Hvad koster videoovervågning?
I 2019 at var der 1,500.000 videokameraer Danmark. Vores beregninger viser at det bør koste ejerne omkring DKR 3,75 milliarder årligt at håndtere driften af disse. Omregnet er det DKK 2.500 per videokamera om året. Mange af omkostningerne er ukendte for beslutningstagerne.
Markedet forventer en kraftig vækst. En konservativ fremskrivning med 12% årligt vil betyde 4.560.000 kameraer i 2028 og en tilsvarende stigning i driftsomkostningerne.
Alle disse videokameraer er installeret med lokalt it-udstyr. Det er det helt afgørende element for de meget høje driftsomkostninger. De lokale installationer forbruger meget strøm, er dyre i drift og gør it-sikkerheden vanskelig at kontrollere, ligesom GDPR-regler er svære at leve op til. Og det er ofte forbundet med en masse bøvl og besvær, når man f.eks. skal bruge et klip fra videooptagelserne.
Kender du til de udfordringer i din videoovervågning?
Lad os tage en snak om mulighederne med I.V.O – måske kan vi hjælpe dine videoovervågningskameraer i himlen.
Fleksibelt og skalerbart
- Nemt at udvide med nye kamera
- Udvid storage på få sekunder
- Opdatering og patching sker automatisk
- Understøttelse af + 10.000 kameramodeller
Online support og driftsovervågning
- 24/7 driftovervågning
- Aktive alarmer på server og forbindelse
- Hurtig og professionel support
Central management
- Alle lokationer og installationer i et samlet overblik.
- Tilgå din løsning overalt via mobile app, klient eller avanceret webinterface
- Brugerrettighedsstyring til brug ved GDPR-dokumentation
Unikke fordele
- Nem eksport af klip
- Sløring af ansigter ved eksport
- Enkel søgning
- Kontrolleret adgang for 3. part
Automatisering og integration
- Ny installation og forbindelse tilgængelig på under 5 min
- Verdensledende datacentre (Microsoft Azure og Amazon Web Services)
Cybersecurity
Funktioner og teknologi der beskytter din løsning fra uautoriseret adgang, beskytter mod:
- Adgang
- Databreach
- Driftforstyrrelser
Teknologien lærer fortsat automatisk, mens den foretager disse opgaver gennem machine learning for løbende at forbedre dit udbytte af systemet.