中大數據雲

『壹』 數據生產要素中大數據是什麼

數據生產要素中大數據就是生產資料。大數據稱謂生產資料或者說是生產要素這種叫法非常符合互聯網推動經濟與科技的推動力。大數據復雜的運算及廣泛的應用推動了互聯網的升級，推動了智能化產業發展，推動了物聯網的發展。

大數據作為一種新型生產要素寫入文件中，與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素並列為要素之一。當前數字經濟正在引領新經濟發展，數字經濟覆蓋面廣且滲透力強，與各行業融合發展，如大數據、雲計算、互聯網、人工智慧等。

因此，數據成為關鍵生產要素。同時，大數據在社會治理中如城市交通、老年服務、城市安全等方面也發揮了重要作用。

數據要素的作用

數據越多價值越大，越分享價值越大，越不同價值越大，越跨行業、區域、國界價值越大。因此，實施數據開放共享，優化治理基礎資料庫，不斷完善數據權屬界定、開放共享、交易流通等標准和措施，促使數據資產重復使用、多人共同使用加快推動各區域、部門間數據共享交換，顯得十分必要。

數字經濟可以降低搜尋成本、復製成本、交通成本、追蹤成本，但數據要素作為一種虛擬的、客觀存在的要素，在生產、交易過程中容易產生信息不對稱問題。

為促使數據資源轉化為數據要素，有必要建立數據資源清單管理機制，構建與互聯網技術相適應的開放、扁平、靈活的組織體系，從而有效破解數據造假、供需錯配等問題。

『貳』 大數據雲分析平台的安全性怎麼樣

SpeedBI數據雲是一款免收費免安裝、自適應pc、移動端的大數據雲分析產品。登錄便可免費版使用平台上的所有權功能，根據實際需求製作直觀易懂、分析挖掘深入的數據可視化報表，真正實現數據輔助決策，融入數字經濟市場中。

SpeedBI數據雲安全嗎？

畢竟是要處理企業數據，安全問題絕對是重中之重。奧威軟體自然倍加重視。

SpeedBI數據雲通過過嚴密的許可權管理制度，完善組織結構、明確賬號許可權。管理者可根據用戶角色限定業務數據許可權，保證數據安全。

舉個例子：當管理者對某個角色許可權限定在銷售部，該角色登陸後便只能瀏覽銷售部的數據分析，而無法查看諸如財務、人事等的數據分析報表。

SpeedBI數據雲嚴密的許可權管理制度，不僅便於企業內部部門和人員利用相應數據，輕松實現數據驅動，還最大限度提升了數據分析效率，加快數據決策落地。其操作簡單，數據報表展現直觀易懂、全面細致，是當下企業落實數據可視化分析的不二選擇。

『叄』 大數據和雲計算的區別是什麼啊

一、大數據與雲計算的概念及特點

大數據：在維基網路中，大數據（big data）是用於數據集的一個術語，是指大小超出了常用軟體工具在運行時間內可以承受的收集，管理和處理數據能力的數據集。與傳統海量數據相比，它不僅在數據規模上呈幾何倍數的增長，還在於它集收集，分類，處理，分析於一體，能夠充分挖掘出一份數據的潛在價值。

雲計算：根據美國國家標准與技術研究院定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投人很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。也就是說雲計算既是一種商業模式，也是一種計算模式。

二、大數據和雲計算的區別及聯系

雲計算是一種商業模式，也是一種計算模式。所以，雲計算是在大數據的基礎上進行的，大數據的目的主要是通過海量數據發現潛在價值，使人們更好的理解和把握信息，雲計算更傾向於提供服務，二者相互關聯。

1、大數據和雲計算的區別

1）目的不同：大數據是為了發掘信息價值，而雲計算主要是通過互聯網管理資源，提供相應的服務。

2）對象不同：大數據的對象是數據，雲計算的對象是互聯網資源以及應用等。

3）背景不同：大數據的出現在於用戶和社會各行各業所產生大的數據呈現幾何倍數的增長；雲計算的出現在於用戶服務需求的增長，以及企業處理業務的能力的提高。

4）價值不同：大數據的價值在於發掘數據的有效信息，雲計算則可以大量節約使用成本。

2、大數據和雲計算的聯系

大數據和雲計算的相同點在於它們都是數據存儲和處理服務，都需要佔用大量的存儲和計算資源，因而都要用到海量數據存儲技術、海量數據管理技術等/隨著數據量的遞增、數據處理復雜程度的增加，相應的性能和擴展瓶頸將會越來越大。在這種情況下，雲計算所具備的彈性伸縮和動態調配、資源的虛擬化，按需使用，以及綠色節能等基本要素正好契合了新型大數據處理技術的需求。在數據量爆發增長以及對數據處理要求越來越高的先當下，實現大數據和雲計算的結合，才能最大程度上發揮二者的優勢，滿足用戶的需求，帶來更高的商業價值。

