当您对数据的需求不断增长，而传统的数据存储和处理方法变的不再可行。你打算怎么做？
在当今的实时信息世界中，营销人员有大量的各种各样的事务需要优先处理，以应对客户体验、个性化、数字营销、客户360、营销自动化、测量营销投资回报率等。
当您深入了解营销者的数据和分析领域时，您会发现您真正需要的是一个集成的、可伸缩的、灵活的、健壮的、成本高效的、安全的数据存储和数据处理环境。这就是大数据要解决的问题。
为了利用数据驱动的方法，我们需要存储和处理来自各种来源的数据，巨量的，以及高速运转的数据。
过去所有的有效的方式和经验在今天看来已经不再有效。
传统的IT主要依靠建立在数据中心的或本地的的关系数据库来建立市场数据库和数据仓库。但是，在今天的数字时代, 还用这个模式很快就会变得成本高昂。不仅因为高容量的数据需要存储，不断积累的大量的数据和高度复杂的数据处理都会需要越来越多的成本，想象一下用关系数据库存储和处理社交媒体数据吧！
此外，在大数据时代，数据处理环境需要具备灵活性，可以根据需要扩张或缩小。
为了扩容，这些采用本地化数据库的用户碰到了他们的挑战，如:长时间的采购周期、前期的固定资产投资、频繁的升级(增加存储和计算能力)、性能调优、管理和维护等等。如果你的IT预算正在缩减，这个问题就会变得更加严重。
不必灰心，您现在可以考虑采用公共云。
公共云在企业技术领域得到越来越多的应用。自2009年以来，云计算支出以4.5倍的速度增长。从2015年到2020年，云计算的增长率预计将超过6X。根据IDC的数据，全球公共云计算支出将从2015年的67B美元增加到2020年的162B美元，达到19%的CAGR （Compound Annual Growth Rate的缩写，意思是复合年均增长率。复合年均增长率是指：一项投资在特定时期内的年度增长率）
可以弹性增加规模，且没有限制，并具备强大的安全性和透明公开的按需定价，公共云计算环境对于大数据工作负载来说是完美的。云服务提供商，如Amazon Web Services，谷歌云平台，Microsoft Azure以及国内的阿里云，京东云，华为云都在提供平台作为服务(PaaS) （包括SQL和NoSQL服务），在几分钟内，甚至几秒钟，就可以处理大量结构化或非结构化数据。这些服务完全是“NoOps”，意味着您不必担心维护和管理底层的硬件或软件，而可以更多地关注数据和应用程序。
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