物联网，云计算，大数据是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思？之间又有什么关系呢？很多人也非常感兴趣，经过学习了解，查阅资料，一点浅显认识和总结与朋友们分享。

物联网

简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。

现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。

云计算

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。

经典应用案例：苹果icloud

苹果icloud不仅是一个云端硬盘，它可让你轻松访问你所有苹果设备上的一切内容，并自动同步所有设备中的文件、图片、音乐、日程表、邮件、联系人目录，更贴心的是，在你修改文件后还能自动将修改同步到所有苹果设备并对旧文件备份。你可以选择免费的5G存储空间，也可以每年花费24.99美元购买iTunes Match服务，这样一来，你可以通过任何苹果设备收听存放在苹果云服务器中的音乐。

大数据

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

物联网和云计算的关系

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据与云计算的关系

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据、云计算和物联网的关系

物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网则推动了大数据的发展。

基于互联网，来为人们提供更便捷、快速服务，这就是物联网。物联网以数据为中心，通过采集数据，经过处理，来总结物联网的各类数据、以及特性，以此获取更好的选择不同物联网技术来实施。

物联网的物物相连有两层意思：一、物联网的核心与基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸、扩展的网络；二、用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网是互联网的延伸，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(设备、资源及通信等)都是个性化的和私有化的。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络实体，不如说是业务和应用。

云计算，大数据与物联网有着密不可分的关系，物联网像是互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据是互联网的信息层，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。

大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据分析常与云计算联系在一起，大数据的大，意义并不在于数据的庞大，而是对数据进行专业化处理，变成有意义的数据。从技术看，大数据与云计算就像硬币的正反面。大数据必然无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式云结构，特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术、数据挖掘电网、可扩展存储系统等。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据的特征：4个“V”——volume、variety、velocity、value,分别对应数据体量大；数据类型繁多，包括提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等；处理速度快，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息;价值密度高，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

物联网的传感器与云计算的大数据相结合，一个提供感应，一个提供反应，在大数据的提供下进行便利的生活，办公。随着物联网的不断发展，运营商推进物联网与云计算的融合，为实现通信业的快速转型和升级做到以物联网、云计算创新应用为载体，对人们的衣食住行和公共安全领域进行智能防护，遵循科学发展观，顺应自然发展规律，开发使用低碳环保新能源，使得现代水利、电力和商业等与公众相关的产业变得智能，满足人们的需求。

2011年，中国云计算服务市场规模315.54亿元，增长88.6%；2012年，全球财富1000强企业中，有80%的企业使用云计算服务；2013年，全球云计算市场规模将超1000亿美元，2020年，规模将达到1500亿元。

电子商务时代兴起的标志

随着电子商务的发展，受制于传统数据中心的IT企业，必将会发生结构性的变革和升级，开始向高层次的结构和理念发展。传统数据中心要求所有产品都必须长期的保持高性能的工作，但事实上这往往是理想状态，系统资源的利用率底下，这无疑是给企业加重了负担。因而企业开始需要服务器的整合、资源处理的集合以及方便灵活的资源调度，于是便产生了能帮助数据中心实现计算能力的有序、按需调配的虚拟化。而云计算的出现，大大又再次实现了数据的按需交付与供给。

云计算让数据中心成为一种智能数据，在云计算模式下，所有的操作系统与应用，所有的处理和生成的数据都将部署在后台的数据中心，随时可以用IPAD或者手机来接收电脑上的应用，数据可以随意从一台电脑转移到另一台电脑，而这便极大地提高了办公的灵活性。

在国内，爱科赛尔从早期便开始提供“电子商务云计算服务”，并有针对性的提供给国内企业使用电子商务服务和应用。云计算IT运维服务的目标，就是将系统维护、系统监控等IT运维服务简单化，成为一般的公共资源，从而可以方便的被使用，并可以按需调节，最终达到让企业不断增长的运维成本从容抽身。

云计算下的电子商务优势

云计算以应用为目的，通过物联网将必要的大量硬、软件通过一定的结构体系连接起来，而云计算的目标是形成“智慧地球的系统”，所有的东西连接起来，成为一个整体。利用云计算平台能够有效的进行大数据的处理，能够维客户们听全面、强大的数据分析以及体验功能，并且能够结合用户的不同差异以及自身的特点，从而进行有效的搜索，保持高效的正确率。例如，对海量订单的处理、客户浏览点的需求以及海量的交付款行为等等。同时，云计算的虚拟化功能，还能够为电子商务企业提供扩充的服务器设施、增加存储容量，针对TB或者PB级别的海量数据能够进行快速并且有效的处理。

