大数据与云计算论文
计算机大数据论文六篇
计算机大数据论文六篇计算机大数据论文范文1在大数据时代环境下，信息的猎取和选择、信息技术的把握应用，直接影响学问的生产、科技的创新和成果的转化。
大数据时代对高校的教学、同学的计算机应用力量提出了新的要求。
产业界需求与关注点发生了重大转变，企业关注的重点转向数据，计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为关注大数据处理力量，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。
同学要学会对数据的去冗分类、去粗取精，从数据中挖掘学问，要能够把大数据变成小数据，要在不明显增加采集成本的条件下尽可能提高数据的采集质量。
要讨论如何科学合理地抽样采集数据，削减不必要的数据采集。
二、大数据时代背景下的教学策略（一）营造适合同学全面进展的软硬件环境信息时代的进展使得高职院校图书馆和数据中心具备了大数据的特征。
科学讨论和科技创新越来越依靠于对数据的管理和利用，打造良好、相宜的软硬件环境是提高职业院校同学信息素养的基础。
目前互联网技术及应用普及度较高，建设才智校内可为同学供应更多的接触信息资源的机会。
加强高职院校数据中心和网络中心的建设力度，在依托传统图书馆文献存储量的基础上，增加馆藏图文电子数据、电子文献与多媒体文献，打造信息化图书馆，为同学供应多元化的信息资源与服务。
加强校内社交网络平台的建设，利用微信等新型传播媒介，采纳主动推送的方式传递正能量，供应有益于同学健康成长的信息，监控、屏蔽不良信息的传播，过滤影响同学身心健康的不良信息，构建适合高职院校同学学习的良好环境。
（二）发挥数字化图书馆在教育过程中的核心作用数字化图书馆的建设是图书馆业今后进展的主要方向。
数字化图书馆也是一个科技含量较高的系统工程，高职院校各级领导应正确熟悉，加强资金投入，充分发挥其对教育过程的支持作用。
数字化图书馆的典型特征是存储数字化、操作计算机化、传递信息网络化、信息存储自由化和结构连接化，可与高职院校的基础建设可以同步推动。
在建设与进展过程中，老师要乐观引导同学充分利用数字化信息资源。
大数据与云计算论文
大数据与云计算论文大数据与云计算论文正文：1、引言在信息时代的背景下，大数据和云计算成为了当前科技发展的热点领域。
大数据技术的快速发展和云计算的普及应用改变了传统的数据处理方式和计算模式。
大数据与云计算的结合为各行各业带来了更高效、更准确的数据分析和计算能力，推动了企业的创新与发展。
本论文将重点探讨大数据与云计算的概念、技术特点和应用案例，并对未来的发展方向进行展望。
2、大数据的概念与技术特点2.1 大数据的概念大数据指的是数据量巨大、类型繁多和处理速度快的数据集合。
它具有“四V”即体积大、速度快、多样性和价值密度的特点。
大数据能够产生海量的结构化和非结构化数据，这些数据来源于各种传感器、社交媒体、云计算平台等多种渠道。
2.2 大数据的技术特点大数据的技术特点主要包括数据获取与存储、数据处理与分析、数据可视化与应用等方面。
数据获取和存储技术包括数据采集、传输、存储和备份等环节。
数据处理和分析技术包括数据清洗、数据集成、数据挖掘和机器学习等技术。
数据可视化和应用技术包括数据可视化、数据应用和决策支持等方法。
3、云计算的概念与架构3.1 云计算的概念云计算是基于互联网的计算模式，它提供了按需获取计算资源和服务的能力。
云计算通过虚拟化技术和分布式计算技术实现了资源的集中管理和共享利用，提高了计算资源的利用率和灵活性。
3.2 云计算的架构云计算的架构包括三个层次：基础设施层、平台层和应用层。
基础设施层提供计算、存储和网络等基础资源；平台层提供开发和部署的平台环境；应用层提供各种应用服务。
4、大数据与云计算的结合4.1 大数据与云计算的融合优势大数据与云计算的结合可以实现大数据的存储、分析和处理。
云计算提供了强大的计算和存储能力，可以满足大数据处理的要求。
同时，云计算还可以提供数据分析、数据挖掘和机器学习等相关算法和工具，进一步发挥大数据的价值。
4.2 大数据与云计算的应用案例大数据与云计算的结合已经在许多领域得到了广泛应用。
大数据与云计算（论文）
⼤数据与云计算（论⽂）⼤数据与云计算摘要：近年来，⼤数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正⾼速发展，“数据即资源”的“⼤数据（big data）”时代已经来临[1]。
⼤数据利⽤对数据处理的实时性、有效性提出了更⾼要求，需要根据⼤数据特点对传统的常规数据处理技术进⾏技术变⾰，形成适⽤于⼤数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利⽤⼤数据已经成为普遍关注的话题。
⼤数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极⼤的挑战，数据管理⽅式上的变⾰正在酝酿和发⽣。
本⽂所提到的⼤数据包含着云计算，因为云计算是⽀撑⼤数据的平台。
关键词: ⼤数据云计算数据分析数据挖掘引⾔在学术界，⼤数据这⼀概念的提出相对较早。
2008 年9 ⽉，《⾃然》杂志就推出了名为“⼤数据”( big data) 的专刊。
2011 年5⽉，麦肯锡全球研究院发布了名为《⼤数据: 创新、竞争和⽣产⼒的下⼀个前沿》(Big data: The next frontier forinnovation，competition，and productivity)的研究报告，指出⼤数据将成为企业的核⼼资产，对海量数据的有效利⽤将成为企业在竞争中取胜的最有⼒武器。
2012 年，联合国发布⼤数据政务⽩⽪书，指出⼤数据可以使⽤极为丰富的数据资源来对社会经济进⾏前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运⾏。
2012 年3 ⽉29⽇，奥巴马政府发布了《⼤数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对⼤数据的研发计划，标志着美国把⼤数据提⾼到国家战略层⾯，将“⼤数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
⼤数据应⽤正在风靡全球，⼤数据精准营销成为企业掌舵者的⼝头禅，那么⼤数据真的是⽆懈可击吗？答案显然是否定的。
随着互联⽹和移动设备的普及，⼤数据已经在我们的⽣活中⽆处不在，⽽有关⼤数据与隐私的问题也⽇益受到关注。
云计算大数据课程论文1
浅谈云计算与生活14310520401云计算这个概念自从提出开始就成为业界热点话题。
这项被称为下一代计算技术的概念具备可以颠覆现有计算方式的能力。
事实上，云计算已经在我们身边出现并已经开始改变了我们生活的方方面面。
首先说说什么事云计算。
