大数据分析存储解决方案主要聚焦于如何有效地管理和利用海量的结构化和非结构化数据，以帮助企业做出更明智的决策。IBM作为一家领先的IT解决方案提供商，在大数据分析存储领域提出了全面的策略和产品。
传统的企业数据处理方式主要是针对结构化的、用于逻辑分析的系统，如数据仓库，它们支持重复的线性流程，适用于事务处理系统（OLTP）。然而，随着社交媒体、物联网（IoT）、文本数据、图像数据等非结构化数据的爆炸性增长，企业面临着新的挑战，即如何整合和洞察这些“大数据”。
IBM提出的“具备洞悉能力的系统”（Systems of Insight）旨在满足这种需求，它要求在安全可靠的环境中处理关键业务应用，同时处理大量结构化和非结构化数据，以实现快速响应商业机会的灵活实时基础设施。这涉及到对传统System of Record（SoR）与新兴的System of Engagement（SoE）的整合，通过优化负载和资源部署，提升效率，并利用开放标准技术改善IT经济效益。
大数据分析的新式架构解决方案——IBM Big Data & Analytics Infrastructure，将数据区（Data Zone）和应用区（Application Zone）分开，分别处理数据的存储和分析。例如，智能计量（Smart Metering）案例展示了大数据分析在电网管理中的应用，通过实时收集、存储和分析来自智能电表的大量数据，可以提高法规遵从性，检测能源损耗、偷电和欺诈行为，同时优化电网运营，减少停电次数和时间。
在这个架构中，IBM强调数据的高可用性和处理速度，如实时分析能力可以达到每秒处理50,000个数据点。数据清洗、验证是数据进入数据仓库前的重要步骤，尤其当数据源来自多个用户、收费系统或断电保护系统时。通过全局导航，企业能够对结构化和非结构化数据进行统一视图，从而发现潜在的价值。
IBM Big Data & Analytics Reference Architecture概述了大数据平台的关键功能，包括信息摄入、实时分析、仓库和数据集市、分析设备、所有数据源、高级分析和新洞察、新/增强应用程序。这些功能涵盖了从数据采集、流处理、实时分析到认知计算的全过程，旨在通过预测、规范和量述分析，为企业提供最佳决策支持。
此外，IBM还提供了多种数据类型的支持，如流数据、文本数据、应用数据、时间序列数据、地理空间数据、关系数据、社交网络数据、视频和图像数据，以及自动化过程和案例管理。IBM还与独立软件供应商（ISV）合作，开发基于云的服务和认知解决方案，如Watson，进一步推动大数据分析的应用和创新。
IBM的大数据分析存储解决方案旨在构建一个全面的、灵活的、高性能的基础设施，以适应不断变化的业务需求，帮助企业从海量数据中挖掘价值，驱动业务发展。通过集成传统系统和新兴技术，IBM为企业提供了一条通往大数据洞察力的道路。
