大數據是一個通用術語，用來指當前業務領域中存在的各種數據。從醫療機構的數字數據和記錄到政府機構的大量文件，人們把這些文件存檔供將來參考，技術為我們提供了一個面向服務的架構來分析這些信息。大數據是永遠不可能被歸檔到在個描述或定義下。關于信息技術的神器之處在于，它始終在不斷發展，并且可供愿意接受信息技術的公司使用。另一方面，云計算的發展使得商業企業更容易獲得可負擔得起的軟件包。云計算的使用大大降低了存儲公司信息的成本，這也帶來了小型企業可以利用的多個應用程序。

　　自互聯網誕生以來，隨著云計算的不斷發展，互聯網上廣泛的信息爆炸式增長。標準用戶和數字營銷人員現在可以每天使用社交媒體營銷平臺來生成大量關于消費者的信息。有時，對于機構和企業來說，管理每天生成和存儲的數據量就是一項相當艱巨的任務。例如，每天創建2.5萬億字節的數據，這可能會給云計算帶來存儲和排序挑戰。

　　這正是大數據用來管理海量數據如何通過云計算存儲的地方。總而言之，這兩種技術形式提供的解決方案既適應業務分析、也適用于大數據。在這篇文章中，將重點介紹如何使用大數據和云計算來管理政府機構和商業機構日常生成的大量數據。

　　可購性

　　對于那些預算計劃比較緊張，但又需要更新技術的企業或機構來說，云技術可能是解決燃眉之需的一大利器。用于管理大數據的成本資源，即使是小公司，也在預算之內，而且在市場上也很容易找到合適的產品。在云計算出現之前，商業機構和政府機構花費大筆資金建立信息技術部門來管理數據，甚至花更多的時間來更新這些IT系統。今天，由于技術的進步，企業可以把他們的大數據托管在異地的服務器上，或者按需支付。

　　敏捷性

　　傳統的數據存儲和管理方法正變得越來越難以管理，因為數據存儲和管理非常慢，需要公司花費大量時間從中檢索信息。有時，安裝和運行服務器可能需要幾周甚至幾個月的時間。云計算的出現有可能為企業或機構提供所需的全部存儲需求。一個基于云計算的公司數據庫可以在幾分鐘內完成安裝，并將數據存儲在數千個虛擬服務器中，在這些服務器中，只有一臺計算機或移動設備和互聯網連接的人可以很輕松訪問它。

　　數據處理

　　海量數據的爆炸式增長帶來了管理數據的挑戰。例如，社交媒體會產生大量的數據，這對于在推文、帖子、博客或照片等類別中進行處理來說是具有挑戰性的。對于大數據，有一些分析平臺，比如Apache Hadoop，可以在將非結構化數據存儲到云中之前處理這些數據。