数据向云迁移的四个阶段，你的企业处于什么位置？

随着数字化转型的深入，企业正稳步将数据向云迁移，大多数企业计划在未来几年内迁移到云或扩大其云业务。这个过程中，每家企业都要经历云探索、云数据迁移、云数据成熟度和最终成为云数据的领导者这四个阶段。

对于具有不同数据需求的企业来说，因为不同部门和职能可能处于不同的阶段，所以每个阶段都有业务驱动力，推动IT和数据专业人员进一步创建，完善和利用云数据管理，来制定更好的业务决策。那么在在扩展的云数据基础架构中的四个阶段，有哪些需要注意的地方?

云探索

处于这个阶段的企业，大多会将数据存储在本地数据仓库中，并正在评估是否向云迁移。不过现在，企业的IT决策者应尽快采取行动了。根据调查显示，90%的企业已经着手考虑尝试将一些数据放到云数据仓库中了，所以在这个阶段的企业应尽早探索哪些数据要先行上云?评估不同云供应商的云数据仓库服务?以及制定相应的长短期目标。

所以在这个阶段，企业需要确定如何加快分析和报告速度，以帮助企业获得数据洞察力竞争。在创建报告和提取指标时，需要确保所拥有的数据是准确的和最新的。在云中构建数据分析平台的最佳位置。对于希望降低成本并节省数据管理策略时间的企业而言，云的规模和性能是正确的选择。

当涉及到数据体系架构时，应该确定产品和技能方面的差距，来确定如何扩展云。比如需要混合云架构吗?确定最适合企业的云数据仓库?咨询每个供应商的问题或找到咨询合作伙伴以帮助制定策略。

云数据迁移

这个阶段的企业已经向云进行投资，已经选择了云服务提供商和云数据仓库来管理其数据。现在，将需要决定将哪些数据加载到云中，以及如何高效地执行迁移操作。

正如正如在云探索阶段，企业需要利用云的速度。所以在这个阶段，企业需要搞清楚两个大业务驱动，即集中数据和创建可扩展的数据基础结构，以及告知企业如何设计其云数据管理平台。企业中会不可避免地面对数据孤岛的挑战。但是为了清楚地了解关键业务见解，将数据集中是必不可少的，云数据仓库和云原生ETL解决方案可以作为单一事实来源。

将数据加载到云中应该是一个经过衡量的项目。不如从一个小的用例开始，KPI和指标明确，并且可以访问数据源。在较短的时间内显示云数据分析的价值和速度，可以帮助IT决策者获得跟大认可，从而在云中建立可扩展的基础架构。

云数据成熟度

这个阶段，云现在已成为数据团队的重要支撑。现在，企业已经建立了可靠的云数据分析用例，改进了部分业务的分析和报告，甚至有可能日常运行数据编排和转换工作。

所以这时，企业已经有了让云接受更多挑战的时候，即进一步完善和磨练云数据管理策略。当需要准备和加载数据时，要确保不要在可自动化的任务上消耗资源。74%的企业表示，减少在数据准备和管道开发上花费的时间和资源非常“重要”。探索在哪里可以自动执行ETL流程的各个部分，以真正利用云的速度和功能。

所以在云数据管理中，成熟度的提高意味着责任的增加。随着将更多数据移至云，企业还将需要一个可以补充云战略和业务目标的技术堆栈。选择可以帮助你消除费时的任务(例如手工编码)并结合诸如灾难恢复或版本控制之类的保护措施的软件非常重要。

云数据领导者

在这个阶段，意味着企业已经处于云数据的有利位置，可以制定数据驱动的决策。可能已经在使用数据科学和高级分析来为整个企业的决策提供信息。甚至可能使用转换后的数据来创建机器学习模型和人工智能。数据是推动业务和产品开发的最大资产，企业会寻求进一步的投资，以借助洞察力更快地进行创新。