三、如何理解大數據與雲計算的關系

簡單來說就是，大數據的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開雲計算。高速產生的大數據只有通過雲計算的方式才能在可等待的時間內對其進行處理。同時，雲計算是提高對大數據的分析與理解能力的一個可行方案。大數據的價值也只有通過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開雲計算技術。總之，雲計算是大數據處理的核心支撐技術，是大數據挖掘的主流方式。沒有互聯網，就沒有虛擬化技術為核心的雲計算技術，沒有雲計算就沒有大數據處理的支撐技術。

其實，雲計算是工業時代的電，大數據就是福特生產線，雲存儲就是鋼鐵工業。也就是說，沒有鋼鐵，就沒有電，就不會有大規模工業化生產。沒有雲計算，大數據不會出來，如果雲計算沒有解決雲存儲的問題，也不會出來。

四、大數據和雲計算的發展前景

1、提升網路質量。隨著互聯網以及移動互聯網的持續發展網路將會更加繁忙，用於監測網路狀態的信令數據也會快速增長。通過對海量運維信息以及信令數據的智能分析，能夠提高網路維護的實時性，預測網路流量峰值，預警異常流量。從而有效地防止網路擁塞和系統宕機，從而提高網路服務質量，提升用戶體驗。

2、提升客戶價值通過使用大數據分析、數據挖掘等工具和方法，企業能夠整合來自市場部門、銷售部門、服務部門的數據，從各種不同的角度全面了解自己的客戶，對客戶形象進行精準刻畫，以尋找目標客戶，制定有針對性的營銷計劃、產品組合或商業決策，提升客戶價值。

3、提升行業信息化水平。智慧城市的發展以及教育、醫療、交通、環境保護等關繫到國計民生的行業，都具有極大的信息化需求。

4、提高用戶體驗。高速的信息處理，更優質的服務，能夠更好地滿足用戶需要，使用戶能夠以最廉價的成本為生活帶來更好的便利，最大程度上提高了用戶的生活學習工作質量。

『肆』 大數據、雲計算、數據中心這三者之間有什麼區別和聯系

不少人把數據中心、雲計算數據中心、大數據搞混淆，覺得這三者是一樣的產品，其實有顯著的區別，數據中心機房是一整套復雜的設施，如今，雲計算即將成為信息 社會 的公共資源，而數據中心則是支撐雲計算服務的基礎設施，所以自從雲計算橫空出世，一切信息技術都開始圍著它轉，雲計算有如神一樣地存在著，下面看看數據中心、雲計算、大數據之間有什麼區別和聯系？

一、大數據

1、 大數據(Big Data)又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

2、大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

3、移動互聯網的大數據主要來自四個方面

（1）、內容數據:

Web2.0時代以後，每個人都成為了媒體，都在網路上生產內容，包括文字、圖片、視頻等等。

（2）、電商數據:

隨著電子商務的發展，線上交易量已經占據整個零售業交易的大部分。每一筆交易都包含了買家、賣家以及商品背後的整條價值鏈條的信息。

（3）、社交數據:

隨著移動社交成為最主要的社交方式，社交不僅僅只有人與人之間的交流作用，社交數據中包括了人的喜好、生活軌跡、消費能力、價值取向等各種重要的用戶畫像信息。

（4）、物聯網數據:

各行各業都出現了物聯網的需求和解決方案，每時每刻都在產生巨量的監測數據。那麼如此之多的數據，包含著很多有價值的信息，這些信息並不是以直觀的形式呈現出來的，需要有辦法對這些數據進行處理，無論是計算、存儲還是通信，都提出了很高的要求，雲計算的相關技術就是對巨量數據的計算、存儲和通信的解決方案。

二、雲計算

雲計算是一種基於互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬體資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。典型的雲計算提供商往往提供通用的網路業務應用，可以通過瀏覽器等軟體或者其他Web服務來訪問，而軟體和數據都存儲在伺服器上。雲計算服務通常提供通用的通過瀏覽器訪問的在線商業應用，軟體和數據可存儲在數據中心。

三、數據中心

數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息，數據中心大部分電子元件都是由低壓直流電源驅動運行的。數據中心面臨的物理問題是伺服器本身和用來連接這些伺服器到其他應用環境的電纜。

