大数据不仅仅是大企业可以利用，中小企业可以获得同样的回报。但中小企业不能像大型企业一样构建大数据基础设施。好消息是，他们没有必要这么做，可以利用云计算的计算能力。企业面临的挑战是如何在正确的时间获取正确的数据到正确的云。

大数据的价值

大数据可以有许多不同的形式，例如物联网(IoT)设备，来自内部系统的日志数据或来自多个传统应用程序的数据的相关性。组织可以使用这些数据来帮助决策，解决问题或进行新产品设计。

大数据有两个具体要求，而这两个要求就排除了中小企业参与的可能。首先，在大多数情况下，大数据需要一个可扩展的存储基础设施来容纳所有这些源代码。其次，它需要一个可扩展的计算架构，以便数据集能够被快速处理，以便进行近乎实时的决策。

云计算面临的难题

采用可扩展计算和存储基础设施的答案是采用公共云，可以提供几乎无限的数量。但云端可能不是存储数据的最理想的位置。数据具有引力，而需要扩展的能力，“减小”存储是非常罕见的。其结果是将组织的所有数据在云端中长期存储的定期成本变得令人望而却步。

此外，本地对象存储提供了非常相似的管理和扩展容易性，同时随着时间的推移而降低成本。

大数据处理的计算端进行扩展和缩小。通常有一个需要结果或答案的设定时刻，需要尽可能快地处理一系列数据，以便组织能作出决定。采用公共云是理想的使用情况。

云计算的优势迫使许多组织也使用云存储，因此可以快速进行处理。因此，即使不愿意，中小企业也被迫在云端处理业务。

中小企业的云计算

对于较大的应用数据集来说，理想的中小企业云计算只是用来计算，数据在需要的基础上加载，基本上将数据从本地存储缓存到公共云。该设计与典型的云网关完全相反，其中大部分数据都在云端中，活动数据缓存在本地部署的数据中心。中小企业的大数据云保存数据，然后将数据临时缓存到云端进行处理。

中小型企业大数据云也是独一无二的，因为缓存必须比典型的先入后出技术更复杂。虽然这种方法对于默认操作来说是适用的，但中小企业需要覆盖行为的能力，并通过缓存云计算旁边处理所需的数据来按需启动计算需求。例如，一个小型独立的研究机构可以利用无限的计算资源来支持授权周期，并在没有基础架构投资的情况下完成必要的工作。

当正确使用云计算时，云计算是一个很好的均衡器，使得中小企业能够与大型企业一起进行市场竞争。然而，关键是中小型企业可以利用云计算优化成本，并获得最大价值。