对于云计算来说，相当于提供一个快捷的海量数据处理的平台，它为大数据提供了访问、管理的渠道和场所。云计算本质上就是利用数据处理技术实现企业的各种业务模式。例如，企业的经营数据、银行的交易信息，互联网中的交互信息，以及物流行业中的商品及物流信息，都可以利用云计算技术进行存储、计算和访问。大数据和云计算等信息技术为非结构化数据管理提供了支撑，对于企业来说，决策者将脱离经验和直觉，更加倾向基于大数据分析做出决策。

举例来说，如果把商业智能转移到云计算平台上，可以在很大程度上提高商业智能的运行效率和数据分析能力。特别是金融行业，已经明确提出了“云+大数据”的战略，如图5-18所示。我们可以把云计算当做基础设施建设，而大数据作为资产，数据挖掘是实现价值的手段之一，预测分析是要达到的目的。

图5-18 “云+大数据”的战略

从技术创新的角度来说，大数据的处理技术应该增强安全性、高可用性，包括对大数据的解密、加密、动态口令认证等内容。在业务创新上，应该提供更深层次的挖掘，有效地提升业务能力，为大数据提供广泛的管理平台。

大数据时代下的超大数据量，包括占到一半以上的半结构化和非结构化数据，已经远远超出了传统数据库的管理能力，大数据技术可以帮助人们存储和管理大量的数据。可以从低价值、高复杂度的数据中提取有用的价值，特别是相关的产品和技术不断涌现。从本质上来说，大数据也是数据，依然离不开对数据的存储、检索和管理，如挖掘分析等。我们可以利用大数据技术和云计算，改善和提高各个行业的经营模式。

关于大数据和云计算的处理技术，主要包括以下内容：(www.daowen.com)

（1）大数据和云计算共同改变商业运营模式

大数据和云计算共同改变着企业的商业运营模式，在目前社会中，充斥着各种海量数据，如博客、微博、邮件、视频、音频、文档等非结构化数据，利用大数据和云计算技术将任务分布在资源池上，满足对大数据的计算和存储需求。

大数据和云计算的结合满足低成本硬件、软件的要求，同时能够处理各种类型的海量数据，正在悄悄改变着商业运营模式。

（2）关于大数据和云计算的存储和管理

云计算对关系型数据库产生了巨大的影响。它可以提高对海量数据的并行处理能力和实时分析能力，同时提供在线分析处理和在线事务处理的能力，也可以满足大数据环境下的业务需求。通过大数据技术和云计算的结合，除了降低建设大型数据仓库和软硬件设备的成本，也大大减轻了运营、运维和推广的压力。通过云计算和大数据技术进行海量数据的统计、分析、预测处理，可以促进传统商业智能系统的发展，快速适应商业模式的变化。

例如，云计算可以满足对海量数据的处理，能够处理PB级的数据量。同时可以简单部署，快速响应，减少磁盘IO时间，降低建设、运营成本，特别是大幅度地降低了硬件成本、软件成本和人力成本。