不管何时，如果企业丢失了数据，就将会造成不可预估的损失。可当涉及到大数据时，就将变得更为重大，仅因为其庞大的容量、繁多的种类和速度，一旦要发生事故就将会给我们一个措手不及。若遇到自然灾害或数据故障而导致设备罢工，而且你也失去了这些重要的数据，我们相信这对你的企业来说绝对可以称得上是灾难。如果遇到网络犯罪，攻击者突破了你的安全防御，这也会引发灾难，你的营收与声誉都将受到影响。

　　当然，如果有一天，你的在线Web供应商突然停机了，你又将会造成多少损失?根据当时的媒体报道，亚马逊网站在2008年6月宕机了2个小时，估计他每分钟会损失$30,000。亚马逊如今的收入(在2012年年底已超过610亿美元)已超过2008年年底的三倍。试想，若事故发生在今天，又将造成多少万元的巨额损失?

　　这些巨额的赌注已足够让IT龙头们有充分的理由去重新评估他们企业的数据恢复计划，以便能够减少大数据故障所带来的相关损失。当涉及到大数据的相关灾难恢复与备份等政策和程序时，其评估规划与建设需要考虑的六大要点如下：

　　1.对于每一种情况来说都存在着差异性。请记住每种企业和行业的灾难恢复计划都是独特的。你必须考虑自身的特殊因素和业务需求，不能生搬硬套。你应该使用经过验证的商业影响分析(BIA)工具，针对突发事件而引起的大数据应用程序的损坏与数据丢失所造成的影响进行评估。对于许多企业来说，大数据是主导关键业务应用程序的，它需要保持一个高水准的正常运行时间且要保留数据(例如某种大型银行的欺诈检测应用)。对于其他企业来说，他们的大数据应用程序并不需要保持那么高水准的运转时间(例如在Twitter和Facebook上零售商的客户消费指数应用程序)。

　　2.勿需大动干戈。仅需按照数据恢复的一般原则操作即可，不要打乱现有的业务连续性和信息周期管理。对于某些企业来说，大数据将被证明是关键业务的核心，但是，对于其他企业来说它未必就那么重要。所以要确定你的知识产权数据的专有性。制定适合你的灾难恢复过程的标准，就像是去了解你的业务数据丢失影响力一般，大数据同样需要相同级别的特异性。

　　3.使用80/20法则。那些PB级的数据并非都是至关重要的，你得承认这一点。所以，如果你的大数据被破坏，你得想好该怎么做才能抓住更为稳妥的、安全的最佳数据保护机会。(若想“确保”这么多数据是安全的，其代价相当昂贵。)因此你可以运用80/20法则，其含义是：20%的数据占据了80%的价值。当然，这并非是说80/20规则永远都是最好的措施，因为有时候少量的数据损失也可能产生巨大的影响，例如一个分析过程的输出或是一个企业的声誉。若你想使用这种常见的规则，你首先要确定那需要保护的20%的数据是绝对重要的。

　　4.考虑数据的储存价值。IT领导者们必须要了解他们储存的大数据的保值期限是多久。当然，这取决于你收集的是什么数据，且如何使用这些数据。如果这些数据是天气信息，也许你要将这些数据保存多年。如果是社交媒体数据，所追踪的重大事件不会太多，你可能不需要保留太多信息，但要留下重点事件等要素内容。

　　5.选择正确的媒介。你会用什么样的格式和介质来存储你的数据?磁盘或是磁带?云或内部部署(on-premise)?Raw或是重复复制?媒介的选择是其文件恢复速度的关键。最便宜的方法就是在异地磁带上进行复制。恢复数据的那几天你不必交税，不过你能等上那么久吗?

　　6.选择合适的方式。是压缩数据还是保留原始数据?归纳分类?汇总还是分散?下面显示了一个简单例子，电量总结：如果你收集了一年内，每一秒钟的数据样本，总共有超过3100万条记录。简单地将这些数据转换成每小时的平均值、最小值/最大值和标准差，这将为你减少93%的记录数量。每天做同样的工作将会减少99.9%的记录。不过你是否真的需要这些所有的细节?

　　这些选择似乎是压倒性的，但其仍能获得理解。只是不要烦恼。在未来，大数据的恢复将是IT界的主题之一。庞大的数据库将被越来越多的企业所挖掘，这是不可避免的，大数据所带来的效益将导致企业们会越来越重视它。

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