这些活动使企业都意识到他们将为大数据创造更大的网络管道，而不需要将每种功能都完全商业化。
同时，企业应该采取几个与网络相关的实际步骤，以确保成功传输大数据。
这些步骤包括：
使网络规划成为所有大数据项目的一部分
你会惊奇地发现相当一部分的企业都已然将服务器、数据库、应用程序、甚至数据中心业务纳入到大数据项目讨论的议程，但却独独忘记了网络有关的部分。网络功能和规模应始终是任何大数据规划工作的一个组成部分。
考虑安全和数据所有权
对于选择使用云计算的进行大数据处理和存储的企业来说，应该坦率的与供应商讨论谁拥有数据，谁有权使用(或重用)大数据挖掘公式和算法。
IDC观察到，亚太地区市场具有其独特的特征，例如以人口众多的特大城市为中心的分布式的制造中心，数据共享和流体法规创造了显着的新机遇。然而，在亚洲，许多大企业中心只是在数据倡议下建设了大型数据存储库。虽然这是确实是非常重要的第一步，但这并不等于企业就真正实现了对于大数据利益概念的理解。购买所有所需的服务器来处理和分析数据，即使该处理过程可能只需要几个小时、一个星期或一个月，如此昂贵的成本，会导致资源在其他时间没有被充分利用。
为了更具经济和战略意义，亚洲企业的CIO们必须将IT的三大趋势的力量结合起来：大数据、虚拟化和云服务。虚拟化和云计算是促使大数据使用的推动力量，使得创造高度自动化的大型池的计算成为可能，以便处理大数据量。三大趋势的组合将创建一个灵活的、可扩展的、智能化的大数据应用程序的基础。
因此，经济上讲，企业可以以基础设施即服务的一种形式从云供应商那里租赁几乎无限的存储容量，而只需要支付他们使用的容量的费用。自此，存储和处理能力的问题就解决了。
然而，从云数据中心迁移大型数据集将显示出大数据系统中的薄弱环节，一个不是用来处理大量数据的网络。随着令人眼花缭乱的新服务和数据势不可挡的崛起，网络容量问题突显，这个问题不能通过简单的不断安装或租赁较大的数据存储空间就能解决。
