【《网络世界》专稿 】

“在大数据^[注]方面，我们首先应该先分析客户所面临的问题。”近日，戴尔全球企业级解决方案副总裁Cheryl Cook在介绍戴尔大数据解决方案时如此说道。

戴尔全球企业级解决方案副总裁 Cheryl Cook

Cook表示，戴尔推出了一个“大数据成熟度模型”。该模型将企业对大数据的应对措施分为五种，分别是“无任何措施、被动应对、持续发展、主动应对、战略高度”，这五种态度也代表着用户在大数据方面所处的五个阶段。在最初级的阶段，企业对数据没有控制，数据带来不了任何价值；而在最高级的阶段，企业能够对数据进行复杂分析，数据能为企业带来洞察，发现商机。

对于处于不同成熟阶段的用户，戴尔推荐给用户不同的解决方案。例如，对于处于第一、二、三阶段的用户，戴尔认为它们首先得通过存储虚拟化^[注]、应用数据优化、数据保留与管理等工作，来完成大数据的保留与优化。只有处于第四和第五阶段的用户，才需要采用Hadoop等大数据分析解决方案。

与此对应，戴尔的大数据解决方案也分为两大类——大数据保留解决方案和大数据分析解决方案。据悉，戴尔大数据保留解决方案融入了戴尔端到端的存储产品及技术，可帮助客户将数据存储成本降低90%，同时具有易于操作、可扩展、低风险等特点。在大数据分析方面，戴尔不仅开发了可自动化部署整个Hadoop环境的Dell Crowbar，并且联手Cloudera 推出基于Hadoop技术的大数据分析平台，以及相应的Hadoop服务，旨在减少部署、配置和管理Hadoop系统的复杂性。

“不一定每个用户都要立刻进化到最高阶段，但是用户至少都要发展到第三阶段。” Cook说。换句话说，尽管大数据很火，对众多企业用户而言，做好数据的存储与优化仍是首当其冲的任务。