大数据的时代已经来临，这一点没有人会提出反对。当然，已经有很多的文章讨论过，大数据的重点就是数据挖掘，或是说，如何在海量的非结构性数据里找出有意义的资料出来。意义可以是，客户的某一些行为，供应商的某一些供货和价格趋势，库存的某一些趋势等。这些都是非常有价值的资讯。当通过数据挖掘，把有用的资讯放在一些图像报表，或分析报表，让高管可以根据报表所提供的资讯，做一些配合当时的商业决定，从而增加获取利润的机会。
在上面的描述里，不知道你有没有发现一个最关键的地方，就是，从挖掘到报表产生，可以让高管做决定的时间。 简单的说，大数据的意义就是，如何可以在最快的时间里，从海量的数据里，挖掘并产生有用的报表，让高管作出适时的决定。 如果整个过程需要的时间越长，报表的意义就越低。
举个例子，在澳门或美国拉斯维加斯的赌场，都有一些专门对付不受欢迎赌客的系统。赌场在每一个重要的角落，都安装有视像头，从一个赌客进入赌场开始，他的面容已经进到赌场的海量数据库里。一家赌场可能安装有几千个或以上的视像头，一天24 小时不断的把海量的数据，传送到数据库里。赌场当然不会只是很被动的等到有老千干了事情，再从海量的数据复查，因为赌场有可能已经被骗了很多金钱。赌场的系统会从每一个赌客进入赌场开始，把他的面容特征，和数据库做实时的比较。如果某人的面容，和数据库里不受欢迎赌客的面容一致，赌场就会立刻邀请他离开赌场。整个过程的关键，就是时间。越长的时间，代表赌场有机会被骗的金钱越多。
大数据的核心设备，当然是存储系统。所有的数据，都是从存储系统送到应用服务器分析计算，再产生报表。在整个过程里，数据会在存储系统和应用服务器间来回很多遍。时间的关键，就在于存储系统的IOPS(Input/Output Operations Per Second，每秒进行读写操作的次数)。存储系统的IOPS越高，整个数据挖掘的时间就越短，就是这么简单。
但是，往往很多用户都没有在这一点上有太多的了解，或是，包括存储系统供应商的人，可能也没有太多的了解。结果是，实施后的数据挖掘方案，所需要产生报表的时间太长，根本没法满足原来想要的目标，并导致整个数据挖掘系统项目的失败，投进去的钱变成白投。
所以，在你为一个大数据项目立项时候，一定要有很明确的目标，而目标不单是你需要的报表内容，更需要是获取报表所需要的时间。目标明确后，一定要确保存储系统的IOPS足够支撑你定的目标。如果系统供应商的方案顾问在这一点上没有很明确的意见，我建议你可以找别家来谈，因为他们根本没有抓到数据挖掘的核心重点。
