作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

　　具體來說大數(shù)據(jù)(bigdata)是指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理、處理的數(shù)據(jù)集合。而更具廣泛的理解是，大數(shù)據(jù)是通過誕生于各個終端、通過工具采集，并具備存儲、分析這些龐大數(shù)據(jù)的能力。大數(shù)據(jù)的意義不僅僅是在掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于這些數(shù)據(jù)背后的“隱含內容”，其利益最大化的是數(shù)據(jù)加工、分析、挖掘在數(shù)據(jù)背后的“增值”信息。

　　大數(shù)據(jù)”這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時，大數(shù)據(jù)用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數(shù)據(jù)集。隨著谷歌Map Reduce和Google File System (GFS)的發(fā)布，大數(shù)據(jù)不再僅用來描述大量的數(shù)據(jù)，還涵蓋了處理數(shù)據(jù)的速度。

　　早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“大數(shù)據(jù)”才成為互聯(lián)網信息技術行業(yè)的流行詞匯。美國互聯(lián)網數(shù)據(jù)中心指出，互聯(lián)網上的數(shù)據(jù)每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產生的。此外，數(shù)據(jù)又并非單純指人們在互聯(lián)網上發(fā)布的信息，全世界的工業(yè)設備、汽車、電表上有著無數(shù)的數(shù)碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數(shù)據(jù)信息。

　　大數(shù)據(jù)具有四個特點：第一，數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級別躍升到PB級別;第二，數(shù)據(jù)類型繁多，諸如日志、視頻、圖片、地理位置信息等;第三，價值密度低，商業(yè)價值高，大量數(shù)據(jù)中只有片段數(shù)據(jù)是有效的;第四，處理速度快，1秒定律。業(yè)界將其歸納為4個“V”--Volume，Variety，Value，Velocity。

　　二、金融安防領域的大數(shù)據(jù)

　　在安防行業(yè)，包括金融行業(yè)、平安城市、智能交通、政府機構、大型企業(yè)等目前存在著大量的“視頻存儲數(shù)據(jù)”，但這些數(shù)據(jù)之間沒有任何聯(lián)系與關聯(lián)，只是簡單的分布存儲或集中存儲，在金融行業(yè)中，如一個國有銀行的二級分行，一般會有數(shù)千個視頻監(jiān)控點，視頻存儲數(shù)據(jù)量非常大，但這些數(shù)據(jù)很難關聯(lián)，而是一種“孤島式”的散存在各個前端存儲設備之中。

　　在安防金融行業(yè)中，其海量數(shù)據(jù)的最重要組成部分是視頻、圖片類數(shù)據(jù)。因此金融安防監(jiān)控大數(shù)據(jù)以視頻類數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)進行分析，這些視頻類數(shù)據(jù)具有如下特點：

　　海量數(shù)據(jù)。隨著安防高清化的應用，已經從TB級別躍升為PB級別，如果存儲一路4M的720P圖像，1個月就有1.236TB的實際存儲空間需求。

　　數(shù)據(jù)類型眾多，信息豐富。其內容涵蓋日志信息、報警信息、視頻數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)等，這其中有些是結構化數(shù)據(jù)，有些是非結構化數(shù)據(jù)，還有半結構化數(shù)據(jù)。

　　單條監(jiān)控數(shù)據(jù)的價值密度低，需要從海量數(shù)據(jù)中尋求一些最有價值的信息。如銀行金庫里某點的視頻監(jiān)控，其不間斷的監(jiān)控錄像中，有價值的數(shù)據(jù)可能就幾分鐘或者幾秒鐘。

　　海量監(jiān)控數(shù)據(jù)難以快速分析，而實際的需求是能及時處理，這樣轉換的價值才高。但現(xiàn)實的情況很難做到，必須依靠人工不間斷的進行錄像調閱。

　　目前金融行業(yè)視頻聯(lián)網工作已經進行了多年，已經實現(xiàn)各個“孤島式”存儲設備的遠程調閱，但沒有實現(xiàn)統(tǒng)一化的管理和應用，在使用這些存儲數(shù)據(jù)時候，必須依靠各種已知信息到各個“孤島式”存儲設備進行定向訪問。比如要在銀行內所有視頻數(shù)據(jù)中快速檢索某人相關的錄像數(shù)據(jù)，在目前這種安保系統(tǒng)方案的技術架構上，是難以實現(xiàn)的，再比如在銀行中需要查詢某個銀行卡號關聯(lián)的錄像，首先到銀行的相關部門獲取此卡號辦理過的柜臺號或者ATM自助設備信息，然后進行定向查找，難以實現(xiàn)快速的查找和調閱應用。

