云计算和大数据哪个发展前景好？

1、云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。

2、大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基础。

3、他们的关系：

云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算

大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值

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。

目前我公司兼有这两个产品，从时间发展来看，云计算从07由google 提出到08年aws的服务提供，至少经历了10年时间，而随着各种stack 的出现，以openstack 最火的开源框架，国内至少有500家企业在做云计算，可以说2016年是云计算之年，各种行业的it部门都接受，并已经落地。可以说这是红海战域。

那么现在是信息过载的时代，数据的产生非常快，量也多，类型也多，而2017年亚马逊，微软提出和数据湖，一方面提出了解决的方案，另一方面也说明云计算之后，大数据成为最热的技术方向，包括政府提出的各种大数据落地，以贵州为例，全国都为之拥抱。所以从当前来看2018年，大数据会有更多落地的案例。

相对于云计算，大数据这两个方向，包括区块链，机器学习，ai这些新兴技术也将会迎来新的发展，但都离不开云，云是基础。而大数据，区块链等都要借助云的计算能力，云的存储能力。

前景都不错，

大数据是未来的基础，比如人工智能领域，数据就是基础，聊天机器人需要更多的数据来学习聊天技巧，算法需要更多的数据来进行训练。所以大数据是基础，但有一天也会变成基础能力。这两个需要配合的，可以说是一个时代的产物，你哪个做好了，都会不错。

应用场景不一样，云计算是为了将IT能力作为服务，像用水用电一样使用IT的计算、存储、网络等资源，中间件数据库等平台，软件租赁等云服务的方式。云计算主要是给各种企业提供基础能力的，CTO、it专业人员比较关注。

大数据基于云的计算、平台等能力之上，提供以前没有的海量数据分析挖掘能力，可以用于各行各业解决方案，CEO、CIO、CFO都会关注，帮助解决生产效率提升、降低成本等等

逻辑很简单，各有各的用途，在大数据上还是需要 使用云计算来完成的，打个比喻就像是拍电视剧一样，你能看到的永远都是演出时银幕上面的表演者，但这部剧的完成离不开后面默默付出的工作者。其实大数据和云计算大概也是这样的吧！

大数据目前在国内应用很广泛，商业价值已经显现出来。未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。

未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。大数据的整体态势和发展趋势，主要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类的活动，大数据的安全隐私、关键应用、系统处理和整个产业的影响。

大数据整体态势上，数据的规模将变得更大，数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享。大数据的发展会催生许多新兴新职业，会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才。

随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环。随着大数据的共享越来越大，隐私问题也随之而来，比如说每天手机产生的通话、位置等等。但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题。数据资源化，大数据在国家和企业和社会层面成为重要的战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点

“云计算、大数据”是2018年的热门词汇，催生了更多的新产业、新业态，也吸引了无数的人学习加入。众所周知，云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理，二者看似无关却有着不可分割的联系，这也造成了人们在选择时陷入两难：云计算和大数据哪个发展前景更好呢?

云计算和大数据是什么关系?

云计算的技术关注点在于如何在一套软硬件环境中，为不同的用户提供服务，使得不同的用户彼此不可见，并进行资源隔离，保障每个用户的服务质量。大数据技术是先将数据存储下来，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。

云计算与大数据之间是相辅相成，相得益彰的关系。云计算将计算资源作为服务支撑大数据的挖掘，而大数据的发展趋势是对实时交互的海量数据查询、分析提供了各自需要的价值信息。大数据挖掘处理需要云计算作为平台，而大数据涵盖的价值和规律则能够使云计算更好的与行业应用结合并发挥更大的作用。

云计算、大数据是相辅相成的，云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算；大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值。云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，大数据的发展，发过来又助推云计算行业的发展。

我觉得这两方面是相辅相成的关系，感觉你想把他们分裂开。除非你是为了孩子就业选方向。那我就选大数据分析。因为这就好像文科生理科生或者业务部门和支持部门的关系一样的。数据分析需求出来之后让后台去计算就得了。

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。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。

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。