大数据与云计算的关系及其对通信行业的影响_佘丛国
大数据与云计算在通信行业中的运用分析
息化水平有了显著性的提升，可以说任何一个行业要想实 现发展壮大都离不开通信技术的支持，通信行业的重要性 不言而喻，同时，因为行业经营内容、模式方法等存在差 异，因此还衍生了诸多个性化需求 [4]。为了更好地满足用 户规模化应用需求，解决好行业发展中存在的问题与不 足，通信行业在提供应用服务的过程中，还需要考虑规模 化方面的问题，注重服务响应时间要求，要不断增强通信 行业的服务能力，这样才能有效提高广大用户的满意度， 助力通信行业朝着更加理想化的方向发展。 3 大数据与云计算对通信行业发展的影响
第 41 卷 第 9 期 2023 年 9 月
数字技术与应用 Digital Technology &Application
Vol.41 No.9 Sep 2023
中图分类号:TP3
文献标识码:A
DOI:10.19695/12-1369.2023.09.22
度提升，同时数据的安全性以及可靠性也难以得到有效保 障，这样对于行业的发展建设显然是极为不利的 [5]。在大 数据和云计算等技术的支持下，可以更好针对通信过程中 所产生的数据进行存储和分析等，移动网络运行能力得以 更好保障，网络运行质量不会因为外界环境的变化而受到 影响和干扰。技术人员通过深入研究分析数据信息内容， 可以了解客户对于通信出现了哪些新需求，然后制定针对 性的措施，满足用户需求，为用户提供更加优质的服务。
大数据与云计算的关系及其对通信行业的影响
大数据与云计算的关系及其对通信行业的影响作者：徐昆渝来源：《中国新通信》2016年第17期【摘要】随着科学技术的不断发展，我国的信息技术和数字化技术都得到了极大的进步，尤其是近些年来云计算和大数据技术的应用极大的促进了通信行业的发展，使我国的通信技术更进一步。
基于此，本文对云计算和大数据进行分析，对两者的关系进行深入的研究，并且还要就两者结合对通信行业的发展带来的影响进行全面的探讨【关键词】大数据云计算通信行业影响一、云计算和大数据理论概述1.1云计算理论分析云计算是一种较为先进的技术，它发展时间还比较的短，但其发展速度十分的快，受到广泛的关注。
云计算本质上还是属于网络计算模式，可以为多个网络用户提供效率高、可靠性好的计算服务。
并且云计算具有超高的运算量，基本上可以达到每秒10万亿次的运算量，可以有效的满足智能手机、平板电脑等设备所需要的运算和存储需要。
1.2大数据理论概述大数据的发展时间相较于云计算，时间更短，还处于分析和试用阶段，其应用的范围还比较有限。
并且对于大数据的理论分析还有待完整，还没有形成统一的理论认知，可以将大数据简单的理解为传统的工具和方法无法处理和分析的数据。
同时大数据还具有以下的特点：一是，大数据的显著特点就是大。
这里主要指两方面的内容，一方面指的是数据存储量非常的大；另一方面指的是计算量大。
这也是大数据区别其他处理工具的最显著特点；二是，大数据的工作效率高。
在运用大数据的过程中，可有效的提高数据信息的存储、传输效率，甚至在有的工程中大数据还实现了实时处理分析.三是，大数据信息种类十分的丰富，既包含了结构化的数据表，也包含了半结构、非结构化的文本、视屏以及图像等多种信息，同时大数据之间还存在较多的信息交互行为。
二、云计算和大数据之间的关系分析大数据与云计算都是较为新兴的数据处理技术，两者既具有共通性，也存在明显的差异。
首先，云计算和大数据之间的共同特征：云计算和大数据都具有较大的数据运算和存储功能，并且都是以计算机网络技术为基础进行的。
云计算与大数据技术的关系与协同作用
云计算与大数据技术的关系与协同作用云计算和大数据技术是当今信息技术领域的两个热门话题，它们在不同领域均有着重要的应用。
本文将探讨云计算与大数据技术之间的关系，以及它们在协同作用下的应用和优势。
一、云计算与大数据技术的关系云计算和大数据技术是两个相对独立但又互相促进的概念。
云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和服务一体化部署在云端，提供按需使用的计算能力和存储空间。
而大数据技术则是一种针对海量、高维和复杂数据的处理、存储和分析方法。
云计算和大数据技术之间存在紧密的联系和相互依赖关系。
云计算为大数据技术提供了强大的计算和存储能力，为大数据的存储和处理提供了有效的基础设施。
大数据技术则为云计算提供了更加丰富的数据，使得云计算能够更好地挖掘数据价值，提供更精确、高效的服务。
二、云计算与大数据技术的协同作用云计算和大数据技术的协同作用在许多领域都有广泛的应用。
以下是其中几个重要的方面:1.数据存储与处理云计算为大数据提供了高性能的存储和处理能力。
通过云计算平台，用户可以将海量的数据存储在云端，并通过强大的计算资源进行高效的数据分析。
同时，云计算提供的弹性扩展能力也使得大数据的处理更加灵活和高效。
2.数据挖掘与分析大数据技术为云计算提供了更加丰富的数据资源。
