通常情况下，我们容易将大数据与云计算混淆在一起。著名的麦肯锡全球研究所给出大数据定义是一种规模大到在获取、存储上术设计、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。对于云计算，则是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。简单来说，云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。从结果来分析，云计算注重资源分配，大数据注重的是资源处理。一定程度上讲，大数据需要云计算支撑，云计算为大数据处理提供平台。

　　自互联网诞生以来，随着云计算的不断发展，互联网上广泛的信息爆炸式增长。标准用户和数字营销人员现在可以每天使用社交媒体营销平台来生成大量关于消费者的信息。有时，对于机构和企业来说，管理每天生成和存储的数据量就是一项相当艰巨的任务。例如，每天创建2.5万亿字节的数据，这可能会给云计算带来存储和排序挑战。

　　这正是大数据用来管理海量数据如何通过云计算存储的地方。总而言之，这两种技术形式提供的解决方案既适应业务分析、也适用于大数据。在这篇文章中，将重点介绍如何使用大数据和云计算来管理政府机构和商业机构日常生成的大量数据。

　　开云上术设计

　　对于那些预算计划比较紧张，但又需要更新技术的企业或机构来说，云技术可能是解决燃眉之需的一大利器，即使是小公司上术设计，也不会超出预算，而且在市场上也很容易找到合适的云产品。在云计算出现之前，商业机构和政府机构花费大笔资金建立信息技术部门来管理数据，甚至花更多的时间来更新这些系统上术设计。今天，由于技术的进步，企业可以把他们的大数据托管在异地的服务器上，或者按需支付。

　　传统的数据存储和管理方法正变得越来越难以管理，因为数据存储和管理需要时长非常久，需要公司花费大量时间从中检索信息。有时，安装和运行服务器可能需要几周甚至几个月的时间。云计算的出现为企业或机构提供所需的存储需求。一个基于云计算的公司数据库可以在几分钟内完成安装，并将数据存储在数千个虚拟服务器中。

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　　海量数据的爆炸式增长带来了管理数据的挑战。例如，社交媒体会产生大量的数据，这对于在微博、帖子、博客或照片等类别中进行处理来说是具有挑战性的。对于这些数据，可以在将非结构化数据存储到云中之前处理这些数据，十分方便快捷。

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　　以此看来，大数据与云计算之间，并非独立概念，而是关系非比寻常。无论在资源的需求上还是在资源的再处理上，都需要二者共同运用。