大数据对于很多企业来说，并不意味着机遇或是商业上的无限潜力，在他们能够很好地管理数据之前，大数据只意味着风险和无穷无尽的烦恼。

在大数据的三个重要议题：非结构化数据超越结构化数据、结构化数据量激增和对结构化与非结构化数据进行商业分析之中，前两个议题的解决是第三个议题能够得以实现的基础和前提，没有良好的数据存储、保护、迁移和梳理，想要把数据进行分析无异于天方夜谭——数据从何而来？又如何分析毫无结构、头绪的非结构化数据？企业首要做的就是降低在面对大数据的时候的“数据量风暴和风险”。

但问题并不像表面上看那么简单——这不是存储容量的又一场游戏——而是对企业存储全方位的风险包围和警钟，除了容量危机之外，企业在大数据时代面临着极大的管理风险，这其中包括了日积月累的异构存储架构与复杂环境的“僵硬架构”、有限的存储管理人员无法应对越来越复杂的存储环境、日益增长的数据带来的紧张预算，当然，我们也要看到随着数据量的激增与数据类型复杂度的增加，对于企业的法规遵从也带来越来越大的影响。

可以说，在大数据对容量与数据分析系统造成的挑战与压力背后，是大数据对企业存储管理带来的极大风险——即便是简单的数据与存储工作都会产生风险，如果我们再来看看我们要对数据进行哪些操作，就会觉得这个问题更加可怕：备份、恢复、快照、迁移、复制、远程复制、重复数据删除、容量回收、归档、加密解密——仅仅粗略算来，对数据的操作就不下10项。

无论是从企业存储策略与环境来看，还是从数据与存储操作的角度来看，大数据带来的“管理风险”不仅日益突出，而且如果不能妥善解决，将肯定会造成“大数据就是大风险”的可怕后果。