随着互联网以及移动互联网，社交网络的快速发展，各种非结构化数据随之出现了爆炸性的增长势头。这些数据对于企业来说，一方面意味着潜在的无限商机，而另一方面也造成了由于数据收集，分析以及保存带来的技术，资金等各方面的压力。

大数据可为企业开源节流

大数据并不是一个新兴起的概念，可以从广义和狭义两个方面来看待这个概念。首先，从广义层面来讲，大数据是通过数据驱动业务发展的理念。而狭义的角度则是说，所谓的大数据和处理能力的强弱只是相对的。在过去，衡量数据大小用到的单位可能仅仅只是GB或者MB。但现在云计算时代，可能只有TB甚至PB级数据才算大数据。 英特尔大数据产品高级顾问黎超先生表示，广义的大数据对于企业来讲实际上就是“开源节流”。一方面是如何用数据去为企业创建新的业务模式，从而获得更多的收入。另一方面则是如何实现企业内部更科学的运营流程以便节约成本和投入。

对于包括金融行业在内的服务行业来说，现在最普遍的大数据价值杠杆就是如何做好客户的精细化管理以及有针对性的服务。举例来说，孕妇在怀孕的过程中会需要很多专属服务，这其实就是很好的商机。但对于企业来说，如何发现孕妇以及如何快速有效的为其提供有针对性的服务是最为关键的。一方面要避免电话营销那种可能会涉及隐私的方式，另一方面还要抓住时效性，否则就有可能面临对手的竞争而丧失该数据带来的商业机会。这实际上就是前述的“开源”。

另外一个就是”节流“，对于金融行业的企业来讲，每年都要在IT上面做大量的投资。但其实际的资源利用率往往不高，或者只是在特定周期内出现工作峰值，这样就造成了资产的闲置和浪费。实际上通过大数据的有效分析，可以大幅度提升设备的利用率，从而避免这种情况的发生。 以英特尔为例，英特尔的数据存储量非常庞大，而数据中心的功能之一就是通过收集日志去调控空调的供电量，使之达到最佳的能效管理。或者以最佳的方式判断资源的利用情况，主动发现设备损坏的潜在因素，从而避免被动应对来达到节约资源的目的。这些实际上就是大数据为企业“节流”。

持有成本上升为大数据平台建设带来挑战 大数据之所以会出现爆炸式的增长，一方面是随着互联网，移动互联网以及社交网络的快速发展，数据获取途径不断丰富且获取成本持续降低。另一方面，数据作为一种资产，其价值已经被企业广泛认同。 黎超先生表示，过去受限于过高的持有成本以及较低的价值转换率，数据往往经过初次分析后就被抛弃。但有些被抛弃数据在日后往往有可能在其他方面产生价值，在这种情况下，企业便开始注重对原始数据积累和长期保存，而这也造成了数据的爆发性增长。 但这样的增长带来的是数据持有成本的上升。

传统的小型机，中高端存储或者一体机的存储解决方案只能保证TB级的数据存储，而其动辄数千万的成本支出也只有类似于银行或者金融证券等企业才能够承受。但随着大数据时代的到来，现在TB级的数据量已经司空见惯，如果继续应用传统方案则会造成成本支出的迅速增长，即便是金融行业也难堪重负。 在这种情况下就必须要做到大数据的持有成本可控，尤其是低价值密度数据的成本可控。比如银行或者证券所交易数据就属于低价值密度数据。单独存在并无实际意义，必须通过积累才能得出有价值的分析结果。这就要求企业在满足分析前提条件下尽量降低硬件成本的投入。 除了硬件以外，解决方案中的软件成本近年来也在不断上升。解决方案供应商不断的要求用户增加在软件方面的投入。在这方面，开源作为一种商业化的结合是一种降低软件成本的有效途径。

云计算可有效提升数据平台资源利用率 随着数据量的爆炸性增长，由此带来的扩容压力也在不断挑战着企业数据平台本身的弹性。在这种情况下，大数据和云计算之间便产生了契合点。 黎超先生表示，所谓的平台弹性实际上是指企业即便能够预测自身数据存储量的增长趋势，也不可能一次性将扩容成本投入到位，因为这样会造成巨大的固定资产损失，而云计算本质的概念其实就是需要弹性的计算资源来满足企业的应用，满足企业的数据处理需要。

以云计算当中的虚拟化为例，传统的服务器只能做一个应用或者说支持一个客户端，而虚拟化可以把一台服务器上大的系统拆成若干个逻辑上的小系统，从而支持多个应用或者多个客户端，这样将极大的提升服务器的资源利用率。