为了解决数字化转型以及从而产生的大量数据和网络带宽需求，很多的企业稍后将其网络服务器迁移到代管服务提供商的大数据中心，进而获得基础设施建设协调能力、更好的修复选项卡、完善的协同系统、人力资本移动性，便于网络访问公用云营运商、整体成本费更低级益处。
现在，大数据中心的难点不会是“搭建与购买”，而遭遇的多元性和容积挑戰代表“购买”将会成为企业的必然趋势。很多机构遭遇的问题已经变成“我信赖哪家合作方”？而且明确提出的一个重要问题是，“他们的大数据中心哪里？”
除了价位、可维护性、正常运作时间和可信性之外，在选择技术合作方时，大数据中心的位置并非是关键考虑到因素。优良的位置代表优化的基础设施建设和手机应用程序环境，能够遮盖更多的客户，或改变游戏的规则的数据统计对策，帮助企业比对手科学合理了解其运作和用户。而且，大数据中心位置不佳会导致接入不平稳和速率问题。
显而易见，在选择合作方时需要考虑到的因素很多，比如物理学安全性、灾祸修复、大数据中心正常运作时间确保、服务级別、可维护性和可信性，以及不断的支持和系统维护。企业需要在位置作为重要基本要素之间得到平横，并使其成为探寻适合的大数据中心服务提供商时惟一关注的问题。
正确把握专业知识
基础理论上说，大数据中心可以设在兼具开关电源和网络连接性的任何地方，但是其物理学位置会影响其为用户提供的服务水平。
比如，网络连通性是一种取决于位置靠近度的协作企业。理想化的连接性在于与主要网络带宽服务提供商的多个沉余光纤线接入，而且在企业级大数据中心需用的卷上提供相同且安全可靠的网络带宽的惟一方法是与很多不同的网络服务提供商建立大量接入。
这些网络服务商的配套设施往往密集在主要的对等点，当大数据中心坐落于挨近互联网技术交換或对等点的所在位置时，使用患者的机构将获益于低延时和提升沉余网络带宽。
尽管，不论大数据中心可以提供多少网络带宽，其用户都必然性地受到物理学和互联网技术基础设施建设的限制，即数据需要时间来传输数据。其来回间距一般是自然地理间距的四倍，因为恳求和没有响应都必须遍历这段距离。这对任何企业都很重要。调查统计说明，很多互联网技术客户将会快速舍弃网页页面载入时间比较慢的网站，因为希望及时网络访问数据。
其来回时间因网络状况而变得想的非常复杂。数据基本上不易只在发件人和收货人之间直线传播。反之，它在网络、路由和网络交换机中迂回前进，每一个都会提升延时，除此之外，大数据中心离用户越近，延时越多越低。
其他考虑到因素
还有很多需要考虑到的其他因素。主要包括当地数据保护法律法规、税款结构、电力、适合的网络解决方案的易用性、当地基础设施建设、娴熟人力资本的易用性、追踪纪录和共有用户或潜在用户。
综合全部这些因素可以看清楚地说明大数据中心的地理位置非常重要。尽管，人们广泛传播，大都市水土资源焦虑不安，无法修建更多的大数据中心。为了解决日益突出的需求，大型大数据中心足以迅猛发展，2018年全世界的大数据中心空間为19.4亿平方英尺。欠缺农田易用性和成本上升促使大数据中心向大城市近郊区迁移。
大数据中心是以最少的成本费获得最佳的性能并不仅是在大城市边缘修筑。还需要了解当地电力基础设施建设，以证明材料注资合理；了解光纤线营运商网络的位置，并能够为公用云服务平台提供“入站”网络访问解决方法，这对于现如今的企业布署都尤为重要。
企业应该探寻适合的大数据中心服务提供商，他们将成本低、充分空間、电力的易用性、效率大数据中心易用性，以及数子企业需要的的光纤线融为一体。这些配套设施一般杜绝大城市中心局，用以灾祸修复，防止大城市中心局的各类激昂花销，但有利于当地企业和国际联盟企业使用。
换句话说，在大数据中心归划合理布局和选择代管大数据中心服务提供商时需要考虑到很多因素，主要包括连接性、信用、服务、支持、成本费等。但是，最重要的因素之一确实是位置。这不仅因为所在位置很重要，而且还因为位置将影响大数据中心成功运作的很多其他因素。