四、三者之間的聯系：

1、大數據和雲計算的概念區別：

大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息；雲計算說的是一種技術解決方案，就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求，兩者並不是同一個層面的東西。

2、大數據與雲計算的關系，以上介紹了大數據和雲計算的區別，兩者之間又有著非常緊密的聯系，大數據是雲計算非常重要的應用場景，而雲計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。

3、大數據必然與雲計算相關(大數據和雲計算沒有必然聯系，你要作大數據，可以用雲計算，也可以不用)，數據中心是雲計算的基礎，從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術，隨著雲時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。

4、數據中心是雲計算的基礎設施，我們通常講到的伺服器資源分配，帶寬分配，業務支撐能力，流量防護和清洗能力，都是基於數據中心的大小，和其帶寬的容量，數據中心分布在不同的核心城市，輻射到周邊城市，提供基礎支撐，其一般都符合國家機房一級標准，具備極強的容災能力，多數廠商會選擇兩地三中心等方式來架設機房，雲計算是在數據中心的基礎上提供的從基礎服務到增值服務的一種閑置資源利用。

5、但有一點不變的是，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。可以說，數據中心是雲計算的根，雲計算是數據中心「葉子」，雲計算通過「光合作用」促進數據中心的發展，而數據中心得壯大又為雲計算發展提供了堅實的基礎，這三者起到相互依存，互相促進的作用。

『伍』 雲計算，大數據和人工智慧三者之間的關系

雲計算、大數據、人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯系的，互相聯系，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，讓我們具體來看一下！
一、大數據
大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
數據每天都在產生，各行各業都有，數據量也是相當之大，但如何整合數據，清洗數據，然後實現數據價值，這才是當今大數據行業的研究重點。大數據最後要實現的是數據超融合，應用到應用場景，大數據的價值才會體現出來。
人工智慧就是大數據應用的體現。
二、雲計算
雲計算(cloud computing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。
對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標准與技術研究院(NIST)定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
說白了，雲計算計算的是什麼？雲存儲存儲的是什麼？還是大數據！所以離開大數據談雲計算，離開雲計算談大數據，這都是不科學的。
三、人工智慧
人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種復雜工作的理解是不同的。
人工智慧其實就是大數據、雲計算的應用場景。
現在已經比較火熱的VR，沉浸式體驗，就是依賴與大數據與雲計算，讓用戶能夠由更加真切的體驗，並且VR技術是可以使用到各行各業的。
人工智慧不同於傳統的機器人，傳統機器人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。
大數據的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。

『陸』 數據中心，雲計算，大數據這三個詞之間有什麼區別和聯系

作者：XDCPlus
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來源：知乎
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一、數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在Internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息。它不僅包括計算機系統和其它與之配套的設備，還包含冗餘的數據通信連接、環境控制設備、監控設備以及各種安全裝置。

二、而雲計算是什麼?一般說來，它是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲計算是一種按使用量付費的IT服務模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。那麼雲計算的定義中有一個最重要的關鍵詞：按需。雲計算提供商是根據用戶需求，按需提供計算資源的，另外就是雲計算架構具有很大的彈性，和擴展性，因為所有的實際物理資源都被虛擬化（抽象化），可配置和可管理。
雲計算技術包括分布式文件系統、分布式計算、分布式數據存儲等。基於雲計算架構，可以實現高並發處理系統來處理海量請求，也可以搭建存儲海量數據的雲存儲系統，也可以搭建分布式計算系統來對數據進行挖掘。生活化一點，包括我們所熟知的搜索引擎、網路視頻、電子商務、電子郵件、地圖導航等都屬於雲計算的范疇。

三、大數據是什麼？在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中提出：大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。
那麼究竟多大的數據算是大數據，這個其實並沒有明確的定義。不過IBM提出了大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。這也是目前大家比較公認的大數據的特徵。
這個5V的特點，反映了大數據數據量大、產生的速度快且多樣，同時大數據具有低價值密度的特點，同時大數據也可能會夾雜一些干擾，影響數據的真實性。因此需要一些技術手段能夠快速處理海量數據，並且能夠從大數據中挖掘有價值的信息。
大數據從何而來？
移動互聯網的大數據主要來自四個方面：
（1）內容數據。Web2.0時代以後，每個人都成為了媒體，都在網路上生產內容，包括文字、圖片、視頻等等。
（2）電商數據。隨著電子商務的發展，線上交易量已經占據整個零售業交易的大部分。每一筆交易都包含了買家、賣家以及商品背後的整條價值鏈條的信息。
（3）社交數據。隨著移動社交成為最主要的社交方式，社交不僅僅只有人與人之間的交流作用，社交數據中包括了人的喜好、生活軌跡、消費能力、價值取向等各種重要的用戶畫像信息。
（4）物聯網數據。各行各業都出現了物聯網的需求和解決方案，每時每刻都在產生巨量的監測數據。
那麼如此之多的數據，包含著很多有價值的信息，這些信息並不是以直觀的形式呈現出來的，需要有辦法對這些數據進行處理，無論是計算、存儲還是通信，都提出了很高的要求，雲計算的相關技術就是對巨量數據的計算、存儲和通信的解決方案。

