面对着海量的数据，人们不禁感叹，大数据时代已经到来，悲观者深为管理和维护而忧虑，乐观者则看到了大数据的大价值。何谓“大数据”，目前没有统一的定义。通常认为，它是海量的非结构化数据，其特点是数据量很大，数据的形式多样化。如何存储这些快速增长的、海量的数据？如何对大数据进行分析处理，挖掘出价值？相关的一系列问题成为了所有企业面临的共同挑战。

    大数据时代的挑战与目标

    大数据时代的挑战包括：如何实现高效、智能的大数据存储？非结构化数据正在呈海量增长趋势，如何对其进行有效的数据管理和应用？现有数据保护与文档归档机制能否应对日益增长的海量数据？如何攻克移动数据管理的难点问题？如何在复杂的数据环境下实现高效的数据安全？如此种种问题，逐渐成为了所有CIO的共同挑战。

    但是我们发现，对于这些大数据的挑战，其实归纳起来就只有两个目标：

    管理好大数据，从大数据的产生、存储、保护、归档到安全维护的各个角度，从根本上而言，这是IT管理维护的范畴，只不过数据量超出常规管理尺度后，对于管理维护的难度出现了跳跃式上升的态势；

    使用好大数据，这是企业管理的最终目标，大数据即意味着大价值，数据与数据、数据与人、数据与业务的关联性。这个挑战既有流动性、关联性、智能的应用挑战，也有基于大数据深度挖掘的挑战。

    但是，这两个目标之间也不是分离的，而是一个相辅相成的关系，管理和维护的目的是使用，使用的基础是好的管理维护。

    云计算与大数据，时代的交集

    为了解决大数据的挑战，人们自然而然的想起了云计算，云计算遭遇大数据，这是时代的发展必然趋势。云计算技术可以实现IT资源的自动化管理和配置，降低IT管理的复杂性，提高资源利用效率。对企业来说，云计算的主要形态是私有云，其主要的业务由私有云支撑，而非关键的业务或者突发性的业务可以采用公共云资源。私有云与公共云需要无缝连接，从而形成混合云的环境。

    大数据意味着大资源，这是云计算与大数据的交集，其实也就是意味着，云计算与大数据的关系是两个方向，云计算可以承载大数据，大数据也是可以通过云计算架构和模型来提供解决方案。这样我们就可以清晰的知道，大数据在管理和应用的方向上，可以通过云计算的资源共享、高可扩展性、服务特性来搭建和运营。

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