大資料是時下最熱的一門技術， 2012年， 科技部的《中國雲科技發展“十二五”專項規劃》和工信部的《物聯網“十二五”發展規劃》都將大資料技術作為一項重點予以支持。
在IT領域， 大資料的發展已相當成熟。 如Google公司利用超過30億條使用者的指令成功預測流感的傳播， 利用上萬億的語料庫為用戶提供相對精確的翻譯；亞馬遜根據以往的資訊預測使用者感興趣的書籍；淘寶根據使用者的購物行為精確地推送廣告等。
在安防行業， 涉及的資料資訊類型越來越多， 以資料的結構類型來看， 包括各類非結構化、結構化及半結構化資訊。
在安防領域大資料的特點主要表現為：以非結構化的視頻監控資料為主， 更側重於對非結構化資料的資訊分析、提取挖掘以及處理能力；以視頻錄影為主的安防大資料對傳輸、存儲和計算過程中需要的頻寬以及存儲空間要求都更高；安防大資料中的資訊價值密度更低，
利用大資料， 安防行業內都用它來做什麼？
大資料是視頻智慧分析基礎
在大資料應用時代， 視頻因其資訊含量最高、資料量最大， 分析運算最複雜而成為大資料時代採集分析傳輸存儲應用最具挑戰的國際技術難題！智慧視頻分析研究永無止境， 分析演算法必須以監控視頻為資源， 研究即時或歷史監控視頻中的目標特徵提取、增強與行為分析等關鍵技術， 才能推動監控視頻應用模式從事後被動處置向事前主動預防轉變。
幫助實現智慧城市智慧化
智慧城市建設要真正實現，
1.大資料融合技術
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一， 是城市系統之間由於標準問題無法有效集成， 形成資訊孤島。 因此， 在大資料融合技術領域， 一方面要加強大資料標準建設， 另一方面要加強海量異構資料建模與融合、海量異構資料列存儲與索引等關鍵技術研發， 為給予底層資料集成的資訊共用提供標準和技術保障。
2.大資料處理技術
大規模資料在智慧城市系統流動過程中， 出於傳輸效率、資料品質與安全等因素的考慮， 需要對大規模資料進行預處理。
3.大資料分析和挖掘技術
大資料分析與挖掘技術為智慧城市治理提供了強大的決策支援能力。 相比于大資料融合和處理技術， 大資料分析與挖掘技術更為複雜， 是國際學術界和產業界面臨的極具挑戰性的技術難題。
實現防盜報警平臺化管理
互聯網技術發展讓防盜報警服務行業建立全國性專業報警運營服務平臺成可能， 而報警平臺必然產生海量資料資訊， 這就是大資料， 利用這些資料， 運營服務服務商可以進行分析和挖掘， 充分發揮大資料的商業價值。
1.對顧客群體細分
通過大資料分析和挖掘使用者群的文化觀念，
2.發掘新的需求和用戶
3.提高企業的投入回報率
隨著報警運營服務商提高對大資料的處理能力， 平臺能對上報的大數量的警情進行有效的分析和及時處理， 避免了人工處理帶來的效率不高， 併發處理量不大， 對不同類型的警情的過濾性不高的問題。 與此同時， 依託平臺強大的資料處理能力， 人們可以通過電腦、手機、平板等任何一款設備接入到報警運營服務中， 隨時隨地都可以在第一時間收到警情資料，通過分享大資料來提高使用者粘性，降低了用戶流失的風險。
4.進行商業模式、產品和服務的創新
依靠對大資料分析報警運營服務商可以從海量的警情資料中挖掘出有用的資訊，促進報警運營服務從“事後查看”向“事前預測”轉變。通過關聯分析，拓展產品，挖掘產品價值，提升報警運營服務商的核心競爭力。根據對警情資料的分析，可以提供某個地區的警情預測，便於企業、政府、消費者及時調整自己的安保措施。根據對消費記錄的分析，可以識別出潛在的用戶群或者即將流失的客戶。根據對維修記錄的分析，可以對設備進行更全面的監控和主動維修來降低設備的誤報率。根據對逾時未設的分析，可以識別出哪些使用者需要提早提醒布撤防。
隨時隨地都可以在第一時間收到警情資料，通過分享大資料來提高使用者粘性，降低了用戶流失的風險。4.進行商業模式、產品和服務的創新
依靠對大資料分析報警運營服務商可以從海量的警情資料中挖掘出有用的資訊，促進報警運營服務從“事後查看”向“事前預測”轉變。通過關聯分析，拓展產品，挖掘產品價值，提升報警運營服務商的核心競爭力。根據對警情資料的分析，可以提供某個地區的警情預測，便於企業、政府、消費者及時調整自己的安保措施。根據對消費記錄的分析，可以識別出潛在的用戶群或者即將流失的客戶。根據對維修記錄的分析，可以對設備進行更全面的監控和主動維修來降低設備的誤報率。根據對逾時未設的分析，可以識別出哪些使用者需要提早提醒布撤防。