鑒于云計算對我們大部分人來說還只是一個概念性的夢想，當有人談及他們的大數(shù)據(jù)的策略是“把所有的數(shù)據(jù)都存儲在云服務中”時，您尚不能明確的分辨他們的策略是一種有遠見的方案，抑或只是簡單的重復了他們在行業(yè)會議上所聽到的某些專家的談話。

大數(shù)據(jù)和云計算范例之間的重疊實際是如此地廣泛，您可以聲稱您的企業(yè)正在利用現(xiàn)有的內部部署的Hadoop、NoSQL、或企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境，進行基于云計算的大數(shù)據(jù)部署。但請務必記住，云計算這一概念在當前更為廣泛的是被理解為“私人云”的部署，然后才是以公共云計算、SaaS和多租戶托管環(huán)境為補充。

但是，如果您將您的關于“云計算”的實際定義限制在公眾認購服務的范圍，您便找到了問題的核心了：您必須確定哪些大數(shù)據(jù)應用程序更適合于公共云/ SaaS部署，而哪些則更適合于內部部署(如涉及到提前優(yōu)化的硬件設備或虛擬的服務器集群)。

換句話說：您什么時候可以收集到可擴展性、彈性、高性能、符合成本效益、高可靠性和可管理性的大數(shù)據(jù)，讓外部服務供應商對其進行管理?如下是幾個明顯的大數(shù)據(jù)在公共云進行管理的例子。

企業(yè)應用程序已經(jīng)托管在云服務中：如果，許多企業(yè)(尤其是中小型企業(yè))已經(jīng)在使用外部服務提供商的基于云的應用程序，您的大部分的事務的數(shù)據(jù)源已經(jīng)在一個公共云?；蛘呷绻钠髽I(yè)與這一云平臺有著很深的歷史數(shù)據(jù)淵源，其可能已經(jīng)進行了大數(shù)據(jù)量的積累。在某種程度上，該服務供應商或其合作伙伴提供增值分析服務——如流失分析、營銷優(yōu)化、或異地備份和客戶資料歸檔——這樣，將大數(shù)據(jù)托管在該云服務中，而不是存儲在企業(yè)內部的主機，可能更有意義。

高容量的外部數(shù)據(jù)源，需要相當大的預處理：例如，如果您正在根據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)進行客戶情緒監(jiān)測，您可能不需要利用企業(yè)內部的服務器、存儲設備、帶寬容量資源。這是一個很明顯的應用程序的例子，您只需要利用公共云基于大數(shù)據(jù)服務提供的社交媒體過濾服務。

應用程序需求超出您企業(yè)內部設備的大數(shù)據(jù)處理能力：如果您的企業(yè)內部已經(jīng)有本地的大數(shù)據(jù)平臺，專門致力于處理某一款應用程序(如專用的Hadoop集群處理高容量非結構化數(shù)據(jù)源ETL)。那么，當有一款新的應用程序，而企業(yè)當前的大數(shù)據(jù)平臺又不適合，無法滿足新應用程序的需求時，采用公共云就顯得是恰到好處的解決方案了。(例如，多渠道營銷、社交媒體分析、地理空間分析功能、可查詢歸檔、彈性數(shù)據(jù)、科學沙箱)，而且，按需服務更符合成本效益。事實上，如果您需要盡快處理PB級規(guī)模、流媒體、多結構的大數(shù)據(jù)，公共云解決方案可能是***可行的選擇。

彈性供應非常大規(guī)模而項目短暫的沙箱解析：如果您有一個周期非常短的數(shù)據(jù)科學項目，需要一個探索性數(shù)據(jù)集(又名沙箱)而且其數(shù)量級要大于一般的規(guī)模，那么公共云可能是您***可行的或經(jīng)濟的選擇。您可以利用基于云的存儲和處理能力，很快地投入該項目。然后又能夠在該項目結束時，重新規(guī)定存儲和處理能力。我把這稱為“泡沫集”的部署模型，它是專門為云量身定制的。

如果您已經(jīng)做了上述任何一點，那么基于云的大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略問題不是出現(xiàn)在您的項目剛剛開始的時候。隨著基于云的大數(shù)據(jù)服務的日趨成熟、性價比、可擴展性、靈活性和可管理性的提高，這個問題將出現(xiàn)在您的項目終止的時候。到本十年末，隨著越來越多的應用程序和數(shù)據(jù)轉移到公共云，建立和運行自己的大數(shù)據(jù)部署的想法將變得如同今天的設計您自己的服務器一樣不切實際。