管。加强城乡结合部、开发区等区域的安全风险管控，严厉打击非法违法生产经营建设行为。 （二）加强城镇运行风险评估预警工作。建立健全高危行业、重点工程及重点行业（领域）的风险评估指标体系、风险监测预警和风险管理联动机制，定期开展城镇运行安全风险评估，明确相应管控措施及应急处置措施，提高预警和防控能力。完善城镇运行安全监测站网或监测体系，健全安全风险信息报送、应急响应、现场指挥、协调联动、信息发布、社会动员和统筹协作等工作机制，提升应急处置能力。 （三）强化城镇运行风险源头管控。加强城乡发展规划与城镇地下公用基础设施规划特别是石油天然气管道、城镇燃气管线等规划的衔接。结合产业结构调整，推动经济存量中高危险、高污染、高耗能生产经营单位的转移或退出，城乡规划主管部门不得在城镇人口密集区批准新建、改建、扩建生产和储存危险化学品的工厂、仓库。 （四）推广应用先进适用技术。依托互联网、物联网、大数据、云计算和智能传感、遥感、卫星定位、地理信息系统等技术，创新安全风险防控手段，强化监测监控、预报预警，提升风险管理数字化、网络化、智能化水平，及时发现和消除安全隐患。引导各类安全生产技术服务机构和社会组织有序发展，

❸ 公共安全领域如何与大数据结合

通过有序过程与随机过程分析，选择社会治安关键因素，进行常态与暂态分析，实现社会治安风险评估，事件预警；另外针对高风险因素监控和关联分析，扩大社会掌控面；制定有效防范措施和反应预案。同时融合定位、通信、网络等技术，提高对高风险因素（人、物、事、时间、地点等）掌控的精度、粒度，建立重大事件风险评估、预警机制，提高防范能力。

❹ 如何努力让交警大数据“看得见用得上”

未至科技人口基础信息库是国家电子政务四大基础数据库之一，是具有重要基础性、全局性、战略性的信息资源库和综合应用数据库。未至科技人口基础信息库解决方案结合当前政府部门在人口管理中存在的各种问题，按照“条块结合、共建共享”的思路，建立以公安人口信息为基础，以公民身份号码为唯一代码，整合社保、民政、教育、卫生、工商等其他部门人口信息的区域性实有人口基础信息数据库及配套标准规范体系，并在此基础上提供面向政府部门的政务应用和社会公众的民生应用服务，有效解决了因人口信息分散分布、条块分割所造成的信息无法共享和互补、数据标准不统一、政府公共服务中基础信息支撑不足等问题。

该方案面向省、市、县（区）政府及各级行政管理部门提供了系列化的人口基础信息库、人口信息数据中心、人口信息共享交换平台建设解决方案，将为各级政府部门之间实现人口信息共享与互补、推进部门工作业务协同及“智慧城市”各领域建设提供基础信息化平台支撑。

❺ 大数据时代背景下如何构建“智慧警务”