云环境下的大数据产生在很大程度上也降低了消费者和电商之间的信息不对称程度。一方面，电商通过多元化的信息获取渠道掌握消费者的全面信息；另一方面，分散孤立的消费者又可以通过渠道了解产品的各种信息，从而慢慢逐步呈现出个性化和多样化的趋势。交互透明的双方信息，反而更能够促进消费与生产，消费者的个性化需求也成为电商、企业关注的核心。

云计算是什么？云计算与大数据要学啥？云计算的虚拟空间无限大，物联网和互联网产生的大量数据，要找一个地方集中存储和处理，就要用云来存储。比如我们平时手机或电脑存储空间不够的情况下，会把一些图片及视频存在云盘，云端。

云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在最有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。以前你要玩最新的大型3D游戏或者做了个大型3D动画需要渲染，首先想到的都是重新买一台更高配置电脑或者换个显卡等；

有了云计算之后，你只需要一台显示器，连到服务商的云计算平台上，如果想玩两天新游戏，就单独购买这两天的高配CPU和显卡，只付两天的钱，玩腻了就恢复成普通的配置；如果你今晚要做大量渲染，就买今晚几个小时的高配，第二天早上拿到成片，就可以恢复原来的配置。所有这些计算和渲染工作都在云计算服务商的数据中心统一完成，你只需要按小时甚至按分钟计费，不用再自己买电脑和服务器了。做云计算的服务商都会自建数据中心。

大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。比如传统的市场调研方法，就是去大街上或者网上发问卷，能得到成百上千份结果就很不错了，或者邀请几个典型用户到会议室访谈一下；大数据的做法是把收集所有人的数据进行分析，把每个人都当做独立个体进行分析，而不是找群体特征。大数据的结果就是更精准，更细致，更个性化。

再比如我们经常会看一些现代谍战片，侦察部如何找到罪犯？就是通过全城监控录像，在海量数据中搜索一个人的面孔，犯罪分子只要出现在监控中都会保留一条数据及位置，从而更好地实施下一步方案，大大提高破案效率。这也是企业为什么在极力追捧云计算大数据技术。再比如京东、淘宝、今日头条、新浪、百度、网易、等购物网站，就是采用这种技术。今天看过或搜过的，下次再打开就会主动推送什么类型的文章。

简单的说大数据就是超级存储的意思，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。在在各行各业均存在大数据。比如天气预报，气象中心会通过卫星发送回气象局无数条关于空气温度、湿度、密度、空气微粒等的数据，运用大数据技术，从而分析判断出这些数据。得出天气状况、空气质量、温度及风量。再比如将几千辆车的数据位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况。大数据必须有云作为它的基础架构，才可以推广并体现出强大的实用价值。云计算和大数据是相辅相成的。

为什么说现在是投资云计算和大数据的最好时机？云计算具体指什么？为什么企业云服务是未来的发展重点？云计算和大数据的未来发展趋势又如何？

本文为天鹰资本合伙人陈越在6月17日由天鹰资本和国际前瞻基金会联合主办的“硅谷人工智能与创新文化分享会”上作的主题演讲《关于技术投资的几点思考》。创客猫受邀作为合作媒体到场进行图文直播及报道。本文经创客猫整理精编，有删减，如有转载请注明来源。

天鹰资本合伙人陈越

我在天鹰资本这边主要做技术投资和早期投资。今天我主要讲下我们在云计算和大数据里面的一些思考逻辑。

云计算两大特点：按需来取、弹性大

云计算，可能大家经常听到有人在说云计算相关的东西，但是云计算是什么？“云计算”的概念最早是由google提出的，它是一种网络应用的模式。其实很简单，我们每个人都会有微信，微信就是云计算的一种体现。

也就是说你在手机里面有APP，但是APP里面有很多的东西，比如说有存储的数据，它的信息不是实时放在你手机里面，而是从云端请求，它从云端把信息拿到手机上面来，所以这是云计算的一种表现形式。

再比如有时候我们攒一个电脑，大学时候大家都愿意去攒电脑，攒电脑时就要到中关村买硬盘、内存这类的东西。现在有可能就不需要了，在云端就能完成。现在大家有可能不再需要用很大的硬盘，我们也可以用百度的网盘，这些主要是把一些计算机或者网络里面相互调用的资源放在云端，这基本上就算是云计算的服务。

