idc预测，未来10年数据量将会成长50倍，而其中非结构化数据将占到90%以上。不仅仅是数据量的增加让我们面临存储、检索等一系列的挑战，非结构化数据也让传统的rdbms束手无策。
　　
　　同时，数据的生命周期也正发生着革命性变化，正在从传统的crud走向crap，大量的数据会从产生就不断积聚、添加到处理，从而大数据在任何一个行业都会急剧扩散、蔓延，不以我们的意志为转移。当然，对数据的处理速度也提出了更高要求，传统的商务智能（bi）可能只要每周、每月甚至每年出几次报告，而现在日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能随时看到报表和结果数据。这就是快数据（fastdata），是大数据的贴身丫鬟，考虑大数据可不能忘记快数据。
　　
　　云计算正让大数据走进公众的视野，但很多企业数据中心却被互联网极客的某些论断吓退，比如前些日子微博上有人热炒：一个工厂过去十年的数据可能都比不上淘宝一天的数据量，所以制造业根本没有大数据。到底大数据是谁的菜呢？难道和我们很多企业数据中心都没有缘分吗？其实，大数据就在我们身边，我们发邮件、购物、上网搜索资料等的行为记录就是大数据；工厂机器的gps数据、维修记录等也是大数据，产品销售记录、客户行为习惯资料等也是大数据；矿山、气象等资料也是大数据；平安城市物联网更是大数据。
　　
　　实际大数据无处不在，有人说软件正在吞噬世界，我想说数据也在淹没世界，每个数据中心都应该考虑好迎娶大数据。unix服务器、企业级存储、网络、安全、rdbms是我们常用的五件套来应对数据的存储、管理等挑战。但这过程中还需要一些必要的东西，一起来看看都有哪些吧。
　　
　　首先，unix服务器/企业级存储都将随云而去。unix服务器/企业级存储曾是任何企业应用的基础平台，但随着互联网之风的盛行，unix服务器/企业级存储高高在上的价格和孤芳自赏的品行越来越不能为大家接受，x86服务器/廉价云存储开始大行其道，成为云端应用的基石，无论是大数据还是快数据，都是x86平台/廉价云存储的粉丝，这个绝对不能少；
　　
　　第二，网络和安全也随云而新，软件定义的网络sdn这股清风吹醒了传统的网络界，云安全也提上了任何云项目的重要议程。没有宽阔的胸堂（sdn）和坚强的臂膀，怎么能呵护大数据这个娇娘？因此，sdn和云安全也不能少；最后，rdbms老骥伏枥不能相忘。今天确实仍是结构化数据处理的中坚，但要降服云端挑战，即使是老将，也要配备新的盔甲，数据库即服务和内存数据库将成为其新战袍。
　　
　　另外，非结构化的领地要交给hadoop等新一代的战将来打理，还要有新的分析工具配备上才能打赢现代化的战争，新的分析工具要根据不同的需求进行定制开发，这也为国内的it公司提供了一片新的战场。