大数据不仅仅是作为企业的研究对象。大多数企业都可以从中受益是确定无疑的。例如，在英国，连锁超市乐购通过分析其收集的庞大的客户行为信息数据集，来制定促销计划并调整商品价格。
IDC观察到，亚太地区市场具有其独特的特征，例如以人口众多的特大城市为中心的分布式的制造中心，数据共享和流体法规创造了显著的新机遇。然而，在亚洲，许多大企业中心只是在数据倡议下建设了大型数据存储库。虽然这是确实是非常重要的第一步，但这并不等于企业就真正实现了对于大数据利益概念的理解。购买所有所需的服务器来处理和分析数据，即使该处理过程可能只需要几个小时、一个星期或一个月，如此昂贵的成本，会导致资源在其他时间没有被充分利用。
为了更具经济和战略意义，亚洲企业的CIO们必须将IT的三大趋势的力量结合起来：大数据、虚拟化和云服务。虚拟化和云计算是促使大数据使用的推动力量，使得创造高度自动化的大型池的计算成为可能，以便处理大数据量。三大趋势的组合将创建一个灵活的、可扩展的、智能化的大数据应用程序的基础。
因此，经济上讲，企业可以以基础设施即服务的一种形式从云供应商那里“租赁”几乎无限的存储容量，而只需要支付他们使用的容量的费用。自此，存储和处理能力的问题就解决了。
然而，从云数据中心迁移大型数据集将显示出“大数据系统”中的薄弱环节，一个不是用来处理大量数据的网络。随着令人眼花缭乱的新服务和数据势不可挡的崛起，网络容量问题突显，这个问题不能通过简单的不断安装或租赁较大的数据存储空间就能解决。
相反，使用一个虚拟数据中心的架构是有效地处理大数据的更好的服务方法，在单个数据中心的物理墙作为一个逻辑实体有效地打破了连接多个数据中心。换句话说，这就创造了一个“没有围墙的数据中心”，使用一个高性能的“云骨干网络的无缝连接到一个更大的企业和运营商数据中心之间的共享资源池。”
通过虚拟化和集中所有的数据中心和网络资产，企业可以根据不断变化的需要，允许灵活的配置和迁移工作负载。这是唯一的设置，可以非常经济地满足大数据带来的基础设施的挑战。
Forrester称，绝大多数亚太大数据中心主要是大型数据存储库，其次是为用户提供更先进的数据挖掘和可视化工具。但他们并不是 “没有围墙的数据中心”，无法以最有效的方式允许大数据处理，以满足企业的业务目标。
为了使大数据适合于您的企业，以便使得其计算能力可以很容易地参与处理您企业的数据集，你需要一个高性能的连接：从您的数据中心到云服务提供商的数据中心。但是，始终保持连接的静态连接服务造价非常昂贵。而 “按性能需求”的连接服务，可以让您在需要时打开带宽，而不需要时，将其关闭。
