企业越来越多地意识到将工作负载迁移到云中的价值，并利用改进的敏捷性来优化新产品和服务并减少资本支出和运营支出。随着企业业务继续将IT运营和应用程序转移到云中，对更加以云为中心的数据管理工具和平台的需求至关重要。

传统的数据管理工具非常适合本地工作负载，但是在涉及基于云的工作负载时往往会遇到困难。使数据管理工具以云为中心的一种方式是将其开发为云本地的-这意味着它们的架构可以在现代云计算平台所需的弹性和分布式性质下运行。云数据管理平台(也称为云数据湖屋管理平台)的其他一些主要原则是：

• 他们可以支持各种云生态系统(多云)中的数据。
• 它们由API驱动，并作为微服务交付。
• 他们使用容器和无服务器之类的现代结构来实现更快和可扩展的部署。
• 它们易于安装和设置。
• 它们易于管理，具有自动升级和补丁程序管理功能。
• 它们是根据服务利用率定价的。

云中数据管理的关键工具和功能

随着组织根据不断变化的业务需求和流程计划或重新设计其数据体系结构，云数据管理应成为首要考虑因素。在创建云策略时，需要考虑以下五项重要功能：

云整合

云可以推动创新，发现效率并帮助重新定义业务流程。但是，只有在您的云基础架构允许您在本地或多云环境的任何部分中集成，同步和关联所有数据，应用程序和流程时，才能实现这些优势。

从更细粒度的角度来看，企业可能希望设计，运行和自动化跨应用程序的业务流程。他们可能希望使用业务流程，API和消息传递实时集成应用程序，或者为其分析平台(云数据仓库和数据湖)运行提取转换负载(ETL)批处理集成作业，或者保持应用程序数据同步。

对于这些情况，组织需要智能数据和应用程序集成以及API管理工具，以及广泛的连接功能-所有这些都构成了现代集成平台即服务(iPaaS)的核心组件。

云数据质量和治理

当公司将数据作为其业务流程的核心时，最成功的组织就会意识到高质量，可信赖的数据在其数字化转型计划中的作用。正如麦肯锡公司(McKinsey&Company)的最新调查所指出的那样：“赋予员工持续使用数据作为决策依据的公司，其报告实现其数据和分析目标的可能性几乎是其他公司的两倍。” 另外，数据法规变得越来越复杂和动态。

为了推进其计划，组织必须确保整个企业中的人员都能够轻松定位，访问，理解和使用数据。您希望使业务和IT用户能够通过基于云的自动化数据质量和治理流程，从可信赖的，干净的高质量数据中快速实现业务价值。

云数据隐私和安全