各种规模和行业的组织都需要从其数据中获得更多的业务价值。数据监管人员面临着越来越大的压力，需要访问、管理、分发和分析来自不同系统和来源的所有数据，尽管这些数据仍然很有价值。使用传统系统、体系结构和存储体系结构来处理当今组织生成的大量数据可能既具有挑战性又成本高昂，从而促使组织迁移到云。这种改造不仅可以大大降低成本，还可以增加访问权限和生存能力。

尽管机会因组织的独特需求而异，但有几个关键的共同驱动因素推动着向云的迁移。其中包括以下内容：

存储、服务器和运营成本高，特别是对于本地实施。云提供了一种基于效用或基于消费的模式，允许人们为他们使用的内容和时间付费。将讨论从资本支出转移到运营支出是许多组织的驱动力。

由于数据的复杂性和数量，有必要持续且昂贵地维护旧解决方案。传统的本地数据仓库解决方案不是为大多数组织从其数据中获得增值见解所需的工作负载或数据量而设计的。

一些传统平台和技术无法扩展，或将达到使用寿命/支持的终点。这是传统数据仓库迁移接近或达到提供商生命周期/支持终止的直接结果。

使用分析和AI/ML获得更有意义的业务见解的能力不足。一些数据仓库解决方案正在达到“最终价值”，因为它们根本无法支持组织的理想目标和目的，并且维护成本超过了衍生价值。

从哪里开始？

一旦一个组织决定继续在云中发展，他们可能不确定从哪里开始。云迁移与其他大规模转型计划没有什么不同，因为通常有一个逻辑起点。传统上，数据仓库一直是起点，这是因为要容纳的数据量越来越大，需要(也是挑战)对组织进行深入了解，以及每万亿字节存储数据的成本很高。

如何开始？

在任何转型计划的开始，确实有必要关注几个关键的成功标准，对于数据仓库迁移或完整的端到端云计划来说都是如此。一些关键的成功因素包括：

1.

创建一个在整个组织中引起共鸣的引人注目的业务用例。这将确保倡议的明确性和战略指导，并提供成功的衡量标准。用例有助于创建业务案例，为信息技术和业务提供通用框架，并提供最大价值。

2.

了解当前状态和未来/理想状态并在整个组织中有一个共同的愿景非常重要。这包括审查技术架构和理解围绕该计划的政治和文化动态。一旦你对当前状态、理想目标和已确定的差距有了深刻的理解，你就可以更有效地制定短期/长期价值(数据、报告、分析和AI)的计划/路线图。

3.

当执行任何数据驱动程序时，创建和同意收集、识别、存储和使用数据的标准和要求的过程不应被视为可选过程。数据治理必须包括结构化、半结构化数据、非结构化数据、注册、分类和本体，因为通过可重复和合规的实践，这对组织的成功非常重要。治理需要解决所有新计划中必须考虑的所有类型的新数据需求。因此，必须从一开始就解决它，以确保生成的意见可以被信任，从而帮助组织从所做的投资中获得价值。