大数据已经成为新时代背景下的一种新型资源。大数据在各个领域中的应用越来越广泛，企业、政府等主体纷纷投入大量资源进行大数据研究和应用。大数据在带来巨大经济效益的也伴探讨大数据成本优化策略，以期为我国大数据产业发展提供有益参考。
一、大数据成本认知
1. 数据采集成本
数据采集是大数据应用的基础，包括原始数据的收集、清洗、整合等环节。数据采集成本主要包括硬件设备、软件工具、人力成本等。随着数据采集范围的扩大，数据采集成本也呈现出上升趋势。
2. 数据存储成本
大数据时代，数据存储需求不断增加，数据存储成本成为大数据成本的重要组成部分。数据存储成本主要包括硬件设备、软件系统、数据备份等。随着数据量的增加，数据存储成本也随之上升。
3. 数据处理成本
数据处理是对大数据进行挖掘、分析、应用的关键环节。数据处理成本主要包括计算资源、算法优化、人才储备等。随着数据处理技术的不断提高，数据处理成本也在不断上升。
4. 数据安全成本
大数据时代，数据安全成为企业关注的焦点。数据安全成本主要包括数据加密、安全防护、应急预案等。随着数据安全问题的日益突出，数据安全成本也在不断增加。
二、大数据成本优化策略
1. 数据采集优化
（1）合理规划数据采集范围，避免过度采集。
（2）采用高效的数据采集工具，降低采集成本。
（3）加强数据采集过程中的数据清洗，提高数据质量。
2. 数据存储优化
（1）采用分布式存储技术，降低数据存储成本。
（2）合理规划数据存储架构，提高数据存储效率。
（3）利用云计算、边缘计算等技术，降低数据存储成本。
3. 数据处理优化
（1）采用高效的数据处理算法，提高数据处理效率。
（2）加强数据处理人才的培养，降低人才成本。
（3）合理配置计算资源，提高数据处理能力。
4. 数据安全优化
（1）加强数据安全意识，提高数据安全防护能力。
（2）采用先进的数据安全技术，降低数据安全成本。
（3）制定应急预案，提高数据安全应对能力。
大数据时代，成本认知与优化成为企业、政府等主体关注的重要问题。通过合理规划、技术优化、人才培养等手段，可以有效降低大数据成本，提高大数据应用效率。在我国大数据产业发展的过程中，应充分认识大数据成本，积极探索成本优化策略，以推动大数据产业的健康发展。
参考文献：
[1] 张志勇，李晓光. 大数据时代的数据安全与隐私保护[J]. 计算机安全，2018，36（1）：1-5.
[2] 陈国良，张建伟，赵春江. 大数据技术及其应用[M]. 北京：电子工业出版社，2016.
[3] 刘志刚，陈国良，刘晓峰. 大数据时代的数据存储与处理技术[J]. 计算机应用与软件，2017，34（1）：1-5.
