1、雲計算是通過互聯網提供全球用戶計算力、存儲服務，為互聯網信息處理提供硬件基礎。
2、大數據運用日趨成熟的雲計算技術從浩瀚的互聯網信息海洋中獲得有價值的信息進行信息歸納、檢索、整合，為互聯網信息處理提供軟件基礎。
3、他們的關系：
雲計算是基礎，沒有雲計算，無法實現大數據存儲與計算
大數據是應用，沒有大數據，雲計算就缺少了目標與價值
4、兩者都需要人工智能的參與，人工智能是互聯網信息系統有序化后的一種商業應用。這才是：雲計算與大數據真正的出口！
5、而商業智能中的智能從何而來？ 方法之一就是通過大數據這個工具來對大量數據進行處理，從而得出一些關聯性的結論，從這些關聯性中來獲得答案，因此，大數據是商業智能的一種工具。 而大數據要分析大量的數據，這對於系統的計算能力和處理能力要求是非常高的，傳統的方式是需要一個超級計算機來進行處理，但這樣就導致了計算能力空的時候閑着、忙的時候又不夠的問題， 而雲計算的彈性擴展和水平擴展的模式很適合計算能力按需調用，因此，雲計算為大數據提供了計算能力和資源等物質基礎。
6、演進路徑：雲計算---》大數據---》人工智能
如果有人只談人工智能，而不談雲計算與大數據，要不是技術騙子、要不是不懂裝懂的傻子
不知道這三者的關系是否談明白了。
簡單來說：雲計算是硬件資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區別。當然，如果解釋更形象一點的話，雲計算相當於我們的計算機和操作系統，將大量的硬件資源虛擬化后在進行分配使用。
可以說，大數據相當於海量數據的“數據庫”，通觀大數據領域的發展我們也可以看出，當前的大數據發展一直在向着近似於傳統數據庫體驗的方向發展，一句話就是，傳統數據庫給大數據的發展提供了足夠大的空間。
大數據的總體架構包括三層：數據存儲，數據處理和數據分析。數據先要通過存儲層存儲下來，然后根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。
而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的並行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大數據產生最終價值。
不看現在雲計算發展情況，未來的趨勢是：雲計算作為計算資源的底層，支撐着上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：“動一下鼠標就可以在妙極操作PB級別的數據”，確實讓人興奮不能止。
1，大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
2，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依托雲計算的分布式處理、分布式數據庫、雲存儲和虛擬化技術。
他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。
擴展資料：
大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
雲計算的關鍵詞在於“整合”，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google后來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的服務器資源通過網絡進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。
大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。
大數據的趨勢：
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計划，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨着大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。