大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據的對數據進行專業化處理的過程離不開云計算的支持。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。并且，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
大數據的處理技術與提供云服務的技術是不盡相同的，但是又有所交集。可以說，云服務是基礎設施，是市政工程，而大數據是城市里的高樓大廈。大數據可以基于云，也可以不基于云。
利用云計算和大數據，很多創業者可以找到適合自己的風險投資和技術發展方向，為他們的發展指明道路。
如今我們能夠看到，無論是從基礎設施的布局，再到數據的挖掘，還是到傳統
IT公司的整合，都有大數據參與當中。因此，人們非常關心大數據能夠如何幫助企業增加收入，降低成本，規避風險，以及能夠創造出什么樣的新業態。
由云計算提供的彈性和按需配置，為讓企業組織能夠試驗和嘗試解決大數據的新方法提供了核心力量。企業可以根據供應的基礎設施，用不同的迭代方式嘗試和操縱他們的數據。基礎設施不再限制用什么來處理數據。這些相同的靈活性使企業即使有高可變負載的情況下也不會超支。
從當前整個產業互聯網的技術體系結構來看，無論是物聯網技術體系還是人工智能技術體系，都離不開云計算和大數據的支撐。以物聯網技術體系為例，云計算處在物聯網體系結構的第三層，而大數據則處在第四層，二者最終為智能決策層提供服務，所以大數據和云計算這兩個技術本身就很難分割看待。
大數據處理是一個挑戰，對于這些數據，如果沒有強有力的硬件做支撐處理，對其進行有意義的分析幾乎是不可能的。但幸運的是，云計算爆炸和彈性使用處理的能力意味著小型企業組織現在可以完成曾經只有大企業才能完成的任務。云計算已經使大數據更易于管理，而且還可以對這些數據做更多，更快的分析。隨著大數據還在不斷變大，更大的云計算將在那里等待處理。
