(八)需要统计技术与云计算技术融合
尽管用于收集和分析数据的统计技术已相对成熟、自成体系，但其所能处理的数据量是有限的，面对不可同日而语的大数据、特别是其中大量的非结构化数据，恐怕单凭一己之力是难以胜任的，只能望“数”兴叹。首先遇到的问题就是计算能力问题，这就要求我们在不断创新与发展统计技术的同时，还要紧紧依靠现代信息技术、特别是云计算技术。云计算技术主要包括虚拟化、分布式处理、云终端、云管理、云安全等技术，或者说以编程模型、数据存储、数据管理、虚拟化、云计算平台管理等技术最为关键。借助云计算技术可以将网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术与现代网络技术融合起来，把多个计算实体整合成一个具有强大计算能力的系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等商业模式把它分布到终端用户手中。云计算的核心理念就是不断提高“云”处理能力来减少用户终端的处理负担，使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受强大的“云”计算处理能力。可见，统计技术与云计算技术的融合是一种优势互补，只有这样统计技术才能在大数据时代一展身手、有所作为，才能真正把统计思想在数据分析中得到体现，实现统计分析研究的目的。
数据创造统计，流量创新分析。由于各个应用领域的不断变化，特别是数据来源与类型的不断变化，使得统计学还难以成为一门真正成熟的科学。因此，在数据分析的世界里，不断提高驾驭数据的能力是统计学发展的终身动力。