大數據和云計算是信息技術領域的兩大核心方向，二者在技術定位、核心目標和應用場景上存在本質區別，但又在實踐中緊密協同。以下是具體分析：

技術定位：資源層 vs 數據層

云計算：本質是計算資源的虛擬化與共享，通過互聯網提供可動態擴展的IT基礎設施（如服務器、存儲、網絡、軟件等）。用戶無需自建物理設備，即可按需調用資源，實現“像用水用電一樣使用IT服務”。

大數據：聚焦于海量數據的處理與分析，核心是通過分布式計算、存儲和算法技術，從結構化或非結構化數據中提取價值。其技術棧包括數據采集、清洗、存儲（如Hadoop HDFS）、計算（如Spark）和分析（如機器學習）。

核心目標：效率優化 vs 價值挖掘

云計算：目標是降低成本、提升效率。企業通過云服務可避免硬件投資、減少運維成本，并快速響應業務波動（如電商大促時彈性擴展服務器）。

大數據：目標是從數據中獲取洞察。例如，零售企業通過分析用戶購買行為優化庫存；金融機構利用交易數據檢測欺詐；醫療機構通過病歷數據輔助診斷。

應用場景：基礎設施服務 vs 決策支持系統

云計算：適用于需要靈活資源分配的場景，如企業網站托管、移動應用開發、SaaS服務部署等。例如，初創公司可通過云平臺快速搭建線上業務，無需購買服務器。

大數據：適用于數據密集型場景，如精準營銷、智能推薦、預測性維護等。例如，短視頻平臺通過用戶行為數據訓練推薦算法，提升用戶留存率。