云计算通过提供可扩展的基础设施、托管服务和灵活的工具来简化大型数据集的处理，从而支持数据分析。 开发人员无需维护物理服务器或本地集群，而是可以按需访问虚拟化资源，如计算实例、存储和数据库。 例如，一个分析 TB 级传感器数据的团队可以启动基于云的服务器来并行处理数据，然后在作业完成后将其关闭，只需为使用的时间付费。 这消除了前期硬件成本，并允许扩展以处理工作负载的峰值，例如在实时事件的实时分析期间。
云平台还提供专门构建的分析服务，从而减少了手动设置的需求。 用于数据集成的 AWS Glue、用于基于 SQL 分析的 Google BigQuery 或用于数据仓库的 Azure Synapse 等服务抽象化了基础设施管理。 开发人员可以专注于编写查询或构建管道，而不是配置服务器。 例如，一家零售公司可能会使用 Amazon Redshift 来存储销售数据，并在无需担心集群优化的情况下跨区域运行复杂的聚合。 许多服务还与机器学习工具（例如，SageMaker 或 Vertex AI）集成，使团队能够直接在其分析工作流程旁边部署预测模型。
最后，云计算促进了协作和可访问性。 存储在集中式云存储库（如 S3 存储桶或 Azure Data Lake）中的数据可以由分布式团队安全地访问，基于角色的权限可确保治理。 通常托管在云中的 Databricks 或 Snowflake 等工具允许多个用户同时查询相同的数据集。 例如，医疗保健分析团队可以使用共享的 Snowflake 实例来对患者数据运行实验，同时遵守合规性标准。 云的全球网络基础设施还减少了地理位置分散的用户的延迟，从而可以在各个区域实时分析数据。