基辛格首先看给我们讲解什么是大数据，毕竟这个概念目前多数人依然陌生。大数据构想是EMC带来的全新理念，首先从“大”入手，“大”肯定是指大型数据集，一般在10TB规模左右。很多用户把多个数据集放在一起，形成PB级的数据量。同时从数据源来谈，大数据是指这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。

　　还有很多用户当然要考虑把大数据进行存储，采用EMC Avamar、Isilon、Greenplum等产品，这次EMC World上基辛格特别谈到，除了把大型数据存储、分析，同时还要对其进行一些操作，并把它与自己企业的业务流程联系到一起，这就是我们为什么有Documentum的产品。

　　同时我们也看到，各种行业都出现了大数据趋势，有些可能是零售业商户，要对零售业数据进行分析，或者是一些有关全球天气预报模型的数据，还有油气行业一些地理信息数据，比如基因学分析，医学中也有成像类的大数据，甚至电影、娱乐行业还有用于渲染的大型数据存在。

　　EMC World 2011的大会主题是“当云计算遇见大数据”，虽然云计算与大数据两者之间有很多的交集，事实上是是两个完全不同的概念。业界主要做云的公司有谷歌、雅虎、亚马逊等都拥有大量大数据。当EMC为这些客户打造用于云计算的基础硬件设施的时候，就会想这样的设施上跑什么样的应用，基辛格强调大数据应用必须在云设施上跑，这就是两者的关系大数据离不开云。同时，支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，这些都是底层的技术原则。因此基辛格认为大数据和云之间存在很多合力的地方。

　　另一方面，随着互联网信息量的激增，用户单个数据集达到数以TB计，有的客户甚至已达到Pera级（1000Tera）了，用现有的存储系统结构处理数据量级较小，而且只能处理单一数据源数据，面对大数据的压力。在处理大量级以及多数据源的数据能力非常弱。这也就是为什么EMC收购Greenplum，支持开源的Hadoop计划的目的所在。基辛格很明白，大数据的挑战不仅仅在于存储和保护，数据分析能力的强弱，将成为这个时代的关键点：我们已经解决了数据存储和保护的问题，所需要的只是时间，但是海量数据分析的问题，我们还没有在大数据到来时做好准备。

　　谈到大数据的特点，龙8long8国际一是数据规模是PB级，二是多数据源，能够把半结构化、非结构化和结构化的数据很好地融合起来。同时具有实时、可迭代的特点。具体形容就是大数据环境类似于Facebook环境，随时可以添加变量。基辛格一再的支出，数据分析的历史已有30年，现在我们已进入大数据时代，EMC前瞻性的提出了大数据的思维，其实不是一个新名词的发明，而EMC发现是一个时代特征，并且在技术上做好迎接未来充分准备。