云計算和大數據的結合可以說是相輔相成，因為云計算為大數據提供了可以彈性擴展相對便宜的存儲空間和計算資源，使得中小企業(yè)也可以像大型企業(yè)一樣通過云計算來完成大數據分析。大數據是對數據進行專業(yè)化處理，最終根據我們的需要分析加工形成我們能夠理解的可視化資料。
大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據的對數據進行專業(yè)化處理的過程離不開云計算的支持。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。大數據分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數據集分析需要框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。并且，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規(guī)模并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數據庫、云計算平臺、互聯(lián)網和可擴展的存儲系統(tǒng)。
大數據的處理技術與提供云服務的技術是不盡相同的，但是又有所交集?？梢哉f，云服務是基礎設施，是市政工程，而大數據是城市里的高樓大廈。大數據可以基于云，也可以不基于云。
利用云計算和大數據，很多創(chuàng)業(yè)者可以找到適合自己的風險投資和技術發(fā)展方向，為他們的發(fā)展指明道路。如今我們能夠看到，無論是從基礎設施的布局，再到數據的挖掘，還是到傳統(tǒng)IT公司的整合，都有大數據參與當中。因此，人們非常關心大數據能夠如何幫助企業(yè)增加收入，降低成本，規(guī)避風險，以及能夠創(chuàng)造出什么樣的新業(yè)態(tài)。
由云計算提供的彈性和按需配置，為讓企業(yè)組織能夠試驗和嘗試解決大數據的新方法提供了核心力量。企業(yè)可以根據供應的基礎設施，用不同的迭代方式嘗試和操縱他們的數據?；A設施不再限制用什么來處理數據。這些相同的靈活性使企業(yè)即使有高可變負載的情況下也不會超支。
從當前整個產業(yè)互聯(lián)網的技術體系結構來看，無論是物聯(lián)網技術體系還是人工智能技術體系，都離不開云計算和大數據的支撐。以物聯(lián)網技術體系為例，云計算處在物聯(lián)網體系結構的第三層，而大數據則處在第四層，二者最終為智能決策層提供服務，所以大數據和云計算這兩個技術本身就很難分割看待。
大數據處理是一個挑戰(zhàn)，對于這些數據，如果沒有強有力的硬件做支撐處理，對其進行有意義的分析幾乎是不可能的。但幸運的是，云計算爆炸和彈性使用處理的能力意味著小型企業(yè)組織現(xiàn)在可以完成曾經只有大企業(yè)才能完成的任務。云計算已經使大數據更易于管理，而且還可以對這些數據做更多，更快地分析。隨著大數據還在不斷變大，更大的云計算將在那里等待處理。
