一、云计算大数据是真实的吗？

众口都在说信息时代，大数据云计算多么多么厉害 。这个无可厚非。大数据是不会骗人的，很多人都这般人言亦言！数据会不会骗人先不说 ，人会不会骗人呢！ 数据是不是需要人分析和发布！我只想说你能看到的数据都是别人想让你看到的，并不一定是客观数据。想要了解客观的，必须有自己的分析框架和方法！

二、云数据和大数据有什么区别吗？

首先云计算面对的是互联网资源和应用等，而大数据面对的是数据。

2、云计算则是一种互联网的虚拟资源存贮，而大数据总的来说是一种信息资产。

3、云计算的出现在于用户服务需求的增长，及企业处理业务能力的提高，大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长。

4、云计算注重资源分配，可以大量节约成本，是硬件资源的虚拟化，而大数据在于发掘数据的有效信息，海量数据的高效处理。

三、云计算，大数据和物联网三者之间有哪些区别和联系？

云计算、大数据和物联网是当今信息技术领域的重要概念，它们之间有一些区别和联系。1. 区别：- 云计算：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供可按需访问的共享计算资源和服务。其关注点是资源的使用和分发，主要解决了计算资源的动态调度、弹性扩展和共享利用等问题。- 大数据：大数据是指规模巨大、复杂多样的数据集合，对传统数据处理与管理的方法提出了挑战，需要采用新的技术和方法来捕捉、存储、管理、分析和可视化大数据。其关注点是对数据的挖掘和分析。- 物联网：物联网是通过将各种物理设备与互联网连接起来，实现设备之间的信息交流和共享。它将传感器、嵌入式系统与互联网技术相结合，实现物理世界与数字世界的融合。其关注点是物理设备的连接和数据的传输。2. 联系：- 数据源：物联网通过连接各种传感器和设备，产生大量的数据，为大数据提供了丰富的数据源。- 数据处理和分析：大数据技术可以对物联网产生的海量数据进行处理和分析，从中提取有价值的信息，发现潜在的模式和规律。- 云计算平台：物联网中的设备和传感器可以通过云计算平台进行集中管理和控制，云计算提供弹性的计算资源和服务来支持物联网应用。总之，云计算、大数据和物联网是相互关联的概念，三者共同推动了信息技术的发展和应用。云计算提供了基础设施和服务支持，大数据处理和分析物联网产生的数据，物联网则提供了数据源和应用场景。

四、云计算与大数据到底有怎样的关系？

大数据：是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。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。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算，存储，网络资源。海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据，就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算，怎么处理的，就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提，强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

五、云计算和大数据的区别？

1、对象不同。云计算面对的是互联网资源和应用等，而大数据面对的是数据。

2、作用不同。云计算则是一种互联网的虚拟资源存贮，而大数据总的来说是一种信息资产。

3、出现背景不同。云计算的出现在于用户服务需求的增长，及企业处理业务能力的提高，大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长。

4、价值不同。在庞大的数据中挖掘其中有效、有价值的信息这就是大数据的价值，而云计算的价值则是能帮助企业等压缩其成本，起到节约效果。

六、云计算与大数据的区别是什么？

云计算与大数据的区别是，云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，它可以提供各种计算能力和存储资源，使用户能够根据需要灵活地使用这些资源。而大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，这些数据通常难以用传统的数据处理工具进行管理和分析。云计算与大数据的区别主要体现在以下几个方面：1. 定义和范畴：云计算是一种计算模式，它提供计算资源和服务；而大数据是指数据的规模和复杂性。2. 目标和应用：云计算主要关注计算资源的提供和使用效率，旨在提供灵活、可扩展的计算能力；而大数据主要关注数据的处理和分析，旨在从大规模数据中挖掘有价值的信息。3. 技术和方法：云计算依赖于虚拟化技术和分布式计算等技术，通过网络提供计算资源；而大数据依赖于数据挖掘、机器学习等方法，通过对大规模数据进行分析和处理。4. 目标对象：云计算的用户主要是企业和个人用户，他们可以根据需要灵活地使用云计算资源；而大数据的用户主要是数据分析师和科学家等专业人士，他们通过对大数据的分析来获取有价值的信息。总之，云计算和大数据是两个不同的概念，云计算是一种计算模式，而大数据是指数据的规模和复杂性。它们在目标、应用、技术和用户等方面存在明显的区别。