云计算在高效处理、存储和分析大数据方面发挥着关键作用。通过按需访问可扩展基础设施和托管服务，云平台使企业无需构建和维护昂贵的本地系统。这使得开发者能够专注于从数据中提取洞察，而不是管理硬件或软件配置。云计算的灵活性和全球覆盖使其成为处理大数据的体量、速度和多样性的实用基础。
云计算对大数据的一个重要贡献是其动态扩展存储和计算资源的能力。例如，Amazon S3 或 Google Cloud Storage 等服务允许开发者无需前期硬件投入即可存储 PB 级数据。在处理这些数据时，AWS EC2 或 Google Compute Engine 等平台可以自动扩展集群以处理 Apache Spark 或 Hadoop 等分布式框架。开发者可以启动数百台虚拟机来并行处理 TB 级的日志数据，并在作业完成后将其关闭。这种弹性对于具有不可预测峰值的负载特别有用，例如用户活动高峰期间的实时分析。
云提供商还提供针对大数据工作流量身定制的托管服务。AWS Glue 等工具简化了数据集成，而 Azure Synapse 或 Google BigQuery 则提供了无服务器查询引擎，用于分析大型数据集而无需管理服务器。例如，一个团队可以使用 BigQuery 在几秒钟内查询数十亿条记录，从而利用 Google 的分布式基础设施。此外，云原生机器学习服务（例如 Amazon SageMaker）使开发者能够直接在存储的数据之上构建模型。这些服务减轻了部署和监控管道的运营负担，让团队能够更快地迭代。一个常见的用例是在云中存储的用户行为数据上训练推荐模型，然后将其部署为 API 进行实时预测。
最后，云计算通过具有成本效益的定价模式普及了对高级大数据工具的访问。按量付费的计费方式使组织避免资源过度配置，而预留实例或竞价型实例则优化了长期或容错工作负载的成本。例如，一家初创公司可以使用竞价型实例在非高峰时段以极低的成本预处理数据。云还简化了全球数据分发——内容分发网络 (CDN) 或多区域数据库确保了全球用户都能获得低延迟访问。通过抽象化基础设施的复杂性，云允许开发者专注于解决业务问题，无论是使用 IoT 传感器数据优化供应链，还是检测金融交易中的欺诈行为。