提供符合成本效益的规模和能力，不仅需要购买行业标准的服务器和存储产品，同时还要保证产品的扩展能力和性能。而且随着硬件的推移，能够根据需要进行扩展，存储系统需要能够持续保证企业的需求，通过增加存储系统来维持数据增长的性能需求。消除数据迁移，大数据平台必须满足数据增长而不会受到系统约束的能力。
大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。
其次，数据存储系统需要具有可扩展性，不仅要满足海量数据的不断增长，还要满足获取更高分辨率或更多采集点的数据需求。第三，存储系统的性能要求很高。在多通道并发存储的情况下，它对带宽，数据容量，高速缓存等有很高的要求，并且需要针对视频性能进行优化。第四，大数据应用需要对数据存储进行集中管理分析。
存储：大数据需要大量的存储空间，因此需要使用多个高容量的硬盘或者固态硬盘（SSD）来存储数据，建议使用 RAID 阵列来提高数据安全性和读写速度。网络：使用高速网络连接，如千兆以太网或者更高速度的网络连接，以便快速传输数据。
1、二是监控数据存储系统需要具备可扩展性，不但满足海量数据持续增加，还需要满足采集更高分辨率或更多采集点的数据需要。 三是对存储系统的性能要求高。
2、通常，高性能计算要求存储系统能够满足性能、可扩展性要求，保护投资回报：吞吐量达到几个甚至几十个GB/s，容量能扩展至PB级；透明的访问和数据共享；集中式的智能化管理，高性价比；可按需独立扩展容量和性能等。
3、第三，存储系统的性能要求很高。在多通道并发存储的情况下，它对带宽，数据容量，高速缓存等有很高的要求，并且需要针对视频性能进行优化。第四，大数据应用需要对数据存储进行集中管理分析。
4、因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载（ETL）。
通常，高性能计算要求存储系统能够满足性能、可扩展性要求，保护投资回报：吞吐量达到几个甚至几十个GB/s，容量能扩展至PB级；透明的访问和数据共享；集中式的智能化管理，高性价比；可按需独立扩展容量和性能等。
大数据环境对系统性能要求非常苛刻，要满足应用OLTP和大数据分析OLAP，以及业务关键型应用的低延迟需求，传统地通过增加控制器和硬盘这一解决方式不仅带来高昂的采购、运维成本和占地空间成本，而且还会导致资源的闲置，从而进一步降低了企业的IT总拥有成本。
Tonny Ai表示，让包括非结构化数据的大量数据快速变成信息，不仅仅是服务器要快，存储速度也要跟上CPU的速度，闪存正是针对当前网络存储速度落后的解决方案，能够有效提高存储的性能。同时，Tonny Ai认为，在云计算、大数据时代，集中式存储需要的管理和维护非常困难，分布式存储模型是大势所趋。
1、大数据更需要突破存储、性能瓶颈 大数据应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。
2、数据压缩：对大数据平台中的数据进行压缩，以减少存储空间和传输带宽的占用，提高数据传输和处理的效率。负载均衡：通过负载均衡技术，将大数据平台的请求分配到不同的节点上处理，以均衡各个节点的负载，提高平台的整体性能。
3、总结下来，在德勤的分析看来，真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：第数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。
4、基础平台的改变首先大数据挑战的就是企业的存储系统，大数据爆炸式的增长使得存储系统的容量、扩展能力、传输瓶颈等方面都面临着挑战。与之相连的还有服务器的计算能力，内存的存储能力等等都面临着新的技术攻关。
5、分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。
1、国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。
2、大数据的核心作用是数据价值化，简单地说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个将数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。大数据有哪些作用？一句话快给人类提供辅助服务，为智能体提供决策服务。大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。
3、大数据的意义或作用归根到底就四个字：辅助决策。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势，这些都可以为辅助决策服务。我们掌握的数据信息越多，我们的决策才能更加科学、精确、合理。
1、大数据的核心就是预测。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、五大核心：数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。
3、大数据的关键并不在于大，而在于有用，价值含量和挖掘成本比数量更为重要。通过利用有价值的数据能够让企业更好地了解客户需求、消费倾向、喜好等等，并据此提供个性化服务。