这个服务，举一个例子，它特别像电厂。比如说电厂生产出来的电，通过电线传输到家庭里面，电灯就可以用了。每个用户其实他并不关心你电怎么生产，我只要想用电的时候有电就可以了，你用的电越多付的钱越多，用的电越少付的钱越少。所以云计算其实就是一个电厂的模式，电厂负责生产，用户只要用的时候按照需求来付费。

因此云计算有两个大的特点，第一个是按需，也就是说你需要多少就用多少。第二个大的特点，它是弹性的，比如一个公司需要电脑设备，这个时候它的业务量很小，所以只需要很少的设备。但是如果它一旦遇到大的突发事件，比如双十一，需要很多资源，这个时候如果原来的模式，他只能是买很多冗余的硬件资源，这时候对他来说是一种浪费，因为他通常用不到那么资源，所以他的需求是弹性的。这时候云计算提供了非常好的途径，也就是说他需要多的时候多用，不需要的时候就少用。所以这就是云计算大致的概念，它有两个特点，一个是按需来取同时又很大的弹性。

云计算的三个种类：IaaS、SaaS、PaaS

云计算我们做几种分类，比如我是一个房东，我有这个房子，这个房子我要租出来给大家用，其实是有几种收费模式。

第一种收费模式就提供了一个房子，你们谁都可以用，做什么都可以。这个房子里面你如果愿意把它装修成咖啡馆那就装修成咖啡馆，如果想装修成健身房那就是健身房，所以我不在乎你到底怎么用，这个状态我就提供基础设施，只是一个房子而已。

在这之上我还可以提供另外一个服务，比如把房间装修成咖啡馆，租户要来租的时候你就租自己的配源，这个时候我的房子就做成品牌的模式，就是做成咖啡馆，谁来做都可以，可以变成星巴克咖啡馆，也可以变成一个zone咖啡馆。这是一种平台的模式。

再往上走就是我自己配备服务员，把它变成一个进来就可以买咖啡的状态，这时候我收取的是对买咖啡这些人所服务的费用。

其实这三种模式恰恰就形成了云计算的三个种类，或者说三个层级。第一层级叫硬件级服务，这叫IaaS，它是为企业提供基础服务，比如说企业原来需要自己买硬盘、服务器，现在不需要，只要在云端就可以。

往上层级是paas平台级的服务，提供一个开发服务，所有人想开发系统在我平台上开发就可以了。

再往上就是SaaS，是一种通过网络提供软件服务的模式，云服务提供商提供在云端的软件，大家都使用这个软件就可以，你不用在电脑里面装，也不用在手机里面装过多的东西，只要一些很简单很便捷的安装就可以完成服务的驱动。这是云计算大概的分类，IaaS、SaaS、PaaS。

企业云服务是未来发展的重点

接下来讲讲云计算市场的规模。为什么大家对云计算这么关注，因为它的市场规模还是非常大的。当然对于云计算市场规模每一家都有自己的计算方式和口径，差别还是挺大。但至少都说明一个问题，中国云计算市场的规模是以每年60%的速度在往上增长，增长速度非常惊人，也就是说这是未来非常好的投资方向。不论从宏观还是微观的调研看这都是个上千亿规模的市场。

另外我们刚刚说到大部分的云计算，其实我们在概念里面提到的都是针对于企业的云计算，为什么我们认为企业云服务是未来发展的重点？首先解释一下企业云服务，企业云服务是客户和应用场景是为企业提供的云计算服务，或者我们在行业说的比较多的就是to B的云服务。因为我们整个把云服务分成两个场景，一种是to C，比如说微信，这是最好的例子。to B比如阿里丁丁、销售易、纷享销客，我们都把它叫做to B的云服务。

为什么我们说to B是未来非常大的前景，我们可以做一个比较，中美企业服务市场的比较，在美国和中国大概提供的云服务的主要厂商里，不管亚马逊还是ebay还是阿里巴巴还是京东，他们提供的可能更多是to C服务。而提供toB的服务，比如有Sosbof、oracle、IBM，在国内是用友和金碟。我们来比较一下他们公司的市值，to C的在美国大的几个公司它的市值可能加起来是5000、6000亿美元，在中国是4000多亿。也就是说不管在美国或者是在中国，提供to C云服务的厂商大概市场规模都差不多，都是4000、5000、6000亿，差异不是特别大。但是我们看企业应用，美国to 企业应用市值和to C市值差不多，都是4000、5000亿。但中国的用友和金碟的市值规模加起来非常小，从这个角度上来讲中国的to B应用还有很大的空间。

