El diseño de proyectos de videovigilancia tiene que tomar en cuenta mucho más que solo temas de protección patrimonial, hoy más que nunca las inversiones tiene que ser inteligentes y como tal deben ver hacia adelante, la pandemia ha potenciado la digitalización de las organizaciones y la integración de sistemas hoy es una realidad, ejemplo de ello son la evolución de los subsistemas de  control de acceso y el cumplimiento de las normas de la autoridad sanitaria. hoy con una cámara HD ubicada correctamente y con los algoritmos de reconocimiento facial bien seleccionados podemos realizar la apertura física de puertas y al mismo tiempo verificar la temperatura e incluso la portación de un cubrebocas, además podemos integrarlo con el control de tiempo y asistencia; si sumamos a esto que hoy contamos con mucho más recursos digitales y de operación nos da como resultado que la videovigilancia tenga que ser una parte importante en el desarrollo de   medidas de prevención y alerta, por lo que se vuelve parte de un sistema integral de seguridad digital.

Pero más allá  de estas funcionalidades hoy es una realidad que hoy las empresas disponen un tesoro de datos sin aprovechar. Ahora que la tecnología moderna ha permitido la creación y el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de información, el volumen de datos explotó. Se estima que el 90% de los datos en el mundo se crearon en los últimos dos años; ejemplo de ellos son las 10 millones de  fotos por hora que Según Facebook suben sus usuarios.

Hoy las organizaciones no explotan esta información y estos datos frecuentemente solo están inmóviles en bases y los lagos de datos.

La gran cantidad de datos recopilados y almacenados por estas tecnologías puede generar beneficios transformadores para las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero solo si sabemos interpretarlos. Ahí es donde entra en acción la ciencia de datos.

La ciencia de datos revela tendencias y genera información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores.

Quizás lo más importante es que permite que los modelos de aprendizaje automático aprendan de las grandes cantidades de datos que se les suministran en vez de depender solamente de los analistas de negocios para ver qué pueden descubrir a partir de los datos.

Los datos son la base de la innovación, pero su valor proviene de la información que los científicos pueden extraer y luego utilizar a partir de estos.

Por ello cada sistema que implementemos nos debe hacer concientes de la necesidad de implementar soluciones de explotación de información que dará a la organizaciones que lo ejecuten ventajas competitivas enormes y garantizaran su permanencia en el mercado.