如今，大数据的使用无处不在。AT＆T公司拥有312TB的数据库，美国国家安全局一天使用的数据达到3000万GB，Facebook公司的用户每天发布的内容达到300亿条。因此，使用大数据需要大量资金，并会获得大量的机遇。

规模庞大的工具正在为我们创建更多的实惠民，并让我们的生活更加轻松。然而，这些工具有时可能比其他系统更加容易作弊。例如，数据监控工具，可以通过潜在所谓的黑帽搜索引擎优化（SEO）提高谷歌搜索排名，希望这有助于提高网站排名度。

同样，一个企业获得的数据越多，就越容易找到他们想要的结果。换句话说，当进行大规模的客户调查时，它是非常容易的企业建设的数据在任何方向更有益于他们使用大量的数据提供给他们。另一方面，有这样一个庞大的数据量，可能会让那些想描绘准确数据的企业在看似无尽的大数据找到准确的数据，这将变得更加困难。

大数据并不总是答案。作为消费者，我们往往喜欢量身定制大批量生产。然而一刀切的做法并不总是合适的。例如，设计的手机应用程序，可以获得一个巨大的道路布局和道路信息数据量，让你找准方向或建议一条替代路线，然而在另一条路线中的封闭道路或建筑工地，可能会让你失望。

大数据需要一个快速的步伐发展，不断的更新是必要的。再次以手机地图为例，为了解决不可靠的问题，这些应用程序需要每秒更新一次道路交通报告；应用“Waze”允许用户更新地图，为司机提供道路交通事故，交通拥堵和其他有用的信息。

大数据是庞大的，显然。即使是一些大规模企业，也没有能力或容量处理被共享的日常工作中使用的数据量。使用各您的数据在自己的服务器上，可以是问题，因为如果你有大量的数据，你可能并不具备分析这些数据的计算能力，并没有那么多的资源，因为这可能需要100％的服务器高效运行。但是，如果业务数据存储在云中，它完全运行在用来处理大数据量和迅速变化的资源需求的异地服务器上，可以减轻用户的工作量，并为用户提供灵活、经济、高效的处理能力。

基于云计算的技术非常灵活

将数据存储在云计算，这提供了一个灵活的处理能力，你只需为你所用的资源支付费用；当分析罕见的数据块时，你可以看到这将有明显的吸引力。

一个主要的成功故事来自马逊公司，在他们的网络中引入云计算后，他们只使用他们的服务能力的10%，他们节省了大部分时间和大量的成本。

那么，采用大数据的厂商是赢家还是输家？人们对此的观点不一，但是人们坚信，适当地使用大数据的企业才是最确切的赢家。