通过大数据技术的应用，云计算能够从海量数据中挖掘出更深层次的信息和关联，为用户提供更加精确和个性化的服务。
同时，云计算的计算和存储能力也为大数据技术的实时性和精度提供了支持。
3.智能决策与预测云计算和大数据技术的协同作用为智能决策和预测提供了强大的支持。
通过云计算的计算能力和大数据的分析能力，可以高效地进行决策分析和预测建模。
例如，在金融行业中，可以通过大数据技术对市场数据进行分析，并通过云计算进行实时交易决策。
4.安全与隐私保护云计算和大数据技术的结合还可以提供更加安全和隐私保护的解决方案。
云计算平台可以通过大数据分析来提取出异常行为和隐私泄露的风险，从而加强整个系统的安全性。
云计算与大数据的关系与应用
云计算与大数据的关系与应用云计算和大数据是当今信息技术领域中两个备受关注的重要概念。
云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，而大数据则指的是海量、多样化的数据集合。
本文将探讨云计算与大数据之间的关系，并探讨它们在各个领域的应用。
一、云计算与大数据的关系云计算和大数据之间存在着密切的关系。
云计算提供了强大的计算和存储能力，而大数据则需要这些强大的计算和存储资源来处理和分析海量的数据。
云计算技术的出现，为大数据的存储和分析提供了广阔的空间和条件。
首先，云计算为大数据处理提供了强大的计算能力。
大数据处理通常需要运行大规模的计算任务，传统的计算机难以满足这样的需求。
而云计算技术基于虚拟化和分布式计算的理念，可以将成千上万的计算资源整合在一起，提供强大的计算能力，满足大数据处理的需求。
其次，云计算为大数据存储提供了丰富的资源。
大数据的存储需求庞大，传统的存储设备无法满足。
而云计算提供了云存储服务，可以将海量的数据存储在云端，用户只需按需购买所需存储空间，避免了高昂的硬件投资和维护成本。
最后，云计算和大数据相互促进，推动了彼此的发展。
大数据的分析和挖掘需要强大的计算和存储支持，而云计算提供了这样的支持。
云计算的发展也得益于大数据的需求，大数据的不断增长为云计算提供了更多的商机和市场需求。
二、云计算与大数据的应用云计算和大数据在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了几个典型的应用案例。
1. 企业管理与决策支持云计算和大数据技术可以为企业管理和决策提供强有力的支持。
通过云计算提供的弹性计算和存储资源，企业可以快速构建大数据分析平台，对海量的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为企业决策提供依据。
2. 城市治理和智能交通云计算和大数据可以应用于城市治理和智能交通领域。
通过数据的收集和分析，城市管理者可以更好地了解城市的运行情况，优化城市管理和资源分配。
在智能交通方面，通过大数据和云计算的支持，交通系统可以实现智能调度和优化，提高交通运行的效率和安全性。
云计算与大数据的关系及应用案例解析
云计算与大数据的关系及应用案例解析云计算和大数据是当今信息技术领域中备受关注的两大热门话题，它们之间有着密不可分的关系，相辅相成，共同推动着信息技术的发展。
本文将就云计算与大数据的关系进行探讨，并结合实际案例对它们在应用中的具体表现进行解析。
一、云计算与大数据的关系云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用程序等进行集中管理和分配，为用户提供按需获取的服务。
而大数据则是指规模巨大且难以通过传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
云计算和大数据之间的关系主要体现在以下几个方面：1. 数据存储和计算能力：云计算平台提供了弹性的存储和计算资源，为大数据的存储和处理提供了基础设施支持。
用户可以根据实际需求动态调整资源规模，实现对大数据的高效管理和分析。
2. 数据处理和分析：云计算平台提供了各种数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark等，这些工具可以帮助用户对大数据进行分布式处理和实时分析。
通过云计算平台，用户可以更加方便地进行数据挖掘、机器学习等操作，从海量数据中挖掘出有价值的信息。
3. 数据共享和协作：云计算平台提供了便捷的数据共享和协作机制，用户可以将自己的数据存储在云端，与他人共享数据并进行协作分析。
这种方式不仅提高了数据的利用率，还促进了数据之间的交流和合作。
二、云计算与大数据的应用案例解析1. 金融行业：在金融行业，大数据分析可以帮助银行和证券公司更好地了解客户需求、预测市场走势，提高风险控制能力。
通过云计算平台，金融机构可以实现对海量交易数据的实时处理和分析，为决策提供更加准确的支持。
2. 医疗健康领域：大数据分析在医疗健康领域的应用也日益广泛。