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　　三、云計算&云存儲

　　提到大數(shù)據(jù)，不得不提到云計算的概念，這兩者存在眾多交集，“大數(shù)據(jù)離不開云”，支撐大數(shù)據(jù)的眾多底層技術就是云技術。兩者之間是一種綁定的關系，大數(shù)據(jù)概念是建立在云計算之上的。

　　云計算是一種通過網絡以服務的方式，提供動態(tài)可伸縮的、虛擬化的資源計算模式。通過大量的分布式計算機，根據(jù)服務的需求訪問計算機和存儲系統(tǒng)等資源，而且這些資源是動態(tài)擴展且是可虛擬化的。

　　何謂云存儲呢?云存儲是云計算概念上延伸和發(fā)展的新概念，指通過集群應用，虛擬化、分布式文件系統(tǒng)等技術和功能，整合大量不同類型的存儲設備，協(xié)同工作，共同對外提供數(shù)據(jù)存儲和業(yè)務訪問功能的一個系統(tǒng)，云存儲是一個以數(shù)據(jù)存儲和管理為核心的云計算系統(tǒng)。

　　大數(shù)據(jù)的分布式計算，都需基于儲存、計算等資源的靈活應用。大數(shù)據(jù)沒有海量數(shù)據(jù)的存儲作為基礎，也就不存在“大數(shù)據(jù)”應用之說。大數(shù)據(jù)快速的數(shù)據(jù)分析處理能力不采用云計算，似乎只有尋求超級計算途徑了。除了云計算、云存儲之外，信息感知采集與信息傳輸技術，視頻智能分析，大數(shù)據(jù)挖掘等，這些都是安防行業(yè)大數(shù)據(jù)應用的重要組成部分。

　　四、金融安防信息數(shù)據(jù)集成

　　經過多年的發(fā)展，在金融安防中，包括視頻監(jiān)控子系統(tǒng)、入侵報警子系統(tǒng)、門禁控制子系統(tǒng)、網絡對講子系統(tǒng)、智能分析子系統(tǒng)、消防預警子系統(tǒng)、環(huán)境量監(jiān)控子系統(tǒng)等眾多系統(tǒng)從各個感知終端采集了海量信息。這些海量數(shù)據(jù)包括視頻信號、報警信號、環(huán)境量信號以及日志信息、地理信息等各類數(shù)據(jù)。如何將這些海量信息數(shù)據(jù)進行集成呢?

　　金融安防信息數(shù)據(jù)的集成不是簡單的信息搜集、無意義的堆疊，而是一種有規(guī)律的深度集成。是包括信息采集、適配、分析、關聯(lián)、處理、存儲等多個階段，將各種無序的數(shù)據(jù)形成有規(guī)則模型的集成管理信息，將各種結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)形成有關聯(lián)關系的海量數(shù)據(jù)信息，其后的存儲與管理工作可以通過前面所述的云存儲實現(xiàn)。

　　金融數(shù)據(jù)集成的必要性、重要性不言而喻，其在大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃中處于核心的地位，數(shù)據(jù)集成應用其集成的數(shù)據(jù)范圍，集成的傳輸設計，集成的架構設計，集成的業(yè)務應用范圍都是重要組成部分。前面提到大數(shù)據(jù)與云計算是綁定的，而大數(shù)據(jù)與信息集成是互存發(fā)展的。數(shù)據(jù)集成需通過大數(shù)據(jù)應用分析、挖掘等來體現(xiàn)其數(shù)據(jù)集成背后的價值，反之大數(shù)據(jù)的構建需要依靠數(shù)據(jù)集成技術進行支撐。

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　　五、大數(shù)據(jù)應用的難點與機會

　　長期以來，金融行業(yè)對安防技術的應用一般都是走在前沿，往往都采用了當時最先進、最前沿的技術和設備，金融安防應用趨勢基本上代表了安防行業(yè)的整體發(fā)展趨勢。

　　而近幾年，隨著安防設備高清化、網絡化、智能化發(fā)展與應用的日趨成熟，云存儲、云計算、大數(shù)據(jù)等產品不斷在市場試水，而金融行業(yè)安防面對這些新技術時，更多的選擇了觀望或是試點性應用，其實金融行業(yè)自身對于高清應用的需求非常迫切，出現(xiàn)這種狀態(tài)的原因可以銀行為例進行分析：

