如今，眾多企業對于大數據是“趨之若鶩”，似乎沒有應用大數據就是落后，而大數據的挖掘對于企業來說卻并不全是機遇，因為這還意味著財政支出，這是因為針對大數據存儲或者挖掘的成本也很高。而在2013Teradata大數據峰會上，linkedIn商業分析高級經理李玥在接受采訪時也表示，企業在投入大數據存儲上的成本并不低。因而企業在應用時還應考慮到其他多個解決方案。

就以linkedIn為例，該公司就同時使用了Hadoop的解決方案和Teradata的解決方案。公司這樣做的原因在于，大部分數據的價值密度很低，如果全部使用Teradata來存儲，那么它的使用成本就會很高，而Hadoop則是公認的成本比較低的解決方案。

類似于Linux開源，基于Hadoop開發的公司也很多，他們可以為用戶提供產品。而通常來講，Hadoop的解決方案會便宜一些。

這就要求對涉及到大數據類工作的企業進行篩眩比如，對linkedIn來說，其報表數據分析對公司來說尤其重要。于是，該公司絕大多數的報表在后臺都是用Teradata數據倉庫來支持的。這部分報表要準時發出去給商業代表，而商業代表則要根據數據來做相關的決策，而且很多新功能也是通過TeradataAster大數據探索平臺開發的。

據李玥介紹稱，這些報表數據具有舞臺效應，如果有一個延遲，后面的就會全部延遲。而在linkedIn中，絕大多數的數據是先要從高度可靠Teradata系統里面讀出來，讀到linkedIn的數據挖掘的平臺上面，然后再用已有的這些統計上的工具來進行這些數據挖掘的工作。