當今社會，正步入大數據 (Big data) 時代。企業需要從浩瀚的數據資料中，發掘具價值的資訊及分析，以此推動業務發展，該模式將會是未來企業的競爭所在。然而要從龐大的數據中找出有用的資料費時失事，需要有效的處理及分析工具整理數據，才可得出有助企業作出營運決策的結果，為業務締造更高的商業價值。

大數據分析令物聯網得以大規模擴展

數據增長事出有因，資料數量日增，主要的塬因是社交網絡的興起，大量的圖片、短片和訊息都令家用設備或者任何其他設備都開始智能化，包括冷氣機、洗衣機等設備等。

物聯網將所有具備智能化設備結合而成的網絡，物聯網的形成，將有助發展更深層次的智能物件，包括：自動汽車、智能城市等。物聯網將會採集大量數據，大數據混亂無序，但是有越來越多的商業大數據分析出現，間接令物聯網能得以大規模擴展。

市場對大數據解決方案的需求甚殷。根據市場研究機構 IDC 的報告，大數據有持續增長的動力，到 2015 年，全球數據的總量會增長高達叁倍，而且會持續增長。

按工作量優化底層基礎架構

然而要從龐大的數據中找出有用的資料費時失事，需要有效的處理及分析工具整理數據，才可得出有助企業作出營運決策的結果，為業務締造更高的商業價值。而要處理大數據問題，必須要配置更高規格的伺服器。

IT 部門的壓力日增，渴求以更低成本，更具效率及更快速的方法，提供更多應用和服務，儲存和提取激增的數據，卻往往受制于傳統的數據中心和伺服器架構。服務于傳統硬件基礎架構上運行，復雜且缺乏效率。

D1Net評論：

要全面實現大數據的承諾，按工作量優化底層基礎架構至關重要。企業可以考慮配置更靈活基礎架構，令IT資源的供應配合企業應用程式的需求。將基礎架構從塬本以產品為中心的方式轉型為以服務為中心的管理方式，IT 得以簡化以便更快獲得企業效益。