企業如今重度仰賴資料，其程度前所未見。從基本的問題解決方案，乃至進階的安全預防措施，對資料的依賴性不斷提高，大幅增加了 IT 架構的複雜度和重要性。當今的企業不得不以資料為取向。在視訊安全監控系統領域尤是如此。目前分析的資料量之大，遠超過以往，而且種種跡象均顯示未來幾年仍會繼續成長。根據 IDC 所做的一項估算，全球各地為了分析作業而產生的資料量，預計在 2025 年會增加 50 倍。
大數據應用和物聯網 (IoT) 技術的興起，意味著企業在指定應用環境下，使用的資料接觸點數量會有空前的成長。從各式各樣的端點 (如攝影機和 IoT 感應器) 擷取輸入內容，必須儲存、處理、管理和保護的資料量便隨之增加。再加上超高畫質攝影機和人工智慧 (AI) 應用出現，安全系統收集的資料增加，資料的儲存時間也會拉長。
考量到視訊在安全和營運層面的重要性逐漸升高，部署最為可靠的儲存解決方案是當務之急。企業無法承受資料遺失或影片完整性受損的風險，因為 AI 系統的準確度十分仰賴這類資訊。就 AI 應用而言，需要將過量的資料儲存較長時間，如此系統才能「學習」並改善執行預測分析的能力。在部署中納入的 AI 功能越多，就必須讓儲存基礎結構和容量越龐大，以求達到最佳效能。
因此這類進階應用類型所採用的儲存裝置，必須全部盡量提高可靠度，且最好具有備援系統，盡可能發揮最大效率、縮短停機時間。可惜的是，若單靠雲端資料中心，在資料密集的應用環境下可能會出現問題。這類解決方案高度依靠網路連線，而攝影機和伺服器之間的距離常會導致延遲，進而耽誤業務關鍵即時資訊的傳輸作業。
在考慮邊緣儲存裝置時，用於大數據應用的硬碟機務必須能承受極端工作負載量的壓力，以維持正常運作。安全監控硬碟機必須針對全天候作業的工作負載量加以最佳化處理，偶爾停機也難以容忍，其工作負載量可能超出一般桌上型硬碟機每年作業時數的四倍。若企業為視訊應用所挑選的硬碟機，並非針對安全監控用途最佳化的產品，可能會導致視訊串流品質低落、工作負載量效能不彰，甚至分析功能低於水準。
若必須讓硬碟機持續運作更長時間，就代表需優先選擇具備健康狀態監控功能的硬碟機，以便盡量延長運作時間，並且避免干擾事件 (如停電、蓄意破壞或自然災害) 而導致資料遺失的可能性，或者協助復原損失的資料。
當前資料密集應用環境的特點，就是複雜度節節攀升，為了控管資料的複雜度，並確保企業能順利運用所有資料，一種針對商務應用的全新基礎架構因而興起，即 IT 4.0 資料儲存架構，用於連接邊緣裝置、IoT、雲端和企業資料中心。IT 4.0 的做法能有效將雲端的效能延伸到資料處理連續體的邊緣，在資料擷取處附近直接進行初始分析，因此有助緩解延遲問題。如此便能即時下達決策，因而強化各種實用的應用環境，從預防犯罪到交通管控都包含在內。
若部署的邊緣運算裝置採用的是 AI 最佳化安全監控硬碟機，便能獲得諸多效益，例如減少資料存取的延遲情形，避免發生頻寬問題，還能處理資料合規性的限制。最後便能降低維修需求、提升客戶整體滿意度。收益也會因此增加。但最重要的優點在於，邊緣裝置採用具有 AI 功能的硬碟機，可加快現場深入解析速度，進而能真的即時下達重要決策。
自 AI 安全系統收集的資料，能實現一種應用方式：有效管控連網車輛的交通流量。在此案例中，智慧型攝影機會偵測交通事故，並立即發送警告給指揮中心人員，由指揮中心派遣交通警察至現場提供協助。還有另一個重要範例是，智慧城市的交通行政機關可使用具備物件辨識能力的攝影機來偵測逆向的駕駛。
現代商務應用環境不應單靠一項技術，也不應採取「一律通用」的做法。而是應當實行 IT 4.0 的資料儲存架構，善加運用來自不同端點、邊緣裝置、資料中心和雲端的資料，以此方式應對大數據帶來的挑戰。選擇 IT 4.0 做法是最佳的策略，可完全發揮大數據應用的所有潛力，而大容量的 AI 功能硬碟機在這類解決方案中至關重要。
