MSPs在为客户开发和维护存储基础设施时需要具有战略性。解决方案必须是负担得起的、可扩展的、易于管理的。这是一个巨大的挑战，但幸运的是，存储技术比以往任何时候都更加强大和复杂。如果您正在考虑如何帮助客户利用最新的存储，请记住这些事情。

认为超出存储

存储不再仅仅是存储数据;而是要让它具有可操作性。去年，也就是2018年，这一数字大幅上升大数据采用．据一位埃森哲的研究在美国，79%的企业高管认为不采用大数据将很难保持竞争力，最终可能会退出这个行业。此外，83%的高管曾从事大数据项目，以获得竞争优势。

这些数字说明了为什么如果不讨论数据分析策略，关于存储基础设施的讨论就不完整。随着全球大数据市场的发展到2027年价值1030亿美元(基于收入的预测)，聪明的MSPs应该考虑如何赚钱数据分析解决方案．许多MSPs正在提供数据分析即服务帮助客户做出更好的商业决策白标签解决方案可转售，这一过程从未如此容易过。

考虑人工智能的适用范围

关于人工智能的讨论常常围绕聊天机器人和数字助理展开。但在存储和分析领域，人工智能正变得不再是一种好东西，而是一种必不可少的业务。它可以帮助自动化流程，增强安全性，并帮助企业找到下一个重大决策。事实上，一项研究表明，在拥有创新战略的公司中，61%的公司在使用人工智能的数据中寻找机会．在评估存储策略时，不要忘记将人工智能加入其中。

采用超融合基础设施

Forrester预计,hyperconverged基础设施(HCI)将成为一个无处不在的内部部署平台．与聚合基础设施(CI)一样，HCI通过将网络、虚拟化和计算能力整合到一个盒子中来简化存储。通过一个额外的软件层，HCI为企业提供了更大的可伸缩性、更简单的管理和更多的控制，从而增加了CI。HCI是几乎所有存储策略的重要组成部分，因为它通过更好的存储空间利用率、更大的硬件灵活性和更精简的管理提供了节约。

考虑培训或咨询

数据分析、人工智能和人机交互是复杂的。你的团队是否有充分的准备去利用它们?现在,巨大的推动对于分析程序已经创建了一个技术人才短缺在数据分析领域，很难聘请全职专家。面对这样的挑战，明智的做法是，要么通过培训和认证来提升公司的技能，要么在与顾问密切合作的过程中进行相关领域的学习。你的团队对数据分析的理解越深，你就越能获利。

结论

而最近的一次企业存储研究显示了性能、成本节约和可伸缩性是IT专业人员在存储解决方案中最看重的品质，但当您考虑到数据分析的好处时，情况就不同了。如今，数据分析是许多公司的秘密武器，但它们很快就会成为常态。现在不创建项目的公司可能很难保持竞争力。幸运的是，你能帮上忙。