数据是科学的度量、知识的来源。随着互联网特别是移动互联网的发展，一个以信息爆炸为特征的大数据时代正在到来。这对公安机关来说既是挑战，也是机遇。对此，必须以创新的理念和思维，把深入实施科技强警战略，大力推进科技创新摆上更加重要的位置，努力提升公安工作的信息化、科学化和现代化水平。 ■强警论坛黎伟挺大数据时代呼唤数据大开发 如果说过去是一个技术为王的时代，那么大数据时代就是一个内容为王的时代。技术作为获取内容、加工内容、利用内容的工具，更先进的技术无疑可以为我们提供更优的解决方案。就警务信息化应用而言，近年来，浙江公安机关通过系统大整合，从技术层面初步解开了信息孤岛和信息碎片化的死结，为实现更大范围、更高层次的共享应用提供了现实基础。现在的问题已经更多地集中在如何实现对海量数据的深度应用、综合应用和高端应用，促使这些数据从量变到质变。笔者认为，这就需要对数据的大开发，通过使用数学算法对海量数据进行分析和建模，挖掘出各类数据背后所蕴涵的内在的、必然的因果关系，进而研判出某一事件发生的概率，科学预测其发展趋势，以此来服务打防管控等现实斗争。结合公安机关实际来说，就是要重点做好以下四个方面的工作： 二要搞好技术架构大优化。重点是加强技术构架的顶层设计，进一步优化当前技术架构，应该着重做好基于云技术的基础设施梳理；基于可视化、扁平化、集成化以及一站式、点到点技术线路梳理；基于内外网交互的多种传输存储和计算实现方式的梳理；基于安全考量的战略性布局的梳理。 三要搞好海量数据预处理。所谓数据预处理，就是要对各类数据进行筛选、过滤、分类、关联等初加工，建立起如同“超市净菜”这样的数据仓库，并根据特定用户的需求提供定制、配送服务，以改变杂乱无章的原始数据存储状况，提高数据的应用效益。要努力实现从技术服务商向内容供应商转变，通过对海量数据进行预处理，建立公安机关的数据仓库。 四要以刚性手腕建立信息化标准规范。在大数据时代，信息共享已成为大家的共识，关键是如何才能更好地利用。要坚持从源头上解决好标准规范与信息共享问题，除了树立“共享是原则，不共享是例外”的理念外，还要树立“入库是原则，不入库是例外”的理念，做到项目管理要规范、代码体系要规范、接口要规范、数据使用和系统运维也要规范。 新黄金十年呼唤构筑创新大平台 10年前，浙江公安机关在没有成功经验可资借鉴的情况下，通过自主创新建设了浙江公安打防控信息主干应用系统，走出了一条具有鲜明时代特征、浙江特色、公安特点的信息化发展道路。如果把此前的以打防控系统为标志的浙江公安信息化称为信息警务黄金十年的话，那么，现在正在徐徐开启的以数据的大整合、大融合、大应用为标志的“智慧浙江公安”无疑是又一个黄金十年。 对于一个国家来说，能否实现现代化的关键是科学技术的现代化，核心是科技创新的竞争力。创新不是口号，必须落实在行动中。具体到“智慧浙江公安”建设，应抓住五个突破口进行着力： 一是项目牵引。纲举就能目张，抓住重点项目建设就可带动一般项目建设。当前要重点抓好警务云的建设与应用，PGIS平台的深度开发应用，视频数据整合挖掘与应用，模块化、集成化、即插即用、可快速部署的现场通信指挥保障平台，以及智能化的终端和个性化、人性化的后台服务。 二是搭建面向全警的创新应用平台。就是要为全警打造类似Google、Facebook、维基和网络、腾讯、淘宝、土豆、优酷这样的公安信息创新应用平台，建立起公安机关的“苹果商店”、“安卓市场”。既要从现有应用中筛选出一批创新应用的小软件、小工具，也要为打击破案、执法办案等专业领域工作研发或扶持一批业务工具，同时还要面向公安基层基础工作以及社会管理、服务群众等领域，开发一批便捷、低成本、普及型的应用软件，以方便全警随时随地下载应用。同时，要完善发明创造评审鉴定、版权保护、奖励表彰等制度，激发和保护好广大民警的创造激情。 三是打造信息化高地和特区。典型示范引领是推动工作的一个重要方法。打造“智慧浙江公安”，应先抓一些试点县建设，每个市选择基础条件较好的一个县作为“智慧浙江公安”的示范县、引领县先行先试，上级公安机关要在项目建设、资金补助、人才支撑、工作帮扶等方面采取一些配套政策，予以重点倾斜。 四是最大化利用外脑进行借力创新。分工合作是现代社会的必然，信息化发展也需要内外进行协作。要善于借力创新，通过全面梳理信息化业务，理清外包服务内容，规范和编制好外包业务目录，探索完善外包服务模式。只要是社会和企业能够承担的，就要大胆放开准入。同时，要加强与高科技单位的战略合作，培养一批技术领军和项目技师等开发应用型专业人才，逐步走自主开发和运维之路。 高风险时代呼唤念好安全“紧箍咒” 网络无疆界，互联网在给生产生活提供极大便利的同时，也给信息安全带来极大隐患。一定意义上说，互联网时代就是高风险时代。处在风险时代，一定要有风险防范意识和危机管理能力，牢记“100-1=0”，没有安全保障这个“1”，其他再多也是没有意义的。现在浙江公安机关拥有5000多个应用系统、3000个网站、设备和上千个T数据，已是一个名副其实的“巨系统”。这么大的系统出问题是必然的，关键是要避免出大问题。 守住数据不丢、网络不断、系统不瘫这条底线，必须时刻关注九大安全：一是内容安全，杜绝“一机两用”。二是运行安全，重点关注运行平台是否可靠，运行制度是否完善，运行值守是否到位。三是边界安全，确保内外网交互不出纰漏。四是终端安全，严防警务通、平板电脑等终端遗失，并确保这些终端联入系统的安全性。五是传输安全，确保网络拥有足够的带宽和稳定性，并严防发生数据丢失事故。六是系统开发安全，防止源代码流入社会，并做好知识产权保护工作。七是通信保障安全，提高系统的稳定性，并确保一旦出现危机，能够快速反应、迅速排除。八是队伍自身安全，坚持拒腐防变警钟长鸣，反腐倡廉常抓不懈，与运营商等公司企业打交道时一定要洁身自好。九是大安防产业的健康发展，特别是要加强视频监控资源管理，防止侵害群众的隐私权。 创新时代呼唤队伍素质能力大提升 人才是科技创新中最具能动性的因素。各级公安科技信息化部门作为公安机关信息化建设的主管部门，队伍素质能力的高低直接决定整个公安信息化建设的成败。 一是机构要健全、统一、规范。要按照职能明晰、称谓统一的要求，大力加强科技信息化队伍的正规化建设。现在还有不少县级公安机关没有设立科通部门，笔者认为，这是适应工作需求的，即便不要求机构都单列，可以与其他部门合署，但必须要有专门的人从事科技信息化工作。称谓也要统一，职能也要进一步明晰，逐步理顺与信息办的关系以及科通部门内部行政与事业的关系。 二是培训学习要加强。信息化发展步伐日新月异。对科技信息化民警来说，学习培训比其他警种更加重要，更要抓紧。要根据信息化发展和公安实战需求，及时调整培训大纲，既要学习信息化新知识，也要学习掌握新的政策法律知识、新的公安业务知识，促进先进技术与公安业务互融共进、互促共长。要大力培养专家型人才，鼓励民警参加各类岗位执业资格认证，同时还可选调一批基层骨干民警到专班和项目办进行跟班培训，培育一批行家里手。 三是活力要增强。增进人才交流，要吐故纳新，及时引进优秀人才，及时更换不适应岗位需求的人员。既要立足自身培育自有人才，也要坚持眼睛向外，积极借用公司和企业的人才为我所用。要进一步完善交流协作机制，与大企业开展战略协作，与小企业开展微观协作，通过多层次、宽领域的交流与合作，不断为公安信息化发展注入活力源泉。 四是团队文化要培育积淀。文化是队伍的灵魂，没有文化的队伍必然是一盘散沙。IT产业有着特殊的文化，如果说它是朝阳文化，那它就代表着潮流、代表着未来。要善于吸纳IT产业中的蓬勃朝气、创新勇气，以及IT人所独有的梦工厂文化元素和中华民族淡泊明志、宁静致远的传统文化元素。要恪尽职守，盯住一些事进行攻坚克难，在干事中享受成功的喜悦，实现自我的人生价值。（作者单位：浙江省公安厅）