通过对患者的病历数据、基因数据等进行分析，可以实现个性化诊疗方案的制定，提高医疗服务的质量和效率。
云计算平台为医疗机构提供了数据存储和处理的基础设施，支持医疗大数据的应用和发展。
3. 零售行业：在零售行业，大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的购物习惯和偏好，优化商品推荐和促销策略。
大数据与云计算在通信行业中的运用
大数据与云计算在通信行业中的运用摘要：经济的发展，社会的进步推动了我国通信行业发展的步伐，当前，云计算技术，是战略性产业发展规划重要组成，改变社会生产与生活模式，形成全新的商业模式。
本文研究中，探讨了大云计算概述，研究了大数据与云计算在通信行业的应用，以期推动我国通信行业的快速发展。
希望通过本文的分析研究，给行业内人士以借鉴和启发。
关键词：大数据；云计算；通信行业引言通信网络的应用场景较为复杂，从通信网络的结构来看，结构内部布设环网结构，并以自动化传输馈线通信传输网络数据，实现网络结构中数据间的互通。
区域数据通信结构趋向复杂，存在多个数据中继点，中继点容易产生安全中断，导致现有的网络规划结果合理度较低。
如何合理规划数据通信网成为了当下的研究热点。
1云计算技术云计算技术具备低成本、高灵活性、高能效优势，通过创新技术，实现存储、信息、计算、网络的服务虚拟化，能够定制字段，实现优化组合，满足不同用户需求，加强信息服务透明度。
在未来发展中，云计算技术对IT行业影响大，所以被认为是赶超国际水平的核心技术。
计算和存储资源，注重动态部署、恢复、优化。
云计算原理，在于简化客户端，由客户端输入、读取数据，“云”处理复杂内容，即网络单元、数据中心。
2大数据与云计算在通信行业中的运用2.1数据安全保护应用大数据技术应用，暴露用户隐私泄漏，存在数据安全隐患。
数据信息生产量大，应当做好数据存储与分析工作，数据保密与隐私将成为通信行业发展问题。
各行业应用发展，防止用户隐私泄漏，维护商业数据安全。
应用大数据技术、云计算技术，能够加强通信行业安全性。
云计算技术应用中，可以发挥出强大计算能力，设置安全告警规则，实时解析异常数据。
针对安全隐患风险点，采用实时监控机制。
借助大数据挖掘技术、关联分析技术，保障数据源信息处理高效化，表现在网络攻击、病毒防护中。
在安全保护中，充分发挥出过滤规则、安全保护优势。
2.2将其运用到通信领域当前的大数据环境扩展了计算机软件技术的应用范围，可以将其运用到通信领域，利用计算机专门的分析软件向企业提供精准的信息服务，让企业用户资源的保有量有所提升，且加强用户维护。
浅谈大数据与云计算的关系及发展趋势
浅谈大数据与云计算的关系及发展趋势作者：陈俞凯宋灏来源：《电脑知识与技术》2017年第13期摘要：大数据和云计算近年来在越来越多的场合被广泛运用，从寻常百姓家中到大型互联网IT公司及各类统计机构，大数据和云计算同各行业逐渐走向深度融合。
大数据时代的到来，不仅是方便了人们的生活和工作，更引发了人们对大数据和云计算的高度关注和热烈讨论。
尽管大数据和云计算已经走入我们的生产生活，仍有很多人对大数据和云计算的概念发生了混淆。
该文从当下大数据和云计算的发展现状出发，分析了大数据和云计算的关系，并对未来大数据和云计算的发展趋势做出了展望。
关键词：大数据；云计算；关系；发展趋势中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）13-0005-021概述数据产生的速度和频率大大加快以及数据来源的增加，促使了大数据的产生。
大数据时代的到来，加快了信息社会的变革，大数据和云计算是同一概念或技术吗，二者有何区别，随着科学技术的发展，未来大数据和云计算的发展趋势又会如何呢？2大数据2.1大数据的概念在维基百科中，大数据（big data）是用于数据集的一个术语，是指大小超出了常用软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集。
与传统海量数据相比，它不仅在数据规模上呈几何倍数的增长，还在于它集收集，分类，处理，分析于一体，能够充分挖掘出一份数据的潜在价值。
2.2大数据的特点1）容量大。
目前人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。
随着大数据的发展，某些企业机构的数据量已接近EB级别。
2）种类多。
在过去我们多使用便于存储的以文本为主的结构化数据，现如今非结构化数据越来越多，例如视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
3）价值密度低。
大量的数据包含了巨大的潜在价值，但大数据的价值密度低，往往需要通过分析海量数据才能获得可靠的信息。
大数据与云计算在通信行业中的运用
