在数字化时代，随着各种设备和应用产生的数据量的爆炸式增长，高效地存储和处理这些海量的信息变得至关重要。大数据不仅涉及数据的收集和储存，还包括对其进行分析、提取有用信息和知识的过程。以下将探讨一些关键策略和技术来应对这一挑战。

首先，为了有效存储大数据，我们需要采用合适的基础设施。传统的集中式数据库已经无法满足大规模数据的需求，因此分布式文件系统如Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）应运而生。这种系统可以将数据分散存储在不同节点上，从而实现横向扩展，以适应不断增长的存储需求。同时，云服务提供商也提供了弹性计算资源，用户可以根据实际需求动态调整自己的云计算资源，避免资源的闲置浪费。

其次，数据压缩技术是减少存储空间的有效手段。通过数据编码和解码算法，可以显著减小数据的体积，而不会损失太多有用信息。例如，使用gzip或bzip2等工具可以大大降低文本文件的存储大小。此外，新型的无损数据压缩技术，如LZMA和PNG8，可以在保持高质量的同时进一步缩减图像和视频等媒体数据的尺寸。

再者，选择合适的存储介质也是优化成本的关键。固态硬盘（SSD）虽然价格较高，但具有快速随机访问和高耐久性的特点，适合频繁读取的热数据；而对于冷数据，可以选择磁带或者基于闪存的新型存储解决方案，它们通常更经济且能更好地经受住长期归档的压力。

除了存储问题外，处理大数据同样重要。MapReduce是一种编程模型，它允许开发者编写程序来分解和重组大数据集的任务，以便于并行处理。这种方式极大地提高了数据分析的速度和效率。另外，流处理技术如Apache Kafka和Storm则专注于实时数据处理，能够及时响应变化和捕捉即时洞察。

最后，人工智能和机器学习技术的进步为大数据的处理提供了新的可能性。自动化数据分析工具可以帮助企业从大量数据中自动识别模式和趋势，节省人力和时间。深度学习和强化学习算法则可以从复杂的数据结构中发现隐藏的模式，甚至预测未来的行为。

综上所述，高效地存储并处理日益增长的大数据量是一项综合工程，涉及到基础设施的选择、数据管理策略、技术创新以及持续的投资。通过合理的规划和实施，我们可以充分利用这些宝贵的信息资源，从中获取深刻的商业洞见和社会价值。