目前从安防角度来看，对于结构化数据，平台软件产品上已经普遍出现了对此类数据的数据统计、分析及简单地自动处理。
如统计用户登录次数、设备断线等等;
而对于非结构化数据的分析、应用、处理，
目前我们更多地是把它归属到智能分析的范畴。
比如车牌智能识别、智能行为分析(包括绊线、越界)、人脸识别、视频分类检索及视频浓缩摘要技术等等。
这些技术中，很多已在初期应用中，而很多仍然处在研发过程中。
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。
作为新一代信息技术的具体应用形态，
物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络近年来都得到快速发展，
而大数据的处理和分析又成为这种融合发展提供核心支撑。
大数据伴随这些应用不断增长，
云计算则为这些海量的、多样化的大数据提供存储和运算的支撑平台。
据估算，全球可统计的数据存储量在2011年约为1.8ZB，2012年将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB;
其中，结构化数据的增长速度约为32%，而非结构化数据还要快上一倍，约为63%。
反过来，对大数据的分析、优化结果反馈到物联网等应用中，
又进一步改善使用体验，并创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。

图：麦肯锡对不同行业所产生的数据类型的分析

谁会在大数据时代受益？
从产品商到解决方案提供商再到大数据分析的先锋企业，IBM的成长路径能够给安防企业很多启示，
同时也可以看出，他们对大数据商业价值的判断。
IBM当年之所以完成从PC厂商开始向商业智能服务商的成功转型，
一个重要的原因就是其较早预见到了大数据的商业机遇并果断布局。
自2005年以来，IBM投资160亿美元进行了30次与大数据有关的收购。
这一系列布局，为IBM业绩带来了稳定高速的增长。
从安防领域来看，随着时间推移，很多企业也在经历着从产品提供商到解决方案供应者再到综合服务运营商的蜕变。
其中，中安消是基于平安城市和消防领域的快速发展，
把产品制造、平台建设以及运维服务进行深度融合，致力于成为“安防消防运营服务商”。
而海康威视、大华等企业也在资本市场的浸淫下，逐渐从视频监控产品供应商向综合解决方案提供商转变。
从目前来看，这些能够建设城域级安防网络的综合企业，
将会第一时间面临大数据的考卷，也及有可能成为大数据的首批受益者。
从国外经验来看，目前大数据在公共事业领域已经开始发挥不可小觑的重要作用。
欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
联合国也推出了名为“全球脉动”(GlobalPulse)的新项目，希望利用“大数据”来促进全球经济发展。
有数据显示，大数据的市场规模将从2010年的32亿美元成长到2015年的169亿美元，平均年成长率近40%。

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