但是有人会觉得是不是中国和美国的市场规模不一样，美国的企业数一共是2700万家，这是一个券商的数据，中国的企业是2200万家，其实没有差很多。为什么中国和美国的企业云服务差别会这么大？我觉得这里面可能有它整个云服务市场在云计算方面发展技术上的时间差。

美国大概是在2011年之后从企业到公众都开始使用云服务，中国基本上是从2015年才开始广泛使用。所以我们认为，从云服务角度来讲，云计算美国的今天就是中国的明天，如果中国跑的快一点，可能美国的今天就是中国的今天晚上。所以企业云服务未来会有非常大的爆发空间。

中国已经具备了基础设施硬件的条件，所以已经有比较成熟的技术，所以这个产业一定是处在爆发的前列。另外中国的企业有可能不会经历像美国企业那么长时间的发展就可以达到很好的状况，因为技术已经很成熟了。所以我们认为企业云服务是未来非常大的前景。

云计算未来发展趋势：呈现“BEAT”

这是云计算的发展趋势，我们总结了四个字母，就是“BEAT”，我们认为它是未来云的发展趋势，BEAT在英文里面是节奏的词儿，所以我们认为按照这个趋势来做投资一定会踩在云计算投资的点上。

“B”是什么意思？就是大客户。我们认为现在云计算的重点正在逐渐从中小型客户变成中大型客户。原来大家觉得云服务是小公司用的比较多，因为它便宜。但是现在看起来不是这样，越来越多的大公司会转向云架构软件需求，所以它未来一定是以大客户为主，是云计算大的趋势。

“E”是生态化。所以现在云计算不再是每一个小公司在单打独斗自己做业务，一定是联合起来做。生态化，又分两个方向，合纵连横。合纵意思是说很多小公司把自己的特点结合起来，有互补性，他给大公司提供综合性、打包性的云服务的特点。还有一个特点就是连横，以大企业为核心，把自己做成很大的体系平台，众多的企业在这个平台上面为大家提供各种各样的服务，所以这是生态化的具体体现。

“A”的意思就是融合。融合这块相对来说比较技术，大概的意思就是它从Saas到Iaas到paas，几个层级的界限越来越混合，不会有特别明显的界限，同时它会把各种各样的技术要素放在里面。

最后“T”的意思就是T型化的战略。这是比较技术的说法，一横是管理型SaaS会做平台化的运作，平台搭起来，让大家都来用。同时一竖是行业SaaS服务垂直化，比如行业的医疗客户，因为别的用户做不了医疗行业，大概是这样一横一竖的战略。

所以BEAT是我们认为未来云计算整个的发展趋势。

为什么说现在是投资大数据的好时机

大数据，其实也是谈了很多年，具体是什么，大家可能基本上都有一些了解和认识。比如你的消费、你的行为、你的位置等各种各样的信息可能都汇聚在某些地方，把这个价值体现出来，其实就是很多的数据。

大数据已经渗透到我们日常生活中每一个人的身边，比如马云他说互联网已经从IT时代变成DT时代，IT就是信息技术，DT就是数字技术，所以他认为数据将取代石油，成为未来制造业最大的能源。我觉得这是非常前瞻性和非常现实的说法。

大数据虽然已经渗透到我们生活中每一个地方，但是它却是从一个地方消失掉了，从哪儿消失了？它在技术曲线上消失了。我大概解释一下，这个技术曲线是gartner技术成熟度曲线。比如新的技术从曲线上某点（这儿）出现，大家开始炒作，炒作到顶点它就下去了，因为炒作得太多但技术又跟不上整个市场的发展，就会进入原来幻想破灭的阶段，破灭之后，等到一定阶段技术会重新进入比较成熟和正常的发展阶段再起来。

2015年度新兴技术成熟度曲线 来源：gartner

2016年新兴科技技术成熟度曲线 来源：gartner

我们看gartner2015年的曲线，这时候我们发现大数据在曲线上已经从最热的地方掉下去了。到2016年时，后来发现大数据已经从技术曲线里面消失了，说明什么？说明大数据已经不是前瞻性的技术了吗？我们不这样想，其实说明了大数据已超越了炒作的概念，实实在在进入向生态的方向演进的阶段。

从我们投资角度来讲，如果我们在炒作最高点的时候投资，那就比较被动。而在要进入低谷的时候投资，我觉得恰恰是比较好的状态，因为它会进入低谷，但是它又是未来比较长足的发展和比较强劲的增长空间，所以这是我们认为现在大数据是非常好的投资方向的原因之一。也就是说炒作已经结束了，基本上尘埃已经落定，这时候真真正正可以做一些实业的发展，去做不能说是长期投资，可以是中期非常好的标的。

