如今我们听到越来越多关于大数据相关的信息，无论是大数据行业的工资薪酬还是大数据的人才缺口数量，它已然成为了是继云计算、物联网后的又一全球热点问题它不断的受到了社会各界的关注。大数据已经成为一种战略资源，具有广阔的应用前景。
大数据与云计算
为了解决互联网应用对大规模计算能力、数据存储能力的迫切需求，因此，云计算的概念顺势而生。
单单从技术层面上来看的话，如果要仔细说大数据和云计算的关系，他们之间就好像是作为一枚硬币的正反面一样，紧密联系。当然，大数据必定是无法使用单台的计算机来进行处理的。而仔细说来它的特色便是在于针对海量数据进行数据挖掘，与此同时它又必须得依托云计算的分布式处理。
如今，大数据的关注度变得越来越高。大数据分析也开始不自觉地和云计算联系到了一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
现如今，可以适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
从大数据与云计算之间相互的影响来看，前者为后者提供了广阔的应用背景，后者为前者数据管理提供了存储和计算资源，两者相互促进，相互依存。
大数据与物联网
目前，智能交通、智能家居、智能物流、智慧景区等应用开始不断的兴起，物联网已经日益的发展成为了未来经济的新增长点。由于互联网到物联网这一大幅度的跨越，极大地推动了大数据的发展。
其实，物联网的发展每层都是与数据的产生或者处理所息息相关的。所以大数据与物联网的结合一定是机遇与挑战并存的。
产生数据的平台已经变得非常多样化了。从原来最早的只是个人电脑已经开始扩展为传感器、智能手机、监控录像等，这种趋势的不断发展以及变化也就开始使得感知层需要感知的数据不得不开始日益的呈现出多样化的变化了。目前在市面上，比较主流的感知技术有这样几个，红外线技术、传感器技术和蓝牙技术等等，但是可以遇见的是跟随着感知的数据不断的增加，那么相应的感知技术也必须要不断的改进以及完善。
通信网和互联网等异构网的基础之上，还没有统一完善的标准体系。
大数据与数据空间
大数据本是来自不同的组织，所以它的跨域、分布以及海量的特点会给我们传统数据库的管理系统带来非常巨大的挑战，目前，管理着世界上最大数据的谷歌、雅虎和微软等公司，都不使用传统的数据管理系统，而是另辟蹊径去寻找可以满足大数据管理需要的技术。
在综合考虑数据的模型、组织形式和分类方法基础上，提出了与数据相关的eorespaee模型和与任务相关的TaskSPace模型，但该系统的不足之处是用户不能自己定义关联。
综上所述，经过种种分析，看起来可能有些晦涩难懂，但是通俗易懂一点就是大数据这个行业将会飞速发展，并且人才缺口会急剧增加。通过对与大数据相关联的物联网、云技术等等的相关分析，以物联网、云计算技术作为数据收集、数据管理手段，用数据空间技术来组织大数据，实现多层次、多粒度的大数据挖掘，是处理大规模数据行之有效的途径，也符合大数据管理和服务的需求。
经过各大数据的显示与研究，在我国，从人才招聘的需求来看，细分的IT、通讯的行业招聘中，大约有有10%都是和大数据紧密相关的，并且这个比例还在持续上升中。只要市场存在了巨大的人才缺口，都将会直接导致我们的各个企业开始以高薪聘请大数据人才：
所以，未来，一切皆数据。而只有成为数据工程师，才是真正掌控明天的高级人才！