但有一點不變的是，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。可以說，數
據中心是雲計算的根，雲計算是數據中心「葉子」，雲計算通過「光合作用」促進數據中心的發展，
而數據中心得壯大又為雲計算發展提供了堅實的基礎。兩者起到相互依存，互相促進的作用。

關於大數據和雲計算的概念區別，我們總結一下：大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息；雲計算說的是一種技術解決方案，就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求。兩者並不是同一個層面的東西。
大數據與雲計算的關系
那麼上面說了大數據和雲計算的區別，兩者之間又有著非常緊密的聯系。大數據是雲計算非常重要的應用場景，而雲計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。

『柒』 大數據在雲計算中轉換的4個步驟

大數據在雲計算中轉換的4個步驟
如今的企業必須向顧客提供始終如一的高價值體驗，否則會失去顧客。他們正在求助於大數據技術。通過大數據分析，組織可以更好地了解他們的客戶，了解他們的習慣，並預測他們的需求，以提供更好的客戶體驗。但是，大數據轉換的路徑並不簡單。傳統資料庫管理和數據倉庫設備變得過於昂貴，難以維護和規模化。此外，他們無法應對當今面臨的挑戰，其中包括非結構化數據，物聯網(IoT)，流數據，以及數字轉型相結合的其他技術。大數據轉換的答案是雲計算。參與大數據決策的IT專業人士中有64%的人表示已將技術堆棧轉移到雲端，或正在擴大其實施。根據調研機構Forrester公司的研究，另外23%的企業計劃在未來12個月內轉向雲端。利用雲計算的好處是顯著的。調查對象最常引用的優勢是IT成本較低;競爭優勢;開拓新見解的能力;建立新客戶應用程序的能力;易於整合;有限的安全風險;並減少時間。大數據在雲端的挑戰雖然雲計算的好處是巨大的，但轉移大數據可能會帶來一些挑戰：具體來說：數據集成：66%的IT專業人士表示，數據集成在公共雲中變得更為復雜。安全性：61%表示關注數據訪問和存儲。傳統設施：64%的人表示從傳統基礎設施/系統過渡過於復雜。技能：67%的人表示擔心大數據所需技能和建設基礎設施的技能。克服雲計算挑戰的4個步驟 組織如何克服這些挑戰並將其轉化為機會?以下是利用雲計算進行大數據轉換的四個關鍵步驟：(1)數據集成如果組織具有多樣化且復雜的數據生態系統，那麼並非所有的雲或大數據技術都可以無縫地集成數據。選擇需要復雜數據轉換的目標技術可能並不理想。在選擇任何技術之前完成數據管道分析。這樣可以降低創建不連貫數據和不兼容系統的風險。(2)安全性如果組織的數據是機密和專有的，或者需要解決嚴格的安全和合規性要求，則可能會對數據放在雲端有所擔心。在這種情況下，具有高度自定義網路和加密功能的單租戶的私有雲解決方案可以為組織提供所需的大數據功能，以及專用環境的安全性。另外，請記住，公共雲並不意味著「不安全」。AWS和微軟Azure等領先供應商提供雲原生安全認證解決方案，並提供包括磁碟級加密和嚴格的授權，以及認證技術的選項。雲計算中的數據安全性正在快速成熟。許多具有嚴格的安全和合規要求的組織已經成功地利用公共雲上的大數據技術。(3)原有傳統系統從原來的傳統基礎架構的轉型總是涉及到數據遷移，通常會涉及這三個路徑的其中一個： ·提升和轉移：將現有工作負載轉移到雲基礎設施即服務，只是利用雲計算，存儲和網路功能，無需復雜的應用程序重寫，同時提供可擴展基礎架構的優勢。·隨著時間的推移，停用原有系統的數據：將現有數據保留在舊系統上，並將新數據直接發送到基於雲計算的新平台，無需數據遷移。新功能和功能被設計為雲就緒。·復雜的數據轉換：這涉及數據驅動應用程序的現代化，最適用於應用程序接近生命周期。其示例包括從大型機，AS / 400和較舊的關系資料庫管理系統轉移到新的資料庫，如Hive，Hadoop和HBase。(4)技能大數據實現取決於不同的技能，包括開發人員，管理人員，雲計算和大型數據架構師。市場對這些專家供不應求，所以組織經常要求內部人員或合同人員超越其核心能力進行工作，這會減慢實現的速度。選擇以交鑰匙為基礎提供這些功能的供應商是更為經濟的。確保它在專用環境和公其雲上大規模管理多個復雜的大數據環境。結論大數據的應用已經成為許多行業的巨大差異。成功開展業務的公司已經在行業中脫穎而出，這些公司不能面對落後的風險。雲計算提供了最快，最安全，最具前途的大數據轉換途徑。 不要擔心數據集成，安全性，傳統系統或技能阻止組織進行正確的移動。這些都比人們想像的要容易得多。