2022年 1月 January 2022Digital Technology &Application 第40卷 第1期Vol.40 No.1数字技术与应用71中图分类号:TN919 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2022)01-0071-03DOI:10.19695/12-1369.2022.01.23大数据与云计算在通信行业中的运用中国联合网络通信有限公司黑龙江省分公司 李宇洋随着互联网宽带信息技术、移动通信技术快速发展，我国全面进入大数据时代，数据成为国家战略资源。
云计算技术，是战略性产业发展规划重要组成，改变社会生产与生活模式，形成全新的商业模式。
本文研究中，探讨了大数据与云计算概述，以及通信行业发展现状，分析了大数据与云计算对通信行业发展的影响，研究了大数据与云计算在通信行业的应用，以期推动我国通信行业的快速发展。
现阶段，社会经济快速发展，现代科技更新与改革力度加大，各行业领域都开始应用大数据技术，以数据分析结果作为决策依据。
大数据技术发展，改变了各领域基本模式，在互联网与信息产业支持下，大数据技术普及率提升，且经济发展对大数据依赖较强，在顶级设计中布局大数据产业，建设数字中国。
1 大数据与云计算概述1.1 大数据技术大数据技术是社会发展进程中，对海量复杂数据的认知。
大数据发展历经以下过程：首先，数据库属于广泛应用技术，利用数据分析方式，可以为行业提供决策依据。
比如，利用降水数据绘制图表，使企业制定应急预案。
数据库体系中，包含较多特定业务活动，从而产生较多数据。
互联网发展支持下，促进大数据的根本性变革，出现大量智能设备与工具。
在发展过程中，产生多种新型社交媒体，确保个人成为数据主体，加快大数据发展。
当前，数据信息成为鲜活个体，通过数据完成各项工作任务，满足预定标准要求。
大数据发展，能够形成新的感知系统，进入到物联网时代。
程序操控下，设备运行产生大量数据信息，标志着大数据时代的到来。
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大数据与云计算的关系及其对通信行业的影响佘丛国朱志军（中国电信股份有限公司北京研究院北京100035）摘要：云计算的浪潮还没有过去，大数据时代已经到来。
本文在对大数据的含义、特征、影响和意义进行系统总结的基础上，分析了大数据与云计算的关系，随后论述了大数据和云计算的发展将给电信运营商带来五大战略性机会，从而加速电信运营商的转型。
关键词：大数据，云计算，电信运营商以2011年5月麦肯锡发布《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》为起点，大数据概念开始持续发酵。
2012年，大数据从技术圈进入主流市场[1]，得到许多国家、社会组织和企业的看好和广泛应用。
2012年1月，达沃斯世界经济论坛发布了一份题为《大数据，大影响》（Big Data， Big Impact）的报告，3月，美国政府发布《大数据开发倡议》，之后英国、日本、德国、加拿大等国纷纷效仿，推出与大数据应用相关的战略研究，自此一场关于“大数据”的战略争夺已经拉开战幕……那么，到底什么是大数据？它与云计算是什么关系？对通信行业又意味着什么呢？一、认识大数据1．大数据的含义与特征地球上的煤炭、石油、天然气等自然资源在消耗中不断减少，面临枯竭；而数据随着应用的不断创新，在使用中生长和丰富。
大数据的出现，就是数据的快速增长带来质的变化的结果。
对于大数据还没有一个正式的定义，目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”。
大数据具有大量、速度快和多样性三大特征[2]，这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的。
大量（Volume）是指数据量非常庞大，主要体现在数据存储量大和计算量大。
根据IDC 《数字宇宙膨胀：到2010年全球信息增长预测》中统计的数据，2006年全球每年制造、复制出的数字信息量共计16.1万PB，当年信息产生量大约是历史上图书信息总量的3000倍；至2010年，数字信息总量达98.8万PB。
专家指出，2020年年度数据将增加43倍。
因此，大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。
速度(Velocity)一方面是指数据在不断更新，增长的速度快，另一方面是指数据存储、传输等处理速度很快。
短短60秒，YouTube用户会上传48小时的视频；Google会收到200万次搜索请求并极快地返回结果； Twitter要处理100万条Tweets信息；网购产生27.2万美元的交易；App Store有4.7万次下载；全球新增网页571个。
数据处理的速度也要求越来越快，甚至是实时处理，比如灾难的预测，需很快的对灾难发生的程度、影响的区域范围等进行量化。
如日本大地震发生后仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）就发布了详细的海啸预警。
