大數據不僅僅是大企業可以利用，中小企業可以獲得同樣的回報。但中小企業不能像大型企業一樣構建大數據基礎設施。好消息是，他們沒有必要這么做，可以利用云計算的計算能力。企業面臨的挑戰是如何在正確的時間獲取正確的數據到正確的云。

大數據的價值

大數據可以有許多不同的形式，例如物聯網(IoT)設備，來自內部系統的日志數據或來自多個傳統應用程序的數據的相關性。組織可以使用這些數據來幫助決策，解決問題或進行新產品設計。

大數據有兩個具體要求，而這兩個要求就排除了中小企業參與的可能。首先，在大多數情況下，大數據需要一個可擴展的存儲基礎設施來容納所有這些源代碼。其次，它需要一個可擴展的計算架構，以便數據集能夠被快速處理，以便進行近乎實時的決策。

云計算面臨的難題

采用可擴展計算和存儲基礎設施的答案是采用公共云，可以提供幾乎無限的數量。但云端可能不是存儲數據的最理想的位置。數據具有引力，而需要擴展的能力，“減小”存儲是非常罕見的。其結果是將組織的所有數據在云端中長期存儲的定期成本變得令人望而卻步。

此外，本地對象存儲提供了非常相似的管理和擴展容易性，同時隨著時間的推移而降低成本。

大數據處理的計算端進行擴展和縮小。通常有一個需要結果或答案的設定時刻，需要盡可能快地處理一系列數據，以便組織能作出決定。采用公共云是理想的使用情況。

云計算的優勢迫使許多組織也使用云存儲，因此可以快速進行處理。因此，即使不愿意，中小企業也被迫在云端處理業務。

中小企業的云計算

對于較大的應用數據集來說，理想的中小企業云計算只是用來計算，數據在需要的基礎上加載，基本上將數據從本地存儲緩存到公共云。該設計與典型的云網關完全相反，其中大部分數據都在云端中，活動數據緩存在本地部署的數據中心。中小企業的大數據云保存數據，然后將數據臨時緩存到云端進行處理。

中小型企業大數據云也是獨一無二的，因為緩存必須比典型的先入后出技術更復雜。雖然這種方法對于默認操作來說是適用的，但中小企業需要覆蓋行為的能力，并通過緩存云計算旁邊處理所需的數據來按需啟動計算需求。例如，一個小型獨立的研究機構可以利用無限的計算資源來支持授權周期，并在沒有基礎架構投資的情況下完成必要的工作。

當正確使用云計算時，云計算是一個很好的均衡器，使得中小企業能夠與大型企業一起進行市場競爭。然而，關鍵是中小型企業可以利用云計算優化成本，并獲得大價值。