什么是数据云？
数据云是集成的数据管理系统，该系统统一企业中所有的数据来源、数据存储和支持数据基础设施。大多数大型组织都拥有复杂的 IT 基础架构，其中可能涵盖多个云服务提供商、本地资源和旧版软件。这可能会导致数据出现冗余、编目不当且难以管理。数据云消除此类数据孤岛，可让组织中的每个人更轻松地访问数据并将其转化为可供使用的见解。
数据云有哪些好处？
数据云为您提供了一种适用于任何规模，可跨多个系统高效进行数据管理的基础设施。您可以确保任何人在需要时都可以访问数据，而不会破坏数据的完整性或安全性。下面提供了一些实施数据云的好处。
集中式管理
您的组织可以利用数据云，在单个统一的平台上收集、处理、存储与分析数据，而不用受限于隔离的数据基础设施。这确保了访问存储数据的员工和云应用程序能更好地进行治理和权限控制。不同于从多个位置管理访问权限，您的组织可以通过统一的控制点监管数据使用策略。
移动性更强
数据云支持不断变化的业务趋势，而数据共享不再局限于物理工作空间。它允许员工在世界的任何角落都能安全而高效地访问企业信息。您的组织可以在云数据存储系统（如分布式数据湖或数据仓库等）之间移动信息，而不用受制于基础设施锁定。在与 Amazon Web Services（AWS）之类的数据云提供商合作时，您有全部必要的数据管理工具来完成这个流程。
性能更高
借助于常见的数据共享协议，数据云使不同云存储解决方案之间的数据交流变得更高效。云应用程序可以访问并分析数据，您不必为复杂的系统兼容性的额外数据操作步骤而烦恼。数据云解决方案还支持各种类型的业务数据，包括事务型和分析型数据等，而不需要进行多余的修改。
增强安全性
数据云解决方案包含安全技术，可以在云环境中帮助您的组织保护敏感数据。很多组织必须满足监管合规要求，以保护客户的隐私并防止对已存储敏感信息的未授权访问。
通过整合云中存储数据的访问权限，您的组织可以更高效地应用数据安全策略和保护措施。例如，AWS Cloud 安全资源会帮助企业自动执行安全任务，并减少人工配置错误。
提高可访问性
组织利用数据云来打破孤岛，并在必要时将数据应用到业务流程当中。不同部门的员工可以访问作为单一数据源的数据云平台上的共享数据集。这些员工可以访问结构化和非结构化数据，并将其用于商业智能分析。这使得整个组织都能在相同信息的指引下团结且明智地开展工作。
数据云有哪些使用案例？
下面提供了一些常见数据云使用案例的示例。
以云为中心的应用程序开发
开发人员会通过在云中执行整个开发生命周期，构建以云为中心的应用程序。例如，他们会在云托管平台上编写代码、管理数据库，以及测试并部署应用程序。数据云会简化开发，帮助开发人员更轻松地处理数据。它还能使应用程序更接近于数据，这对要流式传输大量实时数据的 Web 应用程序来说非常重要。
数据共享
数据共享是改善员工效率和协作的重点。类似地，访问共享数据对应用程序用户和商业客户也很重要。数据云工具可帮助在依赖及时信息的各方之间顺畅地转移数据。数据云取代了旧版数据交换流程；后者需要多个互操作数据存储模块，以便将信息从一个孤立的存储移动到另一个。
业务分析
您可以利用数据云来整合结构化和半结构化数据，然后将它们用于分析以及加载到云数据库。业务分析师会使用数据云从各种数据来源中发现可作为行动依据的见解，并改善业务成果。另一方面，数据工程师则可以克服在业务分析实践中创建多个非标准数据管道的挑战。
备份和恢复
企业都知道有效的备份和恢复机制对确保运营连续性有多么重要。但是，数据的指数式增长令在不同平台的存储之间移动数据这项任务变得极具挑战性。
数据云平台可在互联基础设施内部托管所有任务关键型工作负载和备份存储，从而提供了一种更出色的恢复选项。您可以依赖备份系统，在发生中断时快速恢复数据。例如，组织会使用 AWS DataSync 将来自本地资源的数据备份到 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）。
数据云如何运作？
数据来源和数据架构是数据云的两大组成部分，但了解云数据平台也十分重要。
数据来源
数据来源是以未处理形态存在的原始数据集合。数据可能来自多个不相关的来源，例如电子邮件、社交媒体、客户关系管理（CRM）日志和销售交易等。
数据架构
数据架构描述您可以用来根据其预期用途在云中隔离与整理数据的方法。下面提供了一些常见的数据架构。
数据湖
数据湖可存储原始数据。原始数据指的是未经处理的信息，它们可能来自于云、本地资源，或边缘计算设备。
数据仓库
数据仓库存储用于特定业务目的的结构化数据。它可以随时为商业智能和分析提供数据。
数据湖仓
数据湖仓兼具数据湖的经济高效，以及数据仓库的结构化数据管理方法。它还提供机器学习和数据分析服务等功能，帮助组织运行商业智能查询。
数据网格
数据网格是一种去中心化数据存储，可允许您的组织扩展数据分析。有别于整体式数据存储的集中数据管理功能，数据网格会根据对应的业务领域分发数据所有权。
云数据平台
云数据平台可帮助组织将本地存储中的数据摄取到多云环境。它会在单个自主管理的门户中集成不同的数据架构，允许企业最大限度挖掘出结构化、半结构化和非结构化数据的价值。您的组织可以使用云数据平台来轻松管理、治理、分析和保护业务数据，而不用管理多种数据工具。
实施数据云面临哪些挑战？
虽然数据云可以助力数字化转型，但在将数据转移到云环境时，您的组织可能会遇到一些障碍。
数据摄取选项
如果您的组织想要从本地环境迁移到数据云，您要在多种选项当中进行选择。您可以通过直接连接、离线或两者组合的方式进行数据转移。但问题是，哪种方式最能满足您的业务需求呢？
AWS 提供多种方式，可用于将数据从本地迁移到云。例如，数据中心会使用 AWS File Gateway 将本地存储扩展到 AWS Cloud。
数据完整性
在迁移数据到数据云时，您的组织必须确保数据完整性不会被破坏。这就要求 IT 团队验证每个迁移到云的数据文件有和原始文件完全一致的元数据及信息。您可能需要编写特殊程序，以便在数据摄取期间保护元数据。
技术专业知识
将数据迁移到云的工作要求相关人员具备云领域的数据管理专业知识。您的公司可能需要分配额外资源来培训现有的 IT 团队，或聘用云专家在新平台上迁移和管理数据。支持性数据云工具，如 AWS Data Pipeline 等，可通过自动执行数据编排工作流，帮助组织轻松完成转移。
AWS 如何支持您的数据云实施？
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