Ми живемо в епоху великих даних. В оточенні потоку інформації все більше компаній шукають способи аналізу даних та систематичного отримання відомостей, які можуть допомогти їм працювати продуктивно та прибутково. Одержимість інформацією поширилася й на індустрію фізичної безпеки, де великі обсяги даних історично були мало використовуваним побічним продуктом контролю доступу та навіть відеоспостереження. Але сьогодні картина змінюється.

Відеоаналітика забезпечує безпеку великих даних, та змінює погляд на рішення в сегменті безпеки. В області відеоспостереження відеоаналітика відкрила розширений спектр додатків, які клієнти можуть використовувати для збору потрібної бізнес-інформації з відеоданих.

Рентабельність інвестицій

Вплив аналізу даних на ринок безпеки сьогодні першочерговий, і як очікується, буде продовжувати розширюватися по спектру бізнес-додатків. Програмне забезпечення з відеоаналітикою застосовується практично до кожного питання бізнесу та прийняття рішень, пов'язаних з аспектами безпеки. Краще розуміння того, що і коли відбувається (що представлено відеоаналітикою), допомагає відповісти на питання, чому це важливо, що веде до більш дієвого прийняття рішень й заходів для зниження ризиків. Вагома перевага — це здатність приймати рішення в режимі поточного часу, особливо в тому, що стосується прогнозної аналітики.

Сьогодні суспільство прагне «робити більше з меншими витратами», тому існує вагомий поштовх для збільшення віддачі від інвестицій в системи безпеки. Відеоаналітика — це природний прогрес для компаній, які надають послуги, пов'язані з відео, такі як хмарне відеоспостереження. Завдяки додаванню аналітичних даних, таких як теплове картування, виявлення транспортних засобів та людей — камери відеоспостереження здатні знімати стандартні відеоматеріали та застосовувати інтелект, щоб зробити дані більш продуктивними для служб безпеки. Це означає, що інвестиції в IP камери відеоспостереження можуть стати способом зібрати більше ідей та осмислено застосувати їх в рамках організації. Аналітика пропонує інтеграторам безпеки додатковий спосіб збільшити передбачуваний дохід та допомогти кінцевим користувачам максимізувати інвестиції в технології.

Відеоаналітика та інновації

Досягнення в сегменті комп'ютерного зору та Deep learning дозволили розробити рішення, здатні виявляти й розпізнавати людей та об'єкти. Дані, які штучний інтелект здатний витягти з відеопотоків в поточному часі, дають користувачам розпізнати, коли інцидент виграє від більш ретельного аналізу людиною або негайної відповіді найближчого співробітника з безпеки. Миттєві повідомлення, коли об'єкти або люди відхиляються від норм, дають службі безпеки час, необхідний для перевірки та зупинки зловмисників, перш ніж ті завдадуть шкоди — не покладаючись на неефективний та непослідовний особистий моніторинг. Це також дає реагувати на оперативні проблеми, такі як довгі черги, та дає вичерпне уявлення про демографію натовпу, час очікування та інше. Це поєднання підвищеної безпеки та бізнес-аналітики трансформує традиційний ринок безпеки.

За даними компанії EMC, сьогодні сфера даних складається з більш ніж 40 зетабайтів даних. Це число подвоюється кожні пару років з 2010 року і, схоже, не сповільнюється. Експерти вважають, що це зростання створює нескінченні можливості. У світі, де зростає попит на «розумний будинок» та інтелектуальні пристрої, зокрема відеокамери та датчики розумного будинку, виробники співпрацюють, щоб побудувати взаємопов'язаний світ. Ці рішення визначають якість життя, продуктивність бізнесу та розвиток технологій в індустрії безпеки. А відеоаналітика, що лежить в основі цих технологій, забезпечує не тільки безпеку, але й окупність інвестицій — оптимізуючи управління даними, виявляючи аномалії в компонентах техніки до збою, запобігаючи дорогі візити по обслуговуванню для інтеграторів.

Стимулювання ринку безпеки

Відеоаналітика стимулює зростання ринку безпеки, що призводить до припливу відео та пов'язаних даних. Раніше системи зберігання містили записи для відтворення та перегляду. Але сьогодні користувачі використовують комплекти відеоспостереження, оптимізовані за допомогою штучного інтелекту та ПЗ для відеоспостереження, для надання потрібних знань. Отже, з'явилася вагома потреба в рішеннях зберігання даних з високою пропускною здатністю, які зможуть забезпечувати як читання, так та запис відео й пов'язаних даних. Поширення відеоаналітики також створило потребу у високоякісному відео, яке вимагає технологій зберігання з підвищеною пропускною спроможністю.

Попри те, що базова відеоаналітика існує вже багато років, сучасні компанії починають усвідомлювати, що інформація, яку здатна надати ця технологія, потрібна і за межами безпеки. Організації прагнуть використовувати ці дані, щоб отримати уявлення про повсякденні бізнес-проблеми, прагнучи поліпшити процеси та продуктивно пом'якшити проблеми. Наприклад, фінансові установи хочуть мати шанс використовувати камери відеоспостереження не тільки для захоплення відзнятого матеріалу, а й для вирішення таких завдань, як підвищення оптимізації робочої сили, поліпшення обслуговування клієнтів або розуміння поведінки клієнтів. Ключем до продуктивного використання відеоаналітики вважається застосування інтелектуальної технології, яка здатна спростити та автоматизувати великий обсяг даних, щоб визначити, що вважається критично важливим, та зробити його дієвим. Це впливає на ринок безпеки, спонукаючи виробників розширювати традиційні технології за межі базових здібностей, щоб допомогти користувачам досягти цілей як в питанні безпеки, так і бізнесу.

Інформація наділена цінністю, але створення цієї цінності з потоку даних вимагає сучасної комп'ютерної аналітики, включаючи нові методи, такі як штучний інтелект та машинне навчання. Індустрія безпеки характерна надлишком даних, які вважаються джерелом нового цінного інтелекту. Оскільки відеоаналітика стає все більш поширеним інструментом в чинному бізнесі, потенціал для перетворення даних безпеки на бізнес-інформацію вище, ніж раніше.