大数据花了通常指的是企业在处理大量数据时遇到了瓶颈或者问题，比如数据存储超出了预期的成本、数据处理能力不足导致效率低下等问题。解决这些问题可以从多个方面入手：

数据存储优化

• 选择合适的存储方案：根据数据的访问频率、重要性以及预算限制来选择合适的存储方案，如云存储、本地存储、混合存储等。
• 压缩数据：对于非结构化数据，可以采用高效的压缩算法减少存储空间的需求。
• 数据归档：将不常用的历史数据归档到成本更低的存储介质中去，如磁带、光盘等。
• 数据清理：定期清理无用或过期的数据，避免占用宝贵的存储资源。

数据处理能力提升

• 分布式计算框架：利用像Hadoop、Spark这样的分布式计算框架可以有效地提高数据处理速度。
• 硬件升级：增加服务器内存、采用更快的处理器以及固态硬盘等硬件升级措施也可以显著提升数据处理性能。
• 负载均衡：合理分配计算任务，确保各个节点的工作负载均衡，避免某些节点过载而影响整体效率。

数据治理与管理

• 建立数据生命周期管理策略：根据数据的不同阶段制定相应的管理和处理策略，从创建到销毁的整个过程中都要有明确的规定。
• 加强数据质量控制：确保输入的数据准确、完整、一致，这有助于后续的数据分析工作更加顺利地进行。
• 构建元数据管理系统：通过元数据管理系统来跟踪数据来源、用途、变更历史等信息，这对于维护数据的一致性和可追溯性非常重要。

成本控制

• 成本效益分析：定期进行成本效益分析，评估各项技术投入带来的回报是否符合预期。
• 灵活的资源调度：根据实际需求动态调整计算资源，避免过度配置导致浪费。
• 外包服务考虑：在某些情况下，外包给专业的数据处理服务商可能会比自行构建和维护一套完整的系统更为经济实惠。

数据安全与隐私保护

• 加强数据加密：无论是存储还是传输过程中，都应采取加密措施来保障数据的安全。
• 遵循合规要求：确保所有的数据处理活动都符合相关法律法规的要求，特别是涉及到个人隐私数据的时候更应如此。
• 数据脱敏：在不影响数据分析结果的前提下，对敏感信息进行脱敏处理，减少泄露风险。

通过上述方法，企业可以在面对大数据挑战时找到合适的解决方案，既能保证业务正常运行，又能有效控制成本，同时也能确保数据安全和个人隐私得到妥善保护。当然，在具体实施过程中还需要根据企业的实际情况灵活调整策略，不断优化改进。