自大型机和科学计算的早期以来，大数据背后的意识形态就已经存在。什么是新的关于大数据这个词本身，这已成为当今的商业代言命名的一部分。尽管如此，大数据仍然存在于大中型企业(SMB)之外，因为实现该技术所需的存储和处理能力过于昂贵。

云通过以托管解决方案的形式将必要的大数据组件带给大众来改变这种情况。这些新的基于云的功能正在增长，并且为最小的企业创造了更多机会来利用大数据，而无需传统的计算场和大型存储阵列费用。

大数据分析包括三个主要元素：非结构化数据量，处理能力和算法。自然，中小型企业面临的最大挑战是数据本身的查找，存储和访问。

要使它成为真正的大数据，必须要有大量的数据，而且大多数SMB不会在内部生成大量数据，这导致它们寻找替代数据源。在这里，云交付。

现在有几个大型的公共数据集，其中包含所有类型的信息，包括人口普查局，世界的数据以及Google的一般公共数据。

可以从多个政府机构(例如Data.gov)获得更多数据，而可以在Crunchbase.com，Kasabi.com，Freebase.com，Infochimps之类的网站上找到从Web流量到社交网络的以数据为中心的网站。 com和Kaggle.com。这些网站提供了用于分析的各种数据类型。

在整个2012年，这些数据集和其他数据集预计将成倍增长。数据分析研究公司麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)称，全球生成的数据量每年以40%的速度增长。

但是，数据只是方程式的一部分。所有这些信息都需要进行组织，分类和处理，这需要计算能力。

云服务可以再次提供这些功能。一个关键的例子是亚马逊的集群计算，这是一种基于云的超级计算机，可以提供这项服务。

亚马逊并不是唯一一家参与其中的公司：IBM和惠普等公司正在提供基于私有云的大数据分析平台。但是，由于此技术被设计为一个完整的平台而不是一项服务，因此这些平台仍然无法满足SMB市场的需求。

其他公司正在寻求通过提供按需分析解决方案来填补这一空白，该解决方案可以处理大数据并快速廉价地提供结果。一个很好的例子是Aster Data，它提供了基于云的按需分析平台以及基于设备和软件的分析产品。另一家希望将大数据分析引入云中的公司是1​​010Data，它已经开发了一个完全托管的大数据分析平台。

还有其他公司正在发展将大数据分析转换为云服务的势头。这些企业中最著名的就是Splunk，它以分析大量机器数据的软件而闻名。该公司目前正在开发Splunk Storm，这是一个数据分析平台，旨在为云开发人员构建多租户解决方案。这样，大数据分析的高成本可以分散在多个客户之间，从而产生规模经济，随着时间的推移，经济承受能力将提高。