云计算（cloud computing）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。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。
对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。
现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：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），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。
很多因素推动了对这类环境的需求，其中包括连接设备、实时数据流、SOA的采用以及搜索、开放协作、社会网络和移动商务等这样的Web2.0应用的急剧增长。
另外，数字元器件性能的提升也使IT环境的规模大幅度提高，从而进一步加强了对一个由统一的云进行管理的需求。
确实，企业在云计算上面显然比大众要先进了一步，比如说云计算的技术，普遍的采用云计算的技术大概是在两三年前，很多企业就开始采用云计算，比如说用云计算去做信息存储的技术，比如淘宝，它有很多的这种买家、卖家的这些信息，然后他把它存到云上，存到云上互相之间可以调用一些数据可以去看去管理。
大数据云计算网络技术探讨3篇
大数据云计算网络技术探讨3篇大数据云计算网络技术篇10引言大数据分析技术对于数据运算工作有着重要的意义，能够通过对于数据的可视化分析等实现更加高效的数据处理，而云计算则通过虚拟化技术、分布式计算等方式实现全新的数据处理形式。
1大数据与云计算技术大数据与云计算技术的定义。
大数据技术是实现针对巨量数据处理任务的一种技术。
大数据技术的应用过程首先是针对数据信息的收集。
（1）通过各类应用以及服务等形式对于需求信息进行收集，保证数据分析能够在浩大数据基础上进行，提升处理结果的精确性以及普适性。
（2）通过多种方式进行的数据分析整理，通过对于关键信息的整理分析，从中提取有效信息。
（3）将处理结果应用于不同的场景中，帮助工作的完成。
云计算是对于互联网技术的深层次应用推动。
通过云端服务器与本地计算机的连接，将本地服务器无法完成的任务交由云端的服务器完成。
首先本地服务器将任务传输至云端的计算资源中，然后云端服务器会进行任务数据的存储，然后开展相应的计算活动。
计算任务完成以后，本地计算机可以通过猎取相应的计算成果。
如图1所示。
进展大数据与云计算技术的意义。
大数据与云计算技术的进展主要缘由是传统的数据处理方式已经无法适应现阶段计算需求的进展。
面对移动互联网以及物联网等互联技术在生活中的广泛应用，其在应用过程中会产生海量的使用信息等各类数据，针对此类使用数据的收集分析，能够促进企业进展。
因此，针对数据的全流程处理成为了现代社会计算机技术进展的重要讨论方向。
传统的数据处理技术在当前的社会进展阶段中存在一些不足，制约了数据信息在社会进展中的作用。
（1）传统的数据处理技术无法承载巨量的数据信息。
物联网和移动互联网的进展使不同的应用以及服务掩盖了人们生活场景的各个方面。
不同的应用场景都会产生大量的数据。
从这些数据中针对性的提取有效信息。
（2）掩盖全场景的应用数据处理等对于个人和企业的信息平安有着重要的影响，假如数据处理的过程中平安性不足，导致消失大量数据的泄露，严峻影响个人以及公司的数据平安。
云计算数据论文六篇
云计算数据论文六篇云计算数据论文范文3【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，它进展时间还比较的短，但其进展速度非常的快，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供应效率高、牢靠性好的计算服务。
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，可以有效的满意智能手机、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进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，可以将大数据简洁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特别的大；另一方面指的是计算量大。
这也是大数据区分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，大数据信息种类非常的丰富，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。
并且大数据和云计算在数据存储、传输以及数据分析方面具有较多的交集。
其次是云计算和大数据之间存在的较大差异表现：云计算应用的主要范围是在IT资源以及各种应用上，在降低企业IT部署成本方面具有显著优势。
云计算的问世对企业的IT架构产生了重大的影响；大数据的功能与云计算先比具有较大的不同，大数据主要是对自己所存储的数据进行深化的分析和挖掘。
云计算大数据课程论文9
云计算对人类今后生活的影响首先，我们知道，狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
云计算的特点是：一、云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。
二、云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。
此外，云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。
三、云计算为我们使用网络提供了几乎无限多的可能。
有了云计算，我们就不需要投入很多钱用在硬件和软件上，只需要从云计算中心按照需要来申请服务，按需使用，而不需要再花钱去买服务器、买软件，资源在云计算中心谁都可以用。
云计算和每个人都会有切身关系。
随着智能手机、智能电视、平板电脑的发展，大家将来随处可以申请云计算服务。
比如说，在云计算时代，大家不用去看病就可以通过医疗网络知道自己的健康状况；医生可以根据这些情况给出正确的指导，避免不必要的危险，还能节省时间，从而以很低的成本提供更好的医疗服务。
在云计算时代，个人电脑等终端将不再需要很高的配置，大量的数据处理功能将交给云计算中心的超级计算机，电脑等终端的价格也会降低。
以下五个方面塑造了我们的云计算工作，解释了云计算将对人类生活产生的影响：云计算创造机遇和责任：为任何有想法连接全球用户的人提供机遇，同时随时随地为个人隐私提供责任保障。
云计算通过了解个人的努力方向，提供符合意愿的信息和应用，从而帮助人们学习、决策、采取行动。
通过最便捷、最有成效的方式建立连接，云计算将加强社会交往和专业交流。
云计算将催生更智能的设备，以完美精确到人们身在何处、在做什么。
