数字化转型已经成为城商行和农商行的必要选择。IDC最近发布的《中国区域银行数字化转型白皮书》显示，超过90%的区域银行已经开始数字化转型，其中30%的银行急需信息数据治理转型，超过20%的银行希望借助政策鼓励实现弯道超车。其中，大数据、移动互联网和云计算成为投资最高的领域。但由于区域性银行数据技术基础设施的不足，银行与第三方科技服务企业合作拎包入住已经越来越普遍。
8、大 数据云 计算在这个新时代怎么样?科技发展是工业发展繁荣的前提。计算无论是机器行业还是汽车领域，技术形态的成熟都是必然因素。如果一个所谓的时代在技术和硬件上达不到产业的要求，那么数据库和平台都是不完整和不稳定的，那个时代的产业基础是非常薄弱的。从行业角度政策，当技术积累到一定程度，行业的引入政策，是必然的。为了激活Cloud 计算的发展，2015年国务院发布了《关于推进Cloud 计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《Cloud 计算白皮书2016》等，
有几个重要因素是等待来电的人必须考虑的:第一，目的是什么(降低成本提高效率，还是在渠道上更贴近用户)；二是企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化)；第三，是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。如果这些问题都得到了肯定的回答，并且云计算契合了时代的发展需求，那么时代真正的大门就会开启。
9、大 数据与云 计算的关系是什么?Cloud 计算、Big 数据和人工智能相辅相成，谁也离不开谁。Cloud 计算相当于人脑，是物联网的神经中枢。Cloud 计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供可动态扩展且往往是虚拟化的资源。Big 数据相当于人脑从小学到大学记忆和储存的海量知识。这些知识只有通过消化、吸收和重构，才能创造更大的价值。人工智能对于一个人来说就像是吸收了大量的人类知识(数据)，不断地深入学习，进化成为一个高人。
从技术角度来说，Da 数据和Yun 计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大型数据无法由单台计算计算机处理，必须采用分布式计算体系结构。其特点在于对海量数据的挖掘，但必须依赖于cloud 计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。Cloud 计算早期是简单分配计算，解决了任务分配，将结果与计算合并。因此，Cloud 计算又叫Grid 计算。
10、大 数据和云 计算关系
