大數(shù)據(jù)的價值開始日益受到重視，人們對數(shù)據(jù)處理的實時性和有效性的要求也在不斷提高。現(xiàn)在對大數(shù)據(jù)的應用己經(jīng)不局限于BI（商業(yè)智能）領域，在公共服務、科學研究等各方面，大數(shù)據(jù)也都在發(fā)揮著巨大的影響力，而且應用面要寬得多。比如美國國家海洋和大氣管理局嘗試利用大數(shù)據(jù)方法協(xié)助進行氣候、生態(tài)系統(tǒng)、天氣和商業(yè)方面的研究一谷歌流感趨勢則使用經(jīng)過匯總的谷歌搜索數(shù)據(jù)來估測流感疫情。數(shù)據(jù)無疑已經(jīng)成為信息社會日益重要的資源。
大數(shù)據(jù)的意義并不在于大容量、多樣性等特征，而在于我們?nèi)绾螌?shù)據(jù)進行管理和分析，以及因此而發(fā)掘出的價值。如果在分析處理上缺少相應的技術支撐，大數(shù)據(jù)的價值將無從談起。
具體到企業(yè)而言，處于大數(shù)據(jù)時代的經(jīng)營決策過程已經(jīng)具備了明顯的數(shù)據(jù)驅動特點，這種特點給企業(yè)的IT系統(tǒng)帶來的是海量待處理的歷史數(shù)據(jù)、復雜的數(shù)學統(tǒng)計和分析模型、數(shù)據(jù)之間的強關聯(lián)性以及頻繁的數(shù)據(jù)更新產(chǎn)生的重新評估等挑戰(zhàn)。這就要求底層的數(shù)據(jù)支撐平臺具備強大的通訊（數(shù)據(jù)流動和交換）能力、存儲（數(shù)據(jù)保有）能力以及計算（數(shù)據(jù)處理）能力，從而保證海量的用戶訪問、高效的數(shù)據(jù)采集和處理、多模式數(shù)據(jù)的準確實時共享以及面對需求變化的快速響應。
傳統(tǒng)的處理和分析技術在這些需求面前開始遭遇瓶頸，而云計算的出現(xiàn)，不僅為我們提供了一種挖掘大數(shù)據(jù)價值使其得以凸顯的工具，也使大數(shù)據(jù)的應用具有了更多可能性。
云計算包含兩方面的內(nèi)容；服務和平臺，所以云計算既是商業(yè)模式，也是計蕎模式。比如美國加州大學伯克利分校在一篇關于云計算的報告中，就認為云計算既指在互聯(lián)網(wǎng)上以服務形式提供的應用。也指在數(shù)據(jù)中心里提供這些服務的硬件和軟件。
就目前技術發(fā)展來看，云計算以數(shù)據(jù)為中心，以虛擬化技術為手段來整合服務器、存儲、網(wǎng)絡、應用等在內(nèi)的各種資源，并利用SOA架構為用戶提供安全、可靠、便捷的各種應用數(shù)據(jù)服務；它完成了系統(tǒng)架構從組件走向層級然后走向資源池的過程，實現(xiàn)IT系統(tǒng)不同平臺（硬件、系統(tǒng)和應用）層面的“通用”化，打破物理設備障礙，香港免備案主機 美國服務器，達到集中管理、動態(tài)調(diào)配和按需使用的目的。
借助“云”的力量，可以實現(xiàn)對多格式、多模式的大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、高效流通和實時分析，挖掘大數(shù)據(jù)的價值，發(fā)揮大數(shù)據(jù)的真正意義。
大數(shù)據(jù)對技術提出高要求
大數(shù)據(jù)處理首先是獲取和記錄數(shù)據(jù)；其次是完成數(shù)據(jù)的抽取、清潔和標注以及數(shù)據(jù)的整合、聚集和表達等重要的預處理或處理（取決于實際問題）工作；再次需要一個完整的數(shù)據(jù)分析步驟，通常包括數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)摘要、數(shù)據(jù)分類或聚類等預處理過權最后進入分析階段，在這個階段，域名購買 directadmin購買，各種算法和計算工具會施加到數(shù)據(jù)上，以求能得到分析者想要看到的或者可以進行解釋的結果。
涉及到龐大的數(shù)據(jù)量，這一整套處理流程在各個不同階段都會對傳統(tǒng)的技術手段提出挑戰(zhàn)。比如，海量的網(wǎng)絡化設備、海量的在線用戶、不間斷的網(wǎng)絡聯(lián)接，都在時刻生成大量的、多格式的內(nèi)容數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，這些經(jīng)由各種客戶端（網(wǎng)頁、應用或是傳感器等）采集而來的信息數(shù)據(jù)，連同成千上萬的訪問和操作請求，會以高并發(fā)的方式向系統(tǒng)服務器施加壓力。
通常為了避免由于服務能力的不足而造成服務請求排隊的問題，會來用負載均衡技術將單個服務器的壓力進行分攤，大幅提高服務性能；在數(shù)據(jù)采集時，也會通過在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫來對系統(tǒng)性能提供支撐，然后對采集到的數(shù)據(jù)（包括各種結構化、非結構化和半結構化數(shù)據(jù)等）進行數(shù)據(jù)清理、去重、正規(guī)化以及相應的格式轉換處理。在按照預定規(guī)則進行過濾后，輸出到分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中進行存儲，為之后的分析和展示做準備。
在分析階段，為了完成數(shù)據(jù)挖掘的目的，通常需要處理海量的歷史數(shù)據(jù)，構建復雜的數(shù)學統(tǒng)計和分析模型（比如計算冬天的氣溫水平對特定厚度的羽絨服銷量的影響），并針對大量的結果之間的關聯(lián)性做出高效正確的處理，同時還要支持數(shù)據(jù)更新帶來的重新評估；而在展示階段，則應當隱藏諸如數(shù)據(jù)存儲拓撲和數(shù)據(jù)存儲結構等實現(xiàn)細節(jié)，對業(yè)務應用暴露規(guī)范的數(shù)據(jù)訪問接口，對復雜的數(shù)據(jù)訪問需求提供透明支撐，大大減小業(yè)務應用的構建難度。
