在大数据的世界里，云计算扮演着很重要的角色，特别是在那些短期工作和应用程序当中，因为这些领域的很多数据已经在云计算中。

对于大部分的人来说，云计算是一个很大、模糊且有点遥不可及的梦。一些人在看待大数据战略时，会将其等同于将大数据放入云端，但是这样的说法是真的有远见还是只是简单的重复行业会议中的观点。

实际上，大数据和云计算有很大的重叠和交集，所以企业很可以很明确的宣称自己正在利用内部部署的Hadoop、NoSQL或者是企业数据仓库环境进行基于云计算的大数据战略。同时还要提醒大家：云计算被广泛的认为是包括除了“私有部署”以外或者是代替公有云、SaaS和多租户托管环境。

但如果你将云计算的定义限制为公共订购服务，你就会遇到一个核心问题：需要确定哪些大数据应用更为适合公有云/SaaS环境或者是传统的内部部署。换句话说：通过外部的服务提供商的管理，何时才能提高大数据的可扩展性、弹性、效能以及成本效益、可靠性。以下是四个关于大数据迁移至云端的用例，帮助辨别你的大数据是否已经处于云端了。

企业应用已托管在云中

对于很多企业来说，特别是中小企业来说，如果你用的是外部服务商提供的基于云计算的应用程序，实际上企业中的大部分交易源代码已经在公有云当中。如果你有很多的历史数据都在云计算平台中，也许已经累计构成大数据了。

此时，利用外部服务提供商或者是其合作伙伴提供的数据分析增值服务比完全依靠企业内部的资源更有效，服务包括客户流失分析，营销优化，或异地的客户数据的备份和归档服务。

高容量的外部数据源则需要预处理