大的數據并不是一種特定類型的數據。每一種非結構化數據均可被視為大數據。這包括在社交網站上的數據、在線金融交易數據、公司記錄、氣象監測數據、衛星數據和其他監控、研究和開發數據。大數據的量是巨大的而且是非結構化的。

IDC將大數據技術定義為：大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發現和分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值。如下是一些有助于您的企業有效地管理數據存儲需求的提示：

通過隔離管理大數據存儲

如果您在您的企業中有多個存儲箱，那么將數據庫、線交易處理(OLTP)和微軟Exchange應用到特定的存儲系統絕對是一個好主意。而專其它存儲系統則用于大數據應用，如門戶網站，在線流媒體應用，等等。

如果您的企業負擔不起分隔的存儲系統，將特定的前端存儲端口到數據庫，OLTP，等等;致力于大數據應用到其他端口。背后的基本原理是使用專用端口，而大數據流量是以千字節或兆字節衡量，OLTP應用流量是以每秒的輸入/輸出操作(IOPS)衡量，因為數據塊的大小是比大數據更大而比OLTP應用程序更小。OLTP應用程序是CPU密集型的，而大數據應用程序更多的使用前端端口。因此，更多的端口可以專注于大數據應用。

專業的大數據存儲管理

如今，很多公司提供兼容數據管理的存儲系統。你應該在尋找你的大數據存儲管理解決方案時評估這些公司。如EMCIsilon的集群存儲系統對于大數據存儲管理是一個更好的選擇，因為在一個單一的文件系統中大數據能增長到多字節的數據。

大數據分析

除了存儲，大數據管理的另一項大的挑戰是數據分析。一般的數據分析應用程序無法很好的處理大數據，畢竟涉及到大量的數據。

目前，諸如EMCGreenplum這樣的公司就在采用專門針對大數據的管理和分析的工具。這些應用程序運行在集群存儲系統上，緩解大數據的管理。建議選擇應用程序可同時工作在群集存儲系統，并迅速有效地分析數據。快速索引，確保元數據始終駐留在固態硬盤(SSD)，如果存儲箱為您提供了這樣的選擇的話。

管理大數據的另一個需要重點考慮的是未來的數據增長。你的大數據存儲管理系統應該是可擴展的，足以滿足未來的存儲需求。

大數據的存儲管理和云計算

許多公司正在尋找云計算服務來進行存儲和管理海量數據。而選擇云服務來大型數據存儲管理，可以確保數據的所有權仍然是你的。

你應該有權選擇將您的數據移入或移出云服務，而不被供應商鎖定。其他重要的考慮因素是供應商的數據安全指南。