在大數據的概念里，所有的數據都是有價值的。數據具有個性信息(直接的、表面的)、也具有共性信息，對所有共性信息的處理可以找出深層次的增值信息(間接的、深層的)，這就是數據挖掘。針對大數據不僅看到數據的表面信息，還要找出數據的深層次的信息。
安防系統從自動化逐步實現智能化，其中大數據是最佳解決方案和必由之路。
大數據是高精度、細顆粒的數據采集，有人說大數據時代不存在取樣的概念，在當今的技術條件，獲得所需的數據可以很簡單、廉價，但處理和分析數據會很麻煩、復雜。因此，大數據的特點是“大”(4V)，但數據的價值不在“大”，而在于“處理”;大數據應用就是對所有的數據進行共同的處理、深化的挖掘，從而產生具有預測性和預警功能的有價值的信息。
在大數據的概念里，所有的數據都是有價值的。數據具有個性信息(直接的、表面的)、也具有共性信息，對所有共性信息的處理可以找出深層次的增值信息(間接的、深層的)，這就是數據挖掘。針對大數據不僅看到數據的表面信息，還要找出數據的深層次的信息。
有些人認為：大數據就是從大量的數據中快速的找出感興趣的個性信息，如尋找案件證據或線索，這是片面、偏頗的，因此來說用一種業務需求來引導安防大數據的應用也是不適當的;同時，大數據還要進行多種數據(視、音、圖、文本、文件、情報等)的融合和并行處理。顯然、難度最高的是視頻數據的結構化描述和挖掘。
在借鑒信息系統大數據應用經驗的基礎上，安防領域對大數據應用進行了多種嘗試，實現一些成功的案例。數據經不同處理方法和挖掘，會實現不同應用和價值。大數據在安防系統的應用主要有：人流密度和分布的分析，實現公共場所安全管理和預警;交通(密度、速度)形勢預測，成為好信號控制的依據;有序過程與隨機過程分析、常態分析與異常態預警。此外還有趨勢預測與定位、公交系統融合，群體事件預防;敏感人、物、事件定位、狀態，風險評估、事件預警;犯罪高發分布及分類，系統脆弱性分析;各類系統效能分析，系統建設、評價。
