安防数据中台——业务成功是行业数据中台建设成效的关键评价标准

　　高效计算能力不止是针对数据提供面向各种场景的分析引擎，同时还需要理解业务的计算过程，比如说针对时空数据的计算，可以通过如何减少数据搬迁的方式来提升计算的效率，正是这样对业务不断地理解，从而使平台成为行业特色化的平台，这样能够有效地承接业务的理解，以及提升计算效率。

　　有平台、有数据，数据要么形成资产被应用，要么被重新计算，在这个过程中，离不开算法的支撑。

　　从数据进来到被管好的过程中，算法在一系列的场景中都有出现，包括数据进来的时候，进行一些文本的处理、字段的自动映射等等。

　　平台内部沉淀了各种各样的数据，平台必须要能够沉淀对应的算法处理的能力，比如说时空的算法、数据挖掘、机器学习等等一些算法能力，以支撑从各类数据当中提取数据的关联关系，挖掘多维数据关系，从而最大程度地获取数据的价值。

　　因此，多维体系算法，也是实现数据驱动业务智能化发展的灵魂。

　　企业面向客户不止是提供一个平台解决采、管、用的问题，同时还需要解决客户的痛点，解决数据的孤岛，实现数据的融合，形成统一的资源池。而在这个过程中，对平台提出了新的要求，需要具备共享和开放的能力。

　　所谓共享和开放的能力，是指能支撑多厂商基于统一的平台而进行开发，而在开发的过程中，需要保护数据厂商之间的数据资产，这就需要利用到多项目管理的方式。而在项目之间进行数据的共享，就需要利用到数据的隔离和安全审批的机制，实现数据在项目组之间有效地、安全地进行共享访问。

　　通过多厂商协同开发，通过数据服务发布数据资产和服务能力，共同支撑各行业的数据应用，只有在满足客户的诉求，理解业务的需求，实现对数据价值的保护，才能构建有效的数据服务，建立开放的数据生态环境。

　　行业的数据中台，必须由业务能力、数据能力、平台能力去构成。

　　业务能力，不是指中台需要做更多行业的应用，而是要理解业务的处理流程、业务的计算过程，以对业务实现更好的闭环的支撑。

　　数据能力，是由数据治理服务和多维算法体系构成，光有平台，业务是落不了地的，数据的能力是承上启下的环节，以支撑业务的闭环。

　　平台能力，是有一个高效的大数据计算底座和一系列的数据管理和开发工具集构成，平台内部需要沉淀数据的处理标准、业务的处理流程、业务的诉求，以及数据服务要满足行业化应用的特点。

　　只有构建这样一个行业化的数据中台，才能有效地实现对这个行业业务有力的支撑。

　　大华行业化数据中台在全国多个地市落地，其中在某地市的公安系统建设的数据中台，大华建设的是以感知数据为主的资源池，感知数据占了大头，超过3000多亿感知数据。

　　从建设成效来看，除了大华之外，仍然还有其它两个数据厂商基于大华的数据中台开发，实现500多个治理任务，日均接近4亿的数据，以及面向20多个数据应用厂商提供数据服务能力。

　　大华通过数据中台，面向客户实现多警种的数据共享，以及通过数据整合，有效消除了数据壁垒，并且通过模型大幅度提升各警种的业务实战能力。

　　3、行业数据中台的趋势

　　第一个趋势是，未来，数据和业务将进一步融合，并且相互促进、相互迭代，加快感知数仓在行业的落地。

　　在数字化转型和大数据建设深化的阶段，业务的共识将会随着业务成效的提升，以及底层相关政策的指引，加速数据的融合，并且在这个行业当中将形成以感知数仓为主的数据资源池落地。

　　通过感知数仓落地带来两个影响，第一是对现有的视频物联系统里面的数据质量，以及通过数据质量的治理、纠正，将有效地实现业务实战价值的支撑。第二个是由于感知数仓具备丰富的鲜活的数据，比如说动态轨迹、关系轨迹等等，将有助于实现业务的创新。

　　第二个趋势是，人工智能使能数据分析，强化数据驱动业务智能。

　　数据中台加上人工智能，将使数据中台插上新的翅膀，将成为数据中台新的发展方向，提供一个新的动能，将强有力地实现利用数据驱动业务智能化的发展。

　　在数据中台的各个过程当中，都可以加载智能的能力，有非常多的场景，比如说在数据治理的过程中自动形成智能化数据标准，在构建数据资产的时候，自动进行数据资产的相关分析，质量追溯。

　　大华结合公安的样板数据，通过机器训练的方式，实现业务数据自动打标，比如说构建同行人、套牌车等等相关的模型，通过数据中台加上人工智能，将支撑业务在降本增效、业务创新，以及面向业务的快速响应，提供强有力的支撑，将强化数据驱动业务智能化的发展。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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