數據存儲作為大數據的核心環節之一，可以理解為方便對既定數據內容進行歸檔、整理和共享的過程。自磁盤系統問世以來，數據存儲已經走過了近百年的歷程。

對于存儲，計算機就像我們的大腦一樣，兩者都可以擁有短期記憶和長期記憶，例如大腦是通過前額葉皮層來處理短期記憶，而計算機則利用RAM(隨機存取存儲器)來處理短期記憶。大腦和計算機都需要在清醒的狀態下處理并記住事務，并在工作一段時間后會感到疲倦。

大腦在睡眠時會將工作記憶轉換為長期記憶，而計算機則在睡眠時將活動記憶轉換為存儲卷。計算機還會按類型來分配數據，就像大腦按語義、空間、情感或規程來分配記憶一樣。

而在大數據時代，由于從多渠道獲得的數據通常缺乏一致性，數據結構混雜，且數據不斷增長，更何況任何機器都會有物理上的限制：內存容量、硬盤容量、處理器速度等。

這就導致對于單機系統來說，即使及時不斷提升硬件配置也很難跟上數據增長的速度，我們需要在硬件限制和性能之間做取舍。

因此對于那些希望從比存儲和使用成本更高的數據中獲得價值的企業和組織來講，有效的數據存儲和管理變得比以往任何時候都更加重要。

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大數據存儲與管理的技術對整個大數據系統都至關重要，數據存儲與管理的好壞直接影響了整個大數據系統的性能表現。

數據存儲和管理如今并不止被定義為接收、存儲、組織和維護組織創建的數據，更多時候它還意味著更多內容，包括但不限于：

• 對數據進行分類;
• 聚合、收集和解析數據的元數據;
• 保護數據和元數據不受自然和人為中斷的影響;
• 在內部部署和地理上移動數據，以進行共享、歸檔、復制、數據保護、存儲系統技術更新和遷移，并訪問所需的分析引擎，從而對該數據進行更深入的研究;
• 在進行一次或多次移動后，保持用戶和應用程序對數據的透明訪問;
• 提供用戶可定義的策略，這些策略可自動移動、復制和刪除數據;
• 部署人工智能和機器學習以優化和自動化大多數數據管理功能;
• 搜索數據并提供可行的信息和見解;
• 使數據符合個人識別信息法律和法規;
• 將數據管理擴展到數百PB甚至EB的快速擴展數據。

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根據數據存儲和管理的內容范圍，我們可以大致理解大數據存儲及管理技術需要重點研究如何解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

具體來講需要解決的往往是以下幾類問題：海量文件的存儲與管理，海量小文件的傳輸、索引和管理，海量大文件的分塊與存儲，系統可擴展性與可靠性。

伴隨著重點研究問題，在大數據存儲和管理發展過程中，出現了幾種較為有效的存儲和管理大數據的方式：

1.不斷加密

對于任何一個企業來說，任何類型的數據都可能是至關重要且私有的，只有能在自己掌控的范圍內才可以說是安全的。然而，很多行業巨頭容易成為黑客攻擊的首要目標，許多公司會對此有危機感。

隨著企業為保護資產而全面開展對于黑客的反擊，加密技術成為了打擊網絡威脅的可行途徑：

通過將所有內容轉換為代碼，使用加密信息，只有收件人可以解碼。如果沒有其他的要求，則加密保護數據傳輸，增強在數字傳輸中有效地到達正確人群的機會。

2. 倉庫存儲

有人說，大數據似乎就像一個永無休止的數據漩渦，極其難被管理。

因此，可以考慮將信息精簡后統一集中到一個指定位置——數據倉庫。

通過對數據的存儲、校準、整合及輸出，對數據進行集中分層次管理，在保證數據時效性、生態性的同時，還能夠對數據完成不同程度的處理。

3. 備份服務 - 云端

設想一下，假如數據存儲技術在物理層面就停滯不前，而大數據卻依舊以現在的速度持續增長，遲早有一天我們會面臨數據無處存儲的窘境，所幸大數據存儲和管理正在迅速脫離物理機器的范疇，并迅速進入數字領域。

由于云存儲服務推動了數字化轉型，使得云計算的應用越來越繁榮。數據可以隨時隨地進行訪問，并在云存儲服務上進行備份，這也意味著如果出現網絡攻擊，云端將數據從A遷移到B甚至到C的方式來確保數據安全。

數字經濟時代，大數據管理不僅僅是數據存儲架構的變革，更是大數據思維方式的轉變升級。用好數據是企業數字化轉型的關鍵。