多样性(Variety)指数据包含结构化的数据表和半结构化、非结构化的文本、视频、图像等信息，而且数据之间的交互非常频繁和广泛。
具体包括三个方面：一是数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如微博、社交网站、传感器等多种来源。
二是数据类型多，并且以非结构化数据为主。
传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。
而大数据中70%-85%的数据是如图片、音频、视频网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。
三是数据之间关联性强，频繁交互。
如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有了很强的关联性。
2．大数据的作用与意义商业智能的深入发展使得商业决策已经越来越依赖于数据。
然而，传统的商业智能系统中用以分析的数据，大都是企业内部的运营数据，它们只占到了企业所能获取的全部数据的15%。
大数据使得企业能够分析更多的数据，从而使得分析结果更真实，能够获取新的洞察力，因此大数据能带来更大的价值。
对于国家和政府，大数据能够强化国家安全，推动政府开放，提高公共决策的预见性和响应性[3]。
各国军队都重视掌握技术优势，最大限度提升自己的存储、挖掘和使用“海量数据”的能力，通过海量数据挖掘高价值情报，提高快速反应能力。
如美国中央情报局通过利用大数据技术，将分析搜集的数据时间由63天缩减到27分钟。
世界上已经有不少国家已经加入到“数据开放”的潮流中，美国、英国是这股潮流的领军者，如美国推出了，英国推出了，数据开放推动政府不断开放。
大数据能够帮助政府部门提高公共政策制定的效率，联合国2012年5月对外公布名为《大数据促发展：挑战与机遇》的白皮书，书中探讨了利用互联网数据推动全球发展，如可以对社交网络和手机短信中的信息进行情绪分析，从而对失业率、疾病暴发等进行趋势预测分析。
又如，政府可以根据农产品的“移动支付”数据、“采购投入”和“补贴”数据更好地预测粮食生产趋势，推出高针对性的鼓励措施。
对于企业，大数据将开启商业智能的新阶段。
《纽约时报》撰文称，“大数据”正在对各个领域都造成影响，在贸易、经济和其他领域中，越来越多的决策基于数据解析做出，而不是像昔日更多凭借经验和直觉。
IBM和麦肯锡的研究都表明，应用大数据的企业确实呈现出明显竞争优势，如收入增长更快。
大数据对企业竞争力的影响主要表现在客户洞察、营销规划、产品创新、物流管理、流程优化、人力资源管理、风险控制等七个方面。
比如通过大数据进行客户洞察，电器连锁零售商Best Buy搜集了6000万美国家庭五年来的消费模式数据，并根据客户的消费情况对客户进行细分，并对每个细分群取了一个名字，其中最重要的5个细分群分别是贝瑞（Barry）、吉尔（Jill）、巴兹（Buzz）、瑞（Ray）、以及店铺先生（Mr. Shop）。
他们的标签分别是富裕的技术发烧友、忙碌的住在郊区的母亲、酷爱新玩意的年轻人、对价格很敏感的成家男子、以及有自己小公司的先生。
根据这一分群，Best Buy重新设计了店面，每类商店主要为一类人服务，店面设计各不相同。
实践证明，有针对性专门设计的商店销售额是普通商店的近两倍。
对于个人，大数据将对人们的衣、食、住、行、健康、娱乐等都将产生深刻的影响。
比如借助戴在手臂上或装在口袋里的各种传感器，你的血压、心跳、情绪等多种体征信息被实时传送到远程健康平台，系统会根据你当天的运动量、饮食、心情、工作等情况给你最佳的锻炼和调节建议。
总之，大数据的战略意义和对社会的重大影响已毋庸置疑，它有望开启继互联网、物联网之后有一个新的时代——大数据时代即将到来。
二、大数据与云计算的关系近几年来，云计算受到学术界和工业界的热捧，随后，大数据横空出世，更是炙手可热，经常有人把大数据和云计算相提并论。
那么，大数据和云计算之间是什么关系呢？大数据与云计算确实有一些相同之处。
它们都是为数据存储和处理服务的，都需要占用大量的存储和计算资源，而且大数据用到的海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapReduce等并行处理技术也都是云计算的关键技术。
但是，大数据与云计算也有很多方面的差异。
云计算的目的是通过互联网更好地调用、扩展和管理计算及存储资源和能力，以节省企业的IT部署成本，其处理对象是IT资源、处理能力和各种应用。
云计算从根本上改变了企业的IT架构，产业发展的主要推动力量是存储及计算设备的生产厂商和拥有计算及存储资源的企业。
而大数据的目的是充分挖掘海量数据中的信息，发现数据中的价值，其处理对象是各种数据。
