数字化转型已经成为城商行和农商行的必要选择。IDC近期发布的《中国区域银行数字化转型白皮书》显示，超过90%的区域银行已经启动数字化转型，30%的区域银行急需信息化数据治理转型，超过20%的区域银行希望借助政策和技术实现弯道超车。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。
4、什么叫大 数据,与云 计算有何关系large数据(bigdata)是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。Da 数据的4V特征是成交量、速度、品种、价值。从技术上讲，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。
现在有两个主流技术成为IT界关注的焦点数据和Cloud 计算。根本区别在于，Big 数据只处理海量数据，Cloud 计算处理基础设施。但是Big 数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。比如亚马逊的“ElasticMapReduce”演示了如何使用CloudElasticComputes的函数处理大数据。两者的结合给组织带来了有益的结果。
5、云 计算和大 数据哪个好市场均有需求随着云技术和互联网的不断发展，现在很多企业都需要云计算和大数据的人才，那么哪个前景更好呢？首先，Big 数据和Cloud 计算在技术架构上紧密相关。两者都是基于分布式存储和分布式计算，但是Cloud 计算侧重于服务，而Big/。对于初学者来说，是选择学习云计算还是大数据要根据自己的知识。虽然cloud 计算和big 数据对人才类型的需求多样化，但是cloud。Da 数据的就业领域会更加广泛。随着产业互联网的推进，未来大量的传统行业也需要Da 数据人才。
6、云 计算和大 数据哪个就业前景好目前Da 数据和Yun 计算在技术体系上已经成熟，处于落地应用的初级阶段。相对于Da 数据，Cloud 计算技术的落地应用已经初具规模。云计算的应用目前正在经历从IaaS到PaaS、SaaS的发展，用户分布也逐渐开始从互联网企业向传统企业过渡。未来的市场空间还是很大的。云领域相关岗位计算涉及三个方面。一个是云计算平台的研发；二是云计算平台应用开发；第三是云计算运维，这些岗位整体人才需求量还是比较大的。
从人才需求层面来看，目前“-2/”领域的人才需求正从研发(研究生)向应用(本科教育)和技能(职业教育)转变，随着“-2/”的落地应用，人才需求数量还将继续增加。最后，Da 数据和Yun 计算虽然关注点不同，但是技术架构都是基于分布式存储和分布式计算的，所以两者的关系也比较紧密。
7、云 计算和大 数据哪个好?Da 数据和Yun 计算从理论上看，属于不同的层次，Yun 计算研究问题计算 Da。但巨额数据的处理仍属于计算的研究范围。所以从这个角度来说，big 数据是cloud 计算的子领域，从应用角度来说，big/。Large 数据和cloud 计算既有区别又有联系，但现实中由于large 数据的处理，为了获得良好的效率和质量，经常使用cloud 计算技术。所以经常使用large 计算技术。
8、云 计算和大 数据的区别Cloud 计算和Da 数据有什么区别？人们通常对Da 数据和Yun 计算的关系有误解。而且会把它们混在一起用一句话解释:Cloud 计算是硬件资源的虚拟化；大数据是对海量数据的高效处理。大数据技术是指从各类数据中快速获取有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP) 数据库、数据矿用电网、分布式文件系统、分布式数据库、云。
云是网络和互联网的隐喻。在过去，云经常被用来表示电信网络，后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象，Cloud 计算相当于我们的计算电脑和操作系统。大量的硬件资源被虚拟化，然后分布，目前cloud 计算领域的领导者应该是亚马逊，可以说是为cloud 计算提供了一个商业标准。同样值得关注的还有VMware(其实这个可以帮助你理解cloud 计算和虚拟化的关系)，Openstack是更具动态性的开源云平台。
