Високий рівень помилкових спрацьовувань та неможливість зібрати достатню інформацію про безпеку призвели до того, що багато клієнтів відеоаналітики повністю відключили їх. Але аналітика пройшла довгий шлях із погляду можливостей, функцій і навіть вартості.

Все це значно змінилося з розвитком відеоаналітики на основі ІІ

в якій використовуються спеціально створені алгоритми машинного навчання для виявлення реальних подій, що становлять інтерес, та використання «багаторівневого ІІ» для вивчення та виявлення нових потенційних загроз. Така потужна відеоаналітика на основі ІІ також може надати нові джерела даних для передових програм бізнес-аналітики, які виходять за рамки традиційних операцій фізичної безпеки в таких галузях, як нерухомість та операції.

Крім забезпечення підвищеного рівня ситуаційної обізнаності та оптимізованих операцій із забезпечення безпеки, цей рівень розширеного аналізу даних може перетворити традиційні операції із забезпечення безпеки із простих центрів витрат на центри прибутку.

Тим не менш, схоже, що багато компаній приєдналися до сторони, що перемагає, на виборах відеоаналітики ІІ, швидко додавши прізвисько «ІІ», логотип і посилання на свої веб-сайти, щоб рекламувати своє новонабуте позиціонування. А оскільки так багато постачальників заявляють про можливості та продуктивність аналітики, може бути складно визначити, яке рішення є найкращим вибором для кожного варіанту використання.

Щоб допомогти краще оцінити різні доступні аналітичні рішення, важливо спочатку визначити та зрозуміти п'ять основних класифікацій відеоаналітики - описова, в реальному часі, діагностична, предиктивна та приписувальна - щоб вибрати та налаштувати найкраще аналітичне рішення для кожного конкретного додатку.

Описова аналітика

Описова аналітика просто описує те, що сталося у минулому. Використовуючи існуючі деталізовані дані, описова аналітика малює чітку картину подій або дій, які вже відбулися, і поширює цю інформацію серед кінцевих користувачів, часто у формі простих для розуміння діаграм, графіків та інформаційних панелей.

Описова аналітика не тільки не пояснює, чому щось сталося, але й дозволяє користувачам робити власні висновки та ідеї на основі сукупних даних, наданих аналітикою.

Величезні обсяги метаданих, зібраних з камер відеоспостереження, систем контролю доступу та журналів керування відвідувачами можуть не мати великого значення для кінцевого користувача в порівнянні з високоточною відеоаналітикою AI. Наприклад, зчитувачі бейджів збирають такі дані, як час доступу, користувачі та частота.

Хоча аналітика може застосовуватися для швидкого аналізу цих даних, оскільки аналітика доступу не дуже точна, вона може прогаяти деяку ключову інформацію, таку як випадки вторгнення та суміщення. В результаті надані аналітичні дані можуть вводити в оману або бути неточними.

З іншого боку, описова відеоаналітика забезпечує високоточну аналітику з докладними описовими даними, що малюють повну картину, а не лише її невелику частину. Завдяки своїй точності описова відеоаналітика може визначити, що один дотик значка було доповнено двома людьми, що входять через безпечну точку доступу, що створює потенційну загрозу безпеці.

У минулому із простим доступом до даних адміністратори безпеки мало що розуміли у цьому типі порушення. Але тепер завдяки більш високому рівню відеоаналітики порушення правил можна швидко виправити до того, як воно стане відомою загрозою безпеці.

Групи безпеки, що використовують описову відеоаналітику, мають більшу поінформованість про ситуацію, ніж ті, хто її не використовує. Наприклад, фахівці з нерухомості та об'єктів тепер можуть легко аналізувати, де, коли і як здійснюється доступ та використання існуючих фізичних середовищ, використовуючи дані, зібрані за допомогою описової аналітики, такі як історичні потоки трафіку та щільність простору.

Оцінка ІІ: реалістичні реалізації для забезпечення безпеки; Оперативне використання

Після того, як ці дані зібрані, ці команди одержують цінну інформацію, яку можна використовувати в майбутньому для планування простору та реконструкції.

Аналітика у реальному часі

Подібно до описової аналітики, аналітика в реальному часі допомагає користувачам систематизувати і вимірювати дані. Але на відміну від описової аналітики, яка аналізує дані, зібрані за минулими подіями, аналітика у реальному часі вимірює дані у тому вигляді, в якому вони доступні, з використанням даних у режимі реального часу. Замість очікування збору даних з часом, користувачі розгортають аналітику в режимі реального часу, щоб отримувати цінну інформацію в міру розвитку події.

Завдяки такій підвищеній ситуаційній поінформованості організації мають можливість створювати більш ефективні заходи у відповідь. Тепер організації можуть краще розуміти ситуацію і швидко і адекватно реагувати на ситуації, що виникають, запобігаючи виникненню потенційно небезпечних подій або використовуючи наявні можливості.

Відеоаналітика в реальному часі, така як виявлення доступу до критичних зон, скупчення людей та падінь, є чудовим прикладом того, як ІІ можна використовувати для просування стандартів безпеки для здоров'я на робочому місці. Як тільки за допомогою відеоаналітики в реальному часі виявляється одна з описаних дій або невідповідностей, адміністратори негайно одержують попередження про цю подію і можуть зробити дії з виправлення. Це не тільки приносить користь організаціям з точки зору дотримання нормативних вимог, але також може запобігти серйозним травмам або збиткам і відповідальності, що випливає з цього.

