云计算的基础就是大数据。工业和信息化部赛迪研究院认为，“十二五”期间为我国大数据云计算起飞阶段。2011、2012、2013年，中国云计算的市场规模为315亿元，600亿元和1174亿元，增长速度惊人。
工信部也表示，将持续加大对大数据产业的扶植力度，通过相关规划。对大数据发展进行部署，推动开展大数据标准化需求分析，标准化体系框架和相关标准研制，支持关键技术产品开发和产业化。
数据存储和处理滞后
在电力行业，智能电网建设带来信息采集点越来越多，常规的调度自动化系统数十万点，而配用电、数据中心将达到百万甚至千万级。“国家正在大力推进智能电网的工作，前端的智能电表安装很快，但后端数据整合还远跟不上。”国家电网智能电网研究院首席科学家栾文鹏坦言。
智能电网实时数据以及沉淀的历史数据，是电网企业实现精益化管理的基础。现有实时数据库存在缺陷。目前这些数据大多采用关系型数据库进行存储，随着智能化的不断提升，电力行业对数据库处理能力、存储空间、查询能力等方面提出了越来越高的要求。
“电力行业数据的特点是，电力周期差别大。电力高频设备切换，基本上在几微秒一级，如继电保护，20毫秒到30毫秒之间，需要做每小时、每天、每周、每年的负荷预测，包括做发电容量预测，有可能做几十年。还有电力资产，如VRT、发动机，生命周期就在80年到一百年过程。这个数据有非 常大的跨度、特点、区别。这样对于电力行业大数据整合，提出很多挑战。”栾文鹏表示。
目前，国外的信息公司有一些成功的案例可供借鉴。如谷歌公司的分布式数据库技术，能可靠处理PB以上级别的数据，能支持千台服务器以上的集群，并能实现适用性广泛、可扩展、高性能和高可用等4个目标。IBM智力问答机器人Watson，收集了2亿页知识文本数据，可在1秒内完成对大量非结构化信息的检索。
对于国内的企业，如何应对挑战，专家表示，要把大数据工作列为各公司的基础工作，纳入工作计划安排。要有一个技术后台。大数据工作涉及到数据的采集、存储、输送、加工、利用等多个环节，每个环节都需要强有力的技术支撑。制定规划，发展大数据工作要保持一定数量的资金和技术装备投入。