　　高清化后的存儲容量增加。視頻監(jiān)控高清化是智能分析的基礎。標清的

　　4CIF碼流，按照碼流1.5Mb/s計算，30天需要存儲容量為0.4635TB，常見的720P高清，按照碼流4Mb/s計算，這樣30天就有1.236TB，相當于存儲容量需要翻2.67倍。因此高清化后的存儲容量出現(xiàn)幾何級的增長，需要更多存儲空間，這就需要更多存儲設備。

　　銀行網點帶寬制約。這也是銀行長期以來網絡化、高清化發(fā)展中最大的障礙，很多銀行的監(jiān)控專用帶寬仍為2～4M，如果將帶寬提速，銀行將會增加大量的租賃費用，如果不進行提速，未來大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與存儲將在帶寬上遇到瓶頸。

　　高性能計算框架的缺失。目前諸如開源如hadoop等大數(shù)據(jù)框架，基本是源于互聯(lián)網行業(yè)的框架，不是針對視頻監(jiān)控領域，不適合處理流式數(shù)據(jù)。比如在海量數(shù)據(jù)存儲的文件系統(tǒng)，其中文件顆粒度、文件格式必定與傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)有很大區(qū)別，同時在面向行業(yè)應用方面，安防行業(yè)需要類似視頻、圖片個性化的基礎應用功能，如關鍵幀數(shù)據(jù)信息、智能預分析數(shù)據(jù)的存儲等，因此直接照搬互聯(lián)網行業(yè)應用不現(xiàn)實。

　　缺少足夠的應用需求。銀行安防對大數(shù)據(jù)的業(yè)務需求沒有涌現(xiàn)出來，大數(shù)據(jù)分析、挖掘模型難以抽象出來，很難去推動大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應用，相信未來必定會出現(xiàn)類似的需求。

　　雖然存在上述的眾多難點，但并不意味著大數(shù)據(jù)在金融安防行業(yè)沒有發(fā)展的機會，也存在下面幾點有利條件：

　　安防企業(yè)如海康威視就已經推出自己的大數(shù)據(jù)解決方案。國內的大數(shù)據(jù)應用方案開始被廣泛提出，大數(shù)據(jù)作為安防行業(yè)未來重要的發(fā)展方向，有研發(fā)實力的安防廠家也開始構建專為相關行業(yè)應用優(yōu)化的大數(shù)據(jù)解決方案以及高性能計算框架方案，未來的大數(shù)據(jù)不僅僅是一個概念，也會開始走向實際應用。

　　高清化與網絡帶寬未來不會成為瓶頸。高清已出現(xiàn)了高壓縮算法，720P可以壓縮到2Mb/s，而傳統(tǒng)的標清4CIF是1.5Mb/s，這樣對于存儲空間的需求不會出現(xiàn)幾何級的增長。隨著“三網融合”等進程，未來的網絡系統(tǒng)肯定會朝著專網或者大型的光纖網路方向發(fā)展，網絡制約也許就不存在了。

　　云計算、云存儲開始在安防領域實施、落地，為后續(xù)大數(shù)據(jù)應用做了很好的基礎鋪墊。國內已經出現(xiàn)安防行業(yè)專業(yè)的視頻云計算、云存儲產品，并且陸續(xù)在項目中實際應用，諸如海量的視頻數(shù)據(jù)存儲，海量數(shù)據(jù)的快速檢索，海量視頻的視頻分析等應用都成為現(xiàn)實。

　　六、總結

　　金融行業(yè)安防中的高清時代已經到來，產生的視頻數(shù)據(jù)越來越多，但目前金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)時代仍未全面到來，大量的數(shù)據(jù)仍然是獨立的、零散的，包括網絡、系統(tǒng)平臺等在內的基礎實施仍無法滿足視頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理及存儲，同時視頻分析等相關的核心技術仍然需要發(fā)展。目前，諸如人臉識別等智能分析的精確度仍需要提高，而最重要的是金融安防對于安防數(shù)據(jù)應用的業(yè)務需求，這才是推動大數(shù)據(jù)在金融安防發(fā)展的根本原因，例如平安城市的刑偵應用，其視頻大數(shù)據(jù)有著非常明確的應用。

　　大數(shù)據(jù)不是一個全新的技術，但大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)想真正的應用和落地還是有一定困難，目前相對做的比較好的是采集、存儲和管理，而分析、掘等方面還有很長一段路要走。

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