Діагностична аналітика

Діагностична аналітика – це природний наступний крок після описової аналітики та аналітики у реальному часі. Діагностична аналітика допомагає пояснити «чому» події, що відбулися. Надання відомої або передбачуваної першопричини події позбавляє кінцевих користувачів здогадів, дозволяючи їм краще зрозуміти, чому виникають тенденції та закономірності в наборах даних. Хоча не кожен діагноз буде застосовний, користувачі можуть визначити, які кореляції найефективніші, і працювати з ними.

Аналітика безпеки з діагностикою має програми бізнес-аналітики, які виходять далеко за межі безпеки. Наприклад, для великих організацій, які часто пропонують власні ресторани або корпоративні заходи, аналіз кількості відвідувачів є важливим з точки зору безпеки, безпеки та кадрового забезпечення. Можливо, було виявлено, що кількість гостей надзвичайно велика у певний час дня та надзвичайно мала в іншу без жодної очевидної причини; можливо навіть, що керівництво навіть не знає про коливання шаблону.

Діагностична аналітика може допомогти визначити ключові області пішохідного руху та скупчення людей, а також ці об'єкти та події та відповідним чином використовувати ці дані. Маючи цю інформацію, компанія може захотіти розглянути питання про переміщення пунктів харчування в інше місце або коригування графіка роботи персоналу для підтримки часу з інтенсивним рухом. Збір таких даних та проведення кореляцій з використанням ручних процесів неефективні з погляду часу та витрат або навіть неможливі.

Предиктивна аналітика

У той час як описова аналітика, аналітика в реальному часі та діагностична аналітика зосереджені на тому, що сталося чи відбувається, прогнозна аналітика фокусується на прогнозуванні того, що може статися. Предиктивна аналітика прогнозує майбутні результати, використовуючи те, що система знає як істину з урахуванням історичних даних. Ці прогнози не завжди точні, але можуть допомогти компаніям у розробці стратегій постійного зниження ризиків та постановки цілей, що базуються на цифрах та даних, а не на припущеннях організації.

Наприклад, передиктивна аналітика може передбачити сплеск випадків посковзування та падінь у майбутній сезон дощів, розпізнавши закономірність між пори року та збільшенням випадків посковзування та падінь, зареєстрованих або у системі управління персоналом, або за допомогою аналітики відеоспостереження. Озброївшись цими прогностичними знаннями, адміністратори з охорони праці та техніки безпеки можуть зробити запобіжні кроки, щоб зменшити кількість випадків ковзання та падінь у розрахункові періоди сильних дощів.

Можливо, керівники відділу кадрів надсилатимуть електронні листи співробітникам із нагадуванням про потенційно слизькі ділянки, або команда з обслуговування приміщень встановить додаткові попереджувальні знаки навколо входів. Прогнозна аналітика дозволяє організації ухвалити рішення про усунення прогнозованої події до того, як вона перетвориться на реальну загрозу безпеці.

Наказова аналітика

Використовуючи попередній приклад, де предиктивна аналітика попереджала адміністраторів про кореляцію між пори року та подіями посковзування та падіння, аналітика, що наказує, зробить ще один крок вперед, щоб запропонувати майбутній курс дій для усунення проблеми.

Система може порекомендувати більш часте прибирання підлоги, виділення спеціального місця для витирання людей після входу в будівлю або направлення більшої кількості персоналу для прибирання зон, про які відомо, що існує високий ризик послизнутися і впасти. Розширена аналітика, що приписує, може навіть забезпечити потенційний вплив для кожного вжитого дії.

Наказує аналітика, ймовірно, є найскладнішою аналітикою, доступною на сьогоднішній день, що вимагає величезних обсягів даних з різних джерел для надання відповідних рекомендованих дій. Хоча це все ще нова наука, ми можемо розглядати аналітику, що наказує, як швидкозростаючий сегмент ринку, який у найближчому майбутньому буде використовуватися операціями на рівні підприємства для оптимізації своїх робочих процесів і подальшого підвищення їх автоматизованої бізнес-аналітики.

Оскільки впровадження та розуміння аналітики продовжує зростати, організації продовжуватимуть звертатися до своїх постачальників рішень та системних інтеграторів за допомогою, коли йдеться про надання належної аналітики для їхніх бізнес-потреб. Хоча будь-яка аналітика може дати організаціям можливість покращити бізнес-аналітику, підвищити ефективність, краще вирішувати проблеми безпеки для здоров'я та дотримуватися змінних правил, не кожен режим аналітики підходить для кожного бізнесу.

Те саме можна сказати і про низькоточну аналітику безпеки, оскільки вона не має такого ж впливу, як високоточна відеоаналітика на базі ІІ. Зчитувачі бейджів завжди будуть обмежені обсягом даних, які можуть зібрати під час транзакції. І навпаки, відеоаналітика на основі ІІ щодня постійно відкриває спектр нових варіантів використання та можливостей.

Фахівці з безпеки, які розуміють призначення та цінність кожної класифікації відеоаналітики та можливості високоточної аналітики, зможуть краще допомогти своїм клієнтам побудувати аналітичну архітектуру, яка підтримує їхні унікальні вимоги до роботи в реальному часі та розслідуваннях.