在当今的数据密集型世界中，大多数企业关注于分析。换句话说，核心问题就是如何处理企业自己收集的所有数据。这是一个需要解决的重要问题，但如果企业没有一个高效的、长期的数据存储解决方案来提供一个稳定的基础，那么企业将永远无法到达那里。毕竟，如果没有数据，就无法分析数据。
那么当今的数据存储中面临最大的问题是什么？如何克服它们？
这些是企业需要考虑的一些最重要的潜在数据存储问题：
1.基础设施。数据需要一个存储的地方，就像物体需要架子或容器一样;数据必须占用空间。如果企业计划存储大量数据，则需要存储所需的基础设施，这通常意味着投资于高科技的服务器，这些服务器在办公室或大楼中将占据很大的空间。最简单的解决方法是使用云主机、云存储，最简单的解决方法之一是使用云托管和云存储，利用另一家公司的基础设施来为企业节省空间和自行设置问题。
2.成本。企业运行自己的数据中心是一项昂贵的操作。需要花钱进行初始设置，持续维护以及与负责维护的人员相关的成本。同样，最好的解决办法是将工作外包，企业可能要按月支付费用，但从长远来看，这会节省更多的费用。
3.安全。安全性是需要克服的主要问题。假设，如果企业数据存储在某个地方，第三方有可能获得它。那么有许多安全层可以帮助企业防止这种未经授权的访问，其中包括加密和对第三方提供商的依赖，但是这些可以保护企业的程度有限。即使美国联邦调查局在遵循自己的最佳实践的情况下，仍难以维护其数据的安全性，企业需要执行严格的操作，选择最佳合作伙伴，并始终保持自己的团队始终坚持最佳实践。
4.干扰。实际上，每种数据存储形式都有可能被破坏。杂散粒子会干扰大多数形式的数据存储，而依赖于磁条或电子存储的任何事物都可能被电磁干扰破坏。即使没有外部源直接干扰，数据也会随着时间的推移而自然退化。这里的最佳保护是利用多重备份。
5.规模。企业可能能够找到适合当前需求的存储解决方案，但如果这些需求突然改变会发生什么情况？5年后企业将如何解析自己的需求？企业的数据存储解决方案需要一些扩展能力。在这里，尽可能多的选择是值得的，因为不能确定未来自己的需求会如何变化。
6.用户界面和可访问性。如果难以访问，数据对人们来说并不太好。毕竟，数据存储只是一种临时措施，企业可以稍后分析数据并将其妥善使用。因此，需要某种具有直观、可访问的用户界面（UI）的系统，以及想要的任何功能的干净可访问性。
7.兼容性。如果企业计划在数据中使用多个系统或应用程序，则需要确保它们兼容。为此，需要找到一个具有开放式API和干净的转换系统的数据存储合作伙伴。
其他并发症
这些问题可能会变得更糟，这取决于可能适用于组织的一些变量：
数据的数量。企业需要存储的数据越多，这些问题就越复杂。对于采用少量数据的工作可能不适用于更大的需求。
可预测性。企业可能无法预测其短期或长期存储需求。这使得几乎不可能做出敏捷反应或准确预测未来的需求。
其他各方。在做出与数据相关的决策时，大多数组织需要获得多位内部领导和外部合作伙伴的同意。这可能会减慢这一进程，并使相互妥协更加困难。
幸运的是，持续的创新步伐为这些持续的数据存储问题找到了更新、更好的解决方案。企业越了解数据存储所面临的核心问题，就可以找到解决这些问题的更好的解决方案。
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