大数据与云计算在近年乃至今后相当长一段时期内，仍将代表着IT界的一种发展趋势。

大数据解决的问题

大数据的本质，是利用计算机集群来处理大批量数据，包含对海量的不同类型的数据的采集，抽取，转换，装载，分析挖掘和可视化等等。其目的是围绕业务需求，从不同角度组合看似散乱的数据颗粒，让其呈现数据背后的本质，从而让人们更清楚地看到事物发展的内在规律，做出正确的决策，以提高社会生产力和社会服务能力。

云计算解决的问题

云计算是将计算能力作为一种小颗粒的服务提供给用户，简单地说，就是分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并，所以，云计算在早期又称为网格计算，通过虚拟化组织分散的硬件资源，达到高速度，大规模数据处理能力，以其经济，快捷，弹性，自动化方式为大数据生产提供服务。在当前市场，有许多经典云计算服务提供商，比如华为，阿里，腾讯，亚马逊，微软，谷歌等等。

云计算和大数据的关系

将大数据和云计算进行一些比较，可以看到两者紧密相连，又有明显的区别。

首先，可以这样说，大数据改变了IT，云计算改变了业务。大数据必须以云计算作为基础，才能得以高效畅通地运营。其次，大数据和云数据的受众不同，云计算更偏向技术层，大数据必须结合业务层。我们在很多运用场合都能看到两者彼此渗透的身影，可以提供更多基础海量数据的创新服务，同时可以降低创新成本。在未来，二者将会继续影响服务于人们的生活。

一个公司的大数据应用

例如，一个集团公司要做大数据应用分析，目标是动态审视公司财务情况和未来收入预判。

公司组织相关人员做业务模型，数据采集模型，数据计算模型，数据分析模型等等，最终目标就是要达到财务分析和预测的目的。

底层大量数据完成给定的逻辑计算，公司完全不用过问，只需付费采购一公有云资源，工作的时候就用云上的资源，如果觉得资源不够，随时可以付费增加，也可为降低标准节约成本减少资源。云服务系统完全能为你提供方便快捷云服务，同时也为你提供大数据环境，他们在保证你公司的资源运用的同时，通过统一调度，同时还在为其它公司提供类是的服务，让各取所需，各得所用。

这就是：只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性，同时又提运算的高效性，还为客户提供可扩展的便捷性和资源采购的经济性。