数据存储作为大数据的核心环节之一，可以理解为对既定的数据内容进行归档、整理和共享的过程。自磁盘系统问世以来，数据存储已经走过了近百年的历程。
对于存储，电脑就像我们的大脑一样。两者都可以有短时记忆和长时记忆。例如，大脑通过前额叶皮层处理短期记忆，而计算机使用RAM(随机存取存储器)处理短期记忆。大脑和计算机都需要在清醒的状态下处理和记忆事物，工作一段时间后会感到疲劳。
大脑在睡眠时将工作记忆转化为长时记忆，而计算机在睡眠时将活动记忆转化为存储量。计算机也是按类型分配数据，就像大脑按语义、空间、情感或规则分配内存一样。
大数据时代，由于多个渠道获得的数据缺乏一致性，数据结构混杂，数据不断增长，更不用说任何机器都会有物理上的限制：内存容量、硬盘容量、处理器速度等等。
这样一来，单机系统即使及时不断完善硬件配置，也很难跟上数据增长的速度。我们需要在硬件限制和性能之间做出权衡。
因此，对于希望从比存储和使用更昂贵的数据中获得价值的企业和组织来说，有效的数据存储和管理变得比以往任何时候都更加重要。
大数据存储和管理技术对整个大数据系统至关重要，数据存储和管理的质量直接影响整个大数据系统的性能。
数据存储和管理不仅仅定义为接收、存储、组织和维护组织创建的数据，还意味着更多的内容，包括但不限于：
对数据进行分类；聚合、收集和解析数据的元数据；保护数据和元数据免受自然和人为干扰；在内部部署和地理移动数据，以进行共享、归档、复制、数据保护、存储系统技术更新和迁移，并访问所需的分析引擎，以便对数据进行更深入的研究；在一次或多次移动后，保持用户和应用程序对数据的透明访问；提供用户可定义的策略，可以自动移动、复制和删除数据；部署人工智能和机器学习，优化和自动化大多数数据管理功能；搜索数据，提供可行的信息和见解；使数据符合个人身份信息的法律法规；将数据管理扩展到数百PB甚至EB的快速膨胀数据。
根据数据存储与管理的内容范围，大致可以理解为大数据存储与管理技术需要重点解决大数据的可存储性、可表示性、可处理性、可靠性、有效传输等几个关键问题。
具体来说，往往需要解决以下问题：海量文件的存储和管理，海量小文件的传输、索引和管理，海量大文件的分块和存储，系统的可扩展性和可靠性。
随着关键研究问题的提出，在大数据存储和管理的发展过程中，出现了几种更有效的存储和管理大数据的方式：
1.继续加密
对于任何企业来说，任何类型的数据都可能是至关重要的、私密的，只有能够被自己掌控的数据才能说是安全的。但是很多行业巨头很容易成为黑客攻击的首要目标，很多公司都会有危机感。
随着企业对黑客保护资产的全面反击，加密技术已经成为对抗网络威胁的可行方法：
通过使用加密信息将所有内容转换成代码，只有接收者才能解码。如果没有其他要求，加密保护数据传输，并增加数字传输有效到达正确的人的机会。
2.仓库存储
有人说，大数据似乎就像一个无尽的数据漩涡，极难管理。
因此，可以考虑将信息集中在指定位置——数据仓库中。
通过数据的存储、校准、整合、输出，对数据进行集中分级管理，既能保证数据的时效性和生态性，同时又能对数据进行不同程度的处理。
3.备份服务-云
试想，如果数据存储技术停滞在物理层面，但大数据继续以目前的速度增长，我们迟早会面临无处存储数据的窘境。幸运的是，大数据的存储和管理正在迅速离开物理机器的范围，迅速进入数字化领域。
随着云存储服务推动数字化转型，云计算的应用越来越广泛。数据可以随时随地访问，并备份在云存储服务上，这也意味着如果有网络攻击，云会将数据从A迁移到B甚至C，保证数据安全。
数字经济时代，大数据管理不仅是数据存储架构的变革，更是大数据思维方式的转型升级。善用数据是企业数字化转型的关键。