❻ 深度解析大数据在公安领域的应用

深度解析大数据在公安领域的应用

近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得更加深入，更多的相关厂商也会涉及其中，大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。

在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探索应用得比较早，相关的解决方案和技术也比较成熟，在广西等地也已经有相关的项目落地，大数据应用系统已经上线运营，取得了预期的效果。

项目应用前景看好

以相关的案例来讲，在广西公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上，后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务，比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询，以及基于测控的分析和基站行业的服务，目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

在智能交通领域，目前主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看，用户切实感到便捷好用，所以市场潜力很大，未来的应用会更加广泛。

大数据应用存在的难题

大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘，这些数据本身来说是通用的。但在安防领域，哪些数据是有用的，哪些是我们需要关心和提取的，这是目前在摸索的问题。也就是说，当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合，以提取更有价值的数据。

从技术上分析，有两个技术难点：

第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取，这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的，比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人，身上穿的是什么样的衣服;如果是车，车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据，这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前，安防的数据很多涉及到视频数据，而视频数据本身是不能够被结构化的数据，也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。

第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的，我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据，包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据，可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块，通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来，找到或提取这些数据之间的相关性，为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

公安数据流动的单向性

公安行业每天获取的数据数以千万，如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲，数据产生之后，首先要确保数据本身的安全，目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前，如果你对数据不了解，就算把这些数据摆在面前，你也很难去提取有用的数据，但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言，很多有价值的数据是需要提供保护的，也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施，因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来，可能整个地区的安全漏洞就会被利用。

现在，公安的数据一般在局域网内运行，并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次，让数据在不同的网络安全系统之间，从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动，最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的，通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网，主要以视频数据为主，辅以视频相关的业务，这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联，才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上，可以获取犯罪嫌疑人的照片，但这个人是谁，他的信息是什么，只有进入公安网以后才能获取，才能将相关信息匹配关联起来，然后通过其他数据库的关联，进一步挖掘出他在哪个网吧出现过，在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来，但这种挖掘只能在高安全性网络中进行，这种信息流动都是单向的。

未来的商业模式

从传统的安防业务来讲，还是以公安客户投资建设系统为主，厂商提供产品和集成的解决方案，最终由集成商来做落地实施，最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时，未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业，用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难，那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现，给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入，用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来，或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理，包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点，这些公共服务在公安行业目前还比较难做，不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建，以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。

对于大型、特别大型的项目，比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目，一般来说可能会找专业的IT厂商来做，特别是互联网公司(现在也有牵涉其中)，他们更多是以技术提供商的角色参与，安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确，因为即使是技术比较领先的行业厂商，它也很难或者没有必要投大量的研发在大数据基础的研发上，而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上，然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢，持续发展。

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