大数据使得企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”，从而改变了企业的业务架构，其直接受益者不是IT部门，而是业务部门或企业CEO，产业发展的主要推动力量是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业。
因此，不难发现云计算和大数据实际上是工具与用途的关系，即云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。
而且，从所使用的技术来看，大数据可以理解为云计算的延伸[4]。
大数据若与云计算相结合，将相得益彰，互相都能发挥最大的优势。
云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力，更加迅速地处理大数据的丰富信息，并更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求，能为云计算的落地找到更多更好的实际应用。
当然大数据的出现也使得云计算会面临新的考验。
三、大数据与云计算相结合，给通信业带来新的机会大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力，几乎将波及到所有的行业，而信息、互联网和通信产业将首当其冲。
特别是通信业，在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中，大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径，将在五大领域带来新的机会。
1．提高网络服务质量随着互联网和移动互联网的发展，运营商的网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。
通过大数据的海量分布式存储技术，可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术，能够提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量[4]，有效防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。
2．更加精准的客户洞察客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用。
通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法，电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据，从各种不同的角度全面了解自己的客户，对客户形象进行精准刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策，提升客户价值。
判断客户对企业产品、服务的感知，有针对性的进行改进和完善。
通过情感分析、语义分析等技术，可以针对客户的喜好、情绪，进行个性化的业务推荐。
3．提升行业信息化服务水平智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业，都具有极大的信息化需求。
目前，电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案，但主要还是提供终端和通信管道，行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商，对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平。
而随着社会、经济的发展，用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈，因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中，帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策，将能极大提升信息化服务的价值。
4．基于云的数据分析服务大数据和云计算相结合，使得数据分析也可以作为一种服务进行提供。
电信运营商目前的云计算服务，主要还是以提供数据中心等资源为主。
下一步，电信运营商可以在数据中心的基础上，搭建大数据分析平台，通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据，并对数据进行分析，为相关企业提供分析报告。
5．保障数据安全大数据也有大风险，其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险。
由于大量的数据产生、存储和分析，数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题，企业必须尽快开始研究新的数据保护措施。