最后，云计算将推动服务器技术的进步，反过来促进云计算自身的改善革新。
这些例子证明了云计算今天已有多么真实而强大。
但更令人兴奋的并不是现在云计算能做什么，而是全世界各样各业的聪明人未来会利用云计算创造出哪些技术与革新。
云计算与大数据范文
云计算与大数据范文云计算和大数据的出现，极大地改变了人们对计算和数据处理的方式，给我们带来了巨大的机遇和挑战。
云计算为大数据提供了强有力的支撑，而大数据又为云计算带来了丰富的应用场景和挑战。
首先，云计算为大数据提供了高效的存储和计算能力。
传统的数据存储和计算都是在本地完成，而云计算基于互联网，可以将数据和计算任务分布在不同的服务器上，提供更大的存储容量和计算能力。
大数据需要海量的存储空间和更强大的计算能力来处理数据，而云计算正好满足了这一需求。
其次，云计算为大数据提供了强大的数据处理和分析工具。
在云计算环境下，大数据可以利用云平台提供的各种分布式计算和数据处理框架进行高效的数据分析和挖掘。
例如，Hadoop是目前最流行的分布式计算框架，可以对大规模数据进行分布式处理和存储。
还有Spark、Storm等框架提供了更快速、实时的数据处理功能。
另外，云计算为大数据提供了弹性和灵活性。
云计算基于虚拟化技术，可以根据实际需要动态地调整计算和存储资源的分配，从而提供弹性的数据处理能力。
大数据处理通常需要大量的存储和计算资源，而云计算提供了按需分配和弹性伸缩的特性，可以根据实际需求灵活地调整资源的规模。
在云计算和大数据的结合下，我们可以更加高效地进行数据处理和分析，探索数据背后的规律和价值。
例如，云计算和大数据在商业智能方面的应用已经成为了大势所趋。
通过对海量的数据进行深入的分析和挖掘，可以帮助企业发现市场趋势、用户行为和消费倾向，并提供更精准的商业决策支持。
当然，云计算和大数据结合也面临一些挑战和问题。
首先，数据隐私和安全问题是云计算和大数据需要解决的重要问题。
在云计算环境下，数据存储和计算是在云服务提供商的服务器上进行的，如果未能有效保护好数据的隐私和安全，可能会造成严重的后果。
其次，云计算和大数据的技术和人才短缺也是当前面临的挑战之一、云计算和大数据技术的快速发展，对相关的技术和人才提出了更高的要求，但目前市场上的相关人才仍然稀缺，技术水平参差不齐。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据与云计算摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。
本专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果；4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。
通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。
大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。
强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。
关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议引言目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。
大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。
一、大数据、云计算的涵义与特征随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。
哈佛大学社会学教授加里·金( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
”( 一) 大数据的涵义与特征“数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。
2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。
而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。
这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。
“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。
互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。
第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。
第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。
存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。
大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。
大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。
(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。
19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。
但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。
过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。
如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。
随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。
(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。
当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。
但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。
大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。
拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。
与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。
(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。
长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。
寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。
在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。
事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。
人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。
( 二) 云计算的涵义与特征“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。
2006 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克·施密特( Eric Schmidt) 在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。
2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持( Michael Mille，2009) 。
目前全世界关于“云计算”的定义有很多。
“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
美国国家标准技术研究院( NIST) 2009年关于云计算的定义是: “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、服务等) ，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。
其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。
第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。
第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。
第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。
( 三) 大数据与云计算的关系从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。
大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。
云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。
如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地; 如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。
从技术上看，大数据依赖于云计算。
海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapＲeduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。
而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。
数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。
而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。
从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。
大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。
云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。
从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。
大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。
大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。
数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。
云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。
通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。
二、大数据、云计算技术对审计的影响分析审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。
现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。
在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法; 当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法; 当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法; 与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。
目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。
( 一) 大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。
这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。
随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。
但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。
而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。
如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。