随着互联网、移动互联网、物联网、云计算的飞速发展以及移动智能终端的快速普及，网络已经无处不在，相应产生的数据量也呈现爆发式增长。根据IDC的调查报告预测，到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35ZB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。面对如此大规模的数据，如何对数据进行存储并挖掘数据的价值成为各企业关心的核心问题。在此背景下，大数据（Big Data）技术应运而生。

一、大数据建设思路

基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统被认为是最适合处理大数据的技术平台。

二、大数据目标效果

通过上文的分析，建议运营商引入大数据时首先定位于统一企业内部数据，收敛各业务系统中的运营数据，按照企业数据模型进行数据整合，提供运营数据共享，支撑跨系统数据的应用，提升数据质量。

三、大数据架构方案

大数据的构架一般分为三个阶段：

1.数据整合梳理阶段

本阶段主要将企业现有的数据资源及基础设资源进行整合，为大数据平台及应用系统的建设打下基础。

2.大数据平台搭建阶段

本阶段主要是大数据平台的搭建，为业务数据提供数据支撑。

3.应用系统融合阶段

本阶段主要是将企业的应用系统与大数据平台对接，以大数据平台分析出来的数据为基础，提升企业战略的精确性，促进企业的业务发展。