『捌』 大數據和雲計算的關系

大數據與雲計算的概念

大數據

指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據領域的人才需求主要圍繞大數據的產業鏈展開，涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，崗位多集中在大數據平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維等幾個崗位。

大數據本身除了要有數據、採集、匯聚一定量的數據之外，更重要的是數據的處理、挖掘、分析、可視化、應用這樣一整套的過程。關於大數據的話題，基本圍繞三個問題展開：一是數據從哪裡來，二是數據如何進行分析，三是數據如何進行商品化。

雲計算

是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

雲計算的應用目前正在經歷從IaaS向PaaS和SaaS發展，在用戶分布上也逐漸開始從互聯網企業向廣大傳統企業過渡，未來的市場空間還是非常大的。

大數據與雲計算的聯系

大數據與雲計算經常聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十數百或甚至數千的伺服器分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量數據。適用大數據的技術，包括大規模並行處理資料庫、數據挖掘電網、分布文件系統、分布式資料庫、計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據一般日處理PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智能性商業板塊。

從理論角度來看，二者屬於不同層次的事情，雲計算研究的是計算問題，大數據研究的是巨量數據處理問題，而巨量數據處理依然屬於計算問題的研究范圍，因此，從這個角度來看，大數據是雲計算的一個子領域。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。

從應用角度來看，大數據是雲計算的應用案例之一，雲計算是大數據的實現工具之一。綜上，大數據與雲計算既有不同又有聯系，但在現實中，由於大數據處理時為了獲得良好的效率和質量，常常採用雲計算技術，因此，大數據與雲計算便常常同時出現於人們的眼前，從而造成了人們的困惑。

大數據注重的是數據分析，雲計算是偏向計算機軟硬體架構與應用。大數據方向需要有一定的數學基礎，如果數學不是很好，這個學習起來比較吃力。雲計算需要計算機技術能力較強。兩個方向應該來說都需要良好的數學基礎和編程基礎。

大數據和雲計算各有不同的關注點，但是在技術體系結構上，都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，所以二者之間的聯系也比較緊密。

總結，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。可以說，雲計算是數據中心「葉子」，雲計算通過「光合作用」促進數據中心的發展，而數據中心得壯大又為雲計算發展提供了堅實的基礎，這二者起到相互依存，互相促進的作用。

『玖』 大數據和雲計算究竟有什麼關系

雲計算（cloud computing）是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提內供動態易擴展且經常容是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算
大數據技術(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理.

『拾』 大數據和雲計算是什麼

大數據和雲計算的區別：
1）目的不同：大數據是為了發掘信息價值，而雲計算主要是通過互聯網管理資源，提供相應的服務。
2）對象不同：大數據的對象是數據，雲計算的對象是互聯網資源以及應用等。
3）背景不同：大數據的出現在於用戶和社會各行各業所產生大的數據呈現幾何倍數的增長；雲計算的出現在於用戶服務需求的增長，以及企業處理業務的能力的提高。
4）價值不同：大數據的價值在於發掘數據的有效信息，雲計算則可以大量節約使用成本。
不看現在雲計算發展情況，未來的趨勢是：雲計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：「動一下滑鼠就可以在妙極操作PB級別的數據」，確實讓人興奮不能止。
大數據分析經常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十數百或甚至數千的伺服器分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量數據。適用大數據的技術，包括大規模並行處理資料庫、數據挖掘電網、分布文件系統、分布式資料庫、計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據一般日處理PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智能性商業板塊。
大數據必然與雲計算有相關（大數據和雲計算沒有必然的聯系，你要作大數據，可以用雲計算，也可不用）數據中心是雲計算基礎，從技術上來看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式的架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化等技術，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。