另外，大数据市场概况我们多少看一下，一个是全球大数据市场规模，今年大概是1800亿美元的概念。中国2017年，我们预计是358亿大数据的市场规模。我们可以看到中国大数据市场占据非常重要的地位，同时另外一个非常重要的事情，也可以看到中国的大数据市场增长速度远远高于全球的增长速度，这也是我们为什么觉得在国内大数据是一个非常好的投资方向的重要的原因。

天鹰资本的投资逻辑

我们在做早期投资的时候其实有一些标准，这个标准是“三长一短”。

“长”也可以说是“高”或者是比较“强”，我们认为投资一定要投市场空间非常大，这时候尤其是以蓝海市场为主，如果有这样一些市场我们会非常重点的来看。所以市场空间首先要大。

另外投资标的壁垒要高，这个壁垒有可能是它占据的资源、有可能是他的团队，有可能是他的技术。

第三个高是成长性，因为市场空间大、壁垒高，同时就形成比较强的成长性。这时候我们需要它的商业模式是比较确定的商业模式，我们给他注入资金和资源时，它的发展速度就会非常快。

一“短”是，我们希望退出的时间短。为什么我们投资的时候不希望投一些特别前沿的技术，因为特别前沿的技术发展起来时间太长了，未来我们可能会投，但是现在我们还是希望在中短期内给投资人比较好的财务回报，这些才能形成比较高的回报状况。

这是我们在这个领域的投资标准，也会是我们在其他领域的投资标准。

（以上为创客猫现场原创报道，如有转载请注明来源）

随着云技术和互联网的不断发展，云计算技术跟随互联网的脚步不断发展起来，现在越来越多的企业加入到了云计算的开发当中。就国内云计算产业来说，近些年在云计算的学术领域、技术应用领域多诸多方面都进行了非常多的探索和尝试，现在我国的云计算技术已经发展到了一定的阶段。

那么云计算跟VR、AR、AI等那些更有前景呢？对此有网友表示称，也就大数据就目前来说还可以，应用广，有实际的意义。AI现在说还是太早了，人类现在的智能水平不足以发明出像人类一样思维，意识，自我的人工智能，但是发明出简单交流，或者自动驾驶，自动回复的智能体是肯定没问题的，人类无法认知的智能体会在未来五年内出现吧，但是真正的人工智能，个人观点21世纪不可能，欲望，自我，学习的能力这些不是机器简简单单就能学来的。

AR、VR偏炒作，但是确实有应用价值，这一块还是主要看外部设备的发展，现在总说内容不够，个人观点我内容一堆，你非得连着根儿线，我怎么玩？我怎么移动跳跃？自由自在的活动？当vr像素达到8k，他将有质的飞跃，我身处行业中，只是个小白，但我真是觉得希望渺茫，需要大量的时间，和金钱，可能我层次太低吧。

其实关于谁更有前途早在几年之前就有了相关的争论，不过直到今天也没有分出一个胜负，所以理性看待就好。

随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。

对此有网友表示称，常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法"，"云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题，我们可以通过小数据算法（口算），用单个计算机的计算（甚至计算器）完成计算。再想象一个复杂的问题，需要跨时间、跨空间计算的问题，比如"去年中国各行各业的生产总值，加上美国今年各行各业的生产总值是多少？"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法，用云计算完成。

进一步说，要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源，用互联网上（云）大量的计算机进行计算（计算）得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为：大数据（分析或处理）是前台，云计算是后台。

或者理解为：大数据（分析或处理）是软件方法，云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为：大数据就是人直接操作的界面（网页、软件或App），云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。

云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非木地计算机或远程服务器中完成目标任务。企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

对此有网友表示称，那大数据好不好学呢？其实所谓大数据，就是由很多小数据汇聚而成的，我们本身就是一个数据，比如我们的通讯信息、我们的路线信息、我们浏览网页的信息等等，都是一个个活生生的数据，而正是这一个个精确的数据组成了我们口中的大数据。什么叫做大数据？说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？

说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。大数据和云计算其实并不难学，一般4到5个月的培训就能找工作了。

只需自己想学，感兴趣的话，不管什么根底都能够学，仅仅要比他人更努力的去学了。柠檬学院大数据，注册就能学习大数据了，一起还有大数据的根底课程java，linux，mysql等。好多机构，也是有各种活动的啊。肯定要必定的根底，仍是挺轻松的，去大讲台看看，推出在线运用科学混合式自适应学习体系安排线上教育，运用大数据可视化的在线实训体系安排实战练习。

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。