如何用中台解决智慧安防的数据治理之痛？-数据处理

如何用中台解决智慧安防的数据治理之痛？

2019-10-28 20:06 | 查看: 2041| 评论: 0

毫无疑问，推进智慧城市建设是一个全球化趋势。云计算、人工智能（AI）、大数据、物联网以及5G等技术的发展提供了巨大的驱动力，为城市赋予智慧大脑已经驶入快车道。IDC在几个月前发布的《全球半年度智慧城市支出指南》中就提出，到2023年，全球智慧城市支出预计将达到1895亿美元。

在这之中，安防视频监控发挥着关键作用，已成为智慧城市、平安城市等项目中不可或缺的一部分，在雪亮工程、智慧社区、智能交通、商贸连锁等等众多场景中都有广泛应用。安防监控平台每天将产生大量的数据，如何对这些数据进行高效管理，成为行业面临的一个重要课题。

与此同时，对“智慧”的追求也进一步向安防监控视频数据的管理提出了新的需求。利用AI技术对海量视频数据进行分析，可以对数据的价值进行二次挖掘，获得在城市管理与运营等方面的深入洞察。此外，物联网技术的发展让数据来源更加多元化，同时也能产生更多数据用以分析。数据使用方式的变革，数据量的增加以及数据的多元化，势必将为数据的管理带来新的挑战。

海量视频数据治理困难重重

作为国内领先的视频监控管理平台提供商，东方网力对于这一行业的发展趋势有着独到见解。在一次采访中，东方网力科技股份有限公司联合创始人蒋宗文先生表示：“对于我们（行业）目前主要面临的挑战，我认为一方面是数据链越来越大，因为数据来源非常广，需要相关技术来处理海量数据。第二，数据的关联性强弱程度不同。如很多事件是连续发生的，可能在很多不同的个体和不同的实体之间发生，我们需要从这些事件中找出它们的关系。不管是主动防范也好、事后追踪也好，都需要在大量数据里，通过某种算法找到相关事件特定的关系。”

东方网力科技股份有限公司联合创始人蒋宗文

蒋宗文先生所提出的两大挑战，某种程度上可能来源于智慧城市建设中安防监控视频场景的多点、多级与多样性。城市中的视频监控系统分布广泛，每天可产生大量数据，且往往在不同区域分散建设，涉及商超、园区、校园、街道等不同规模的场景，筒仓式的建设在不同数据系统之间产生了很大的壁垒。

在保证数据安全的前提下，如何实现海量数据的统一治理、多源数据如何融汇贯通、如何进一步发掘数据价值？

直面挑战，东方网力打造数据业务中台

面对挑战，东方网力做出的应对是“中台”。今年，中台战略在业内风靡，成为企业IT管理者间的热点话题。各大互联网企业纷纷拥抱中台，展开架构的升级调整，借此实现进一步的数字化变革与业务创新。

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。

东方网力数据业务中台主要分为三大模块：数据中台、业务中台和平台管理。对于这三大模块的简要介绍如下：

·数据中台，包括数据集成交换系统和数据资源治理系统。数据集成交换系统可实现对各类结构化及非结构化数据的集成，同时可以打通异构大数据平台间的壁垒，支撑各种业务场景间的数据交换。

数据资源治理系统，侧重数据治理及数据资产管理。该系统能够将物联感知数据、社会面数据与公安内网数据进行融合治理，通过标准化、清洗转换、血缘分析、质量稽核等手段，提升数据治理水平，形成全流程、全设备、全生命周期的数据治理体系。

·业务中台包括数据探索系统和基础通用能力平台（可以按照行业进行分类）。数据探索系统主要进行数据智能分析、业务建模以及数据可视化等数据分析和展示工作。基础通用能力平台是通过对行业业务的理解，进行行业通用业务的能力抽象，形成的可以复用的行业级能力中心。

·平台管理提供通用的平台管理相关能力，包括用户认证、权限管控、监控运维、授权管理、安全审计以及平台的统计运营分析等。平台管理的通用能力，可以赋能多场景下的应用系统，提高业务的创新效率。

谈到数据业务中台能够带来的价值，蒋宗文先生表示：“首先，我们提供给客户的服务能够更高效。第二，对用户而言，基于场景的应用想法，可以利用中台迅速实现。”

简而言之，数据业务中台既能够帮助其用户实现快速创新，同时也能帮助东方网力自身提高自己的服务能力——当然，这种服务能力的提升，最终也将表现为赋能用户的业务升级。

最后

在中台理念如此火热的当下，我们都应理性待之，不宜过度吹捧。但也可以看到，已有多个企业的成功案例表明，中台在组织数字化升级、打通数据链、赋能业务创新中能够发挥巨大价值。从智慧城市到安防视频监控，对于行业所面临的挑战，中台能够成为一种可以带来显著改善的解决方案。东方网力基于其自身丰富的行业经验，加上在AI与大数据等技术方面的强大实力，打造数据业务中台，落地中台理念，将为整个视频监控行业注入新的血液。

免责声明：除非特别声明，文章均为投稿或网络转载，仅代表作者观点，与大数据中国网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。如果本文内容有侵犯你的权益，请发送信息至ab12-120@163.com，我们会及时删除

收藏分享邀请

上一篇：改进大数据分析以应对网络安全挑战 下一篇：如何正确选择聚类算法？