随着安防业务逐渐往IT化发展，所涉及的设备和系统种类越来越多。除了传统的监控摄像机，还有各种智能视频采集终端、 RFID采集终端、数据采集终端、门禁以及各种综合安防业务系统，对应的数据类型、数据类型也在快速增加。

与此同时，安全服务的应用越来越深入，数据的应用越来越复杂，业务场景也划分得越来越细。精细化应用使得不同数据的融合处理和数据间相关性分析的需求不断提高。比如要求系统尽可能使用更多的相关数据信息，对目标进行多维定位，以提高目标定位和跟踪的准确性和时效性，或者在各种历史数据中通过多维度的综合推理分析，获得更准确的分析或预测结果。

在这样的发展需求下，传统的安全数据应用模式难以适应。以公安为例，在传统视频实战应用过程中，警察通常需要使用、电子地图、接收报警、视频智能分析、智能分析人车等相关信息，这些信息分散在不同的系统中。无法与实时视频图像信息有效关联，警方需要从多个系统离线获取信息。信息获取后，需要整合大量的信息。分析处理过程繁琐、困难，难以快速提取有效信息、发现线索，更难以形成对、人车轨迹进行关联分析、信息综合的能力，大大降低了实际应用效率。

因此，这些新兴的数据和数据分析需求对原有的安全信息系统的数据存储和应用模式提出了巨大的挑战。原有的基于关系数据的业务数据库和数据仓库，不仅难以实现海量数据的存储和管理，而且数据处理和处理能力非常有限，根本没有办法支撑大规模的安全数据应用场景。

面对大量不同类型的数据，如何保证数据、的质量，如何保证数据存储和读取、的效率，如何在数据、中发现更深层次的信息，如何提高数据在业务层面的应用效率等。已经成为安防行业发展的重大问题。面对这些问题，业内各厂商都在积极探索。通过借鉴当前先进的互联网理念和技术，打造安全大数据平台和安全数据中台逐渐成为大家的共识。