對于那些已經(jīng)部署云服務(wù)的企業(yè)來說,，資源虛擬化帶來的靈活可擴展不必多言,，很多企業(yè)紛紛選擇了采購多個云服務(wù),，而這些在多云環(huán)境運營的企業(yè)要是不把數(shù)據(jù)整理好,，業(yè)務(wù)就會漏洞百出,。

隨著上云初期的經(jīng)濟紅利隨技術(shù)升級消失殆盡,，CIO對云上成本變得苛刻起來,，一些大型軟件企業(yè)的架構(gòu)師完全可以通過對云服務(wù)運行的監(jiān)控,，在數(shù)百萬美元中節(jié)省10-20%的成本,。事實上，像AWS,、Cloudyn這些廠商也提供了計算云成本的工具,。站在用戶的角度，多云方案也能讓其重奪議價權(quán),。

如今,，云計算廠商可以像水電煤一樣提供云服務(wù)，根據(jù)使用時間和用途進行收費,，并且希望自己像早年間的傳統(tǒng)軟件廠商培育長期的購買模式,。而用戶在選擇多云服務(wù)商時可不是只管比價那么簡單，不僅涉及業(yè)務(wù)對接，還有一些管理問題,，例如數(shù)據(jù)如何在異構(gòu)環(huán)境中遷移,、應(yīng)用如何跨網(wǎng)絡(luò)部署運行、服務(wù)如何跨云災(zāi)備恢復(fù)等,。那么,，這些問題如何解決呢？

企業(yè)上云不是一蹴而就的,，除了要明確業(yè)務(wù)需求,，還要根據(jù)實際運營狀況作出調(diào)整。舉個例子,，如果某家企業(yè)專注于事件分析類應(yīng)用,，就要側(cè)重大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫這些服務(wù),，而不是單純的事件處理,。也就是說，企業(yè)在采購時應(yīng)該主動提出方向性需求,，以找到具有性價比的方案,。

企業(yè)在云中分析數(shù)據(jù)并不是簡單的要節(jié)約資金，更要調(diào)用更多可能性,，比如通過可擴展的架構(gòu)實現(xiàn)更多的工作負載,，并且在實驗建模時把試錯成本降到最低。就像企業(yè)不想每一次在應(yīng)用創(chuàng)建時都去重新搭一遍平臺,，而是要去設(shè)計出一個可以良性循環(huán)的系統(tǒng)和機制,。而且在使用商業(yè)智能時，企業(yè)也在去尋求提高業(yè)務(wù)并發(fā)性,、決策質(zhì)量,、業(yè)務(wù)洞察力。

由于本地業(yè)務(wù)支持系統(tǒng)在云端并不是100%還原的,，這也是為什么企業(yè)客戶會認為數(shù)據(jù)到了云端就不能確保安全性了,，等到出問題時再去想辦法為時已晚。人們要關(guān)注過往數(shù)據(jù)庫的損壞,，而非新建數(shù)據(jù),，這不無道理。一味的搜集數(shù)據(jù)只會讓業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來越復(fù)雜,，盡管商業(yè)智能有著強大的計算力作為支撐,，但很難保證這些數(shù)據(jù)都是完美的。

企業(yè)需要了解非結(jié)構(gòu)化,、結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的具體影響,，而這些數(shù)據(jù)必須是與實際業(yè)務(wù)強相關(guān)的,，比如是直接用于投資或者運營的數(shù)據(jù)，商業(yè)智能所面臨的挑戰(zhàn)就是如何去獲取,、篩選,、標準化數(shù)據(jù)。在通用數(shù)據(jù)保護規(guī)范的影響下,，人們對于敏感信息的標記變得越來越敏感，如位置信息對服務(wù)商是有價值的信息,，但這種數(shù)據(jù)挖掘和獲取的成本真能換來很大的回報嗎,？

隨著數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，相應(yīng)占據(jù)的網(wǎng)絡(luò),、存儲,、計算資源也會水漲船高，使得開發(fā)者要針對實時情況對應(yīng)用做出調(diào)整,。對于不少多云的企業(yè)來說,，要在多個公有云服務(wù)中發(fā)揮數(shù)據(jù)治理功能是檢驗CSP的考量因素。同時,，符合行業(yè)標準的數(shù)據(jù)約束規(guī)則也容易被忽視,，這需要企業(yè)內(nèi)部的IT人員與監(jiān)管團隊共同來協(xié)助制訂相關(guān)政策。

此外,，評估云服務(wù)商的數(shù)據(jù)能力也是一大因素,，足夠領(lǐng)先的技術(shù)并不代表可以把背后的數(shù)據(jù)利用好，或者不代表擁有優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源,。就像柴油注入汽油車會出問題,，也不是任何數(shù)據(jù)對人工智能都有積極作用，不少案例已經(jīng)可以證明這一點,。例如,，有些聊天機器人在網(wǎng)絡(luò)上學(xué)習(xí)了負面評論，就會變得"尖酸刻薄"甚至引發(fā)了種族歧視問題,?？梢姡瑪?shù)據(jù)的開源性固然重要,，但如何找到有質(zhì)量的數(shù)據(jù)對AI發(fā)展有著決定性的影響,，尤其是在受到高度監(jiān)管的行業(yè)。

互聯(lián)網(wǎng)時代的快節(jié)奏讓數(shù)據(jù)也跑在快車道上,，松懈不得,。以城市交通治理為例，每天在城市道路上都在發(fā)生著堵車或者事故,，如果做不到對數(shù)據(jù)的實時分析就難以立刻找到有效的疏通辦法,，而在上下班高峰期時的交通堵塞往往因為某一個信號燈故障就會引發(fā),。

多云時代的數(shù)據(jù)量會成倍增加，而且會越來越復(fù)雜,，那么如何把這些數(shù)據(jù)利用好有的放矢,，就成為了關(guān)鍵所在。

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