数据和云是任何数字化转型的两个关键要素，任何渴望成功的组织都不能忽视。
云的好处不再受争议-它带来了速度，敏捷性并降低了企业的总运营成本，而无需担心管理或维护IT基础架构。但是，要使组织进行创新，我们需要另一个关键要素-数据。
云使组织能够快速，大规模地存储，使用和处理数据，从而为业务行为创造价值。通过新的业务模式和创造价值的机会，它可以将重点转移到创新上。
让我们看一下构成云和大数据的三个引人注目的市场趋势。
High generation and consumption of data: As per a study by Associated Chambers of Commerce and Industry of India-PwC, the compound annual growth rate (CAGR) of data consumption in India is 72.6 percent and will be a whopping 10,96,58,793 million MB in 2022. With 500 million internet users in the country, we are big on data consumption.
Increasing focus on edge computing and data centre deployments: IDC reports that more than 30 percent of organisations' cloud deployments in India alone will include edge computing in the next four years so that data can be processed closer to the source for real-time decision making.
对 AI，ML，IoT等新兴技术的采用，对计算能力以及云存储产生了进一步的需求。
应用于数据的云原生架构突破了由不同业务部门的团队创建的数据提取和建模的孤岛，并使之具有全局性和流动性，不仅消除了通常为满足各个团队的需求而定制的数据资产的冗余。 ，但创建一个跨企业中每个架构层的数据平台。
基于微服务和DevOps的框架，数据平台连接组织中的基础架构，数据和应用程序，并促进提供“数据即服务”，其中，内部利益相关者不仅可以通过以下方式访问存储在各个存储库中的数据： API，但它为所有合作伙伴(包括作为业务生态系统一部分的外部机构)参与并为该数据做出贡献打开了大门，从而鼓励了创新的协作和数据货币化。
随着组织业务的增长，它也满足了扩大规模的需求。更进一步，这是使用AI和数据分析产生有意义的见解的机会。因此，数据变得无边界，消费变得有目的性，这不仅鼓励企业提高自助服务能力，而且给维持高水平的准确性和安全性带来压力。
企业在创建此支持云的数据平台时必须意识到其责任：
数据安全性：大多数云供应商提供的服务均符合联邦数据治理标准。但是，在云上实施数据安全性时，企业必须承担责任并确保其与企业级安全性策略保持一致，并符合有关数据隐私和使用的相关国际法律。随着数据变得无边界，企业必须负责定义和识别敏感信息，创建用于向云迁移的策略，在多云场景中管理数据完整性，培训和建立“安全意识”云人员。
数据管理：迁移到云通常意味着企业必须同时管理云和本地数据。另外，在安全需求和易于访问的数据之间取得平衡通常是挑战。除了访问管理外，还需要解决有关存储中的数据，管理非结构化数据，传输中的数据，数据备份和恢复的策略。组织必须考虑数据库管理系统(DBMS)云服务，因为该地区正在发生大多数创新。Gartner报告称，在2018年461亿美元的DBMS市场中，DBMS云服务已经达到104亿美元。
数据存储：为了最大程度地降低存储成本并最大程度地提高可访问性和安全性，对企业的存储需求进行战略规划至关重要。管理您自己的存储基础架构可能是昂贵，麻烦且费时的，而云是灵活，敏捷且可轻松扩展的，但是，云上的安全性需要保持警惕。
责任不止于此。有数据治理和风险管理。通过数据货币化，市场可以进行数据管理，从而增加认知能力以探索数据中的潜在机会，并利用云原生数据平台利用新技术。在云上时，需要管理大量的服务。特别是在多供应商的云服务环境中，精简资源以满足企业工作负载的技术和信托要求需要专业知识。
与可确保IT应用程序和企业运营的顺畅运行同时优化云的托管服务提供商合作，可使企业更轻松地管理混合云生态系统中的复杂数据结构，而不会影响安全性和合规性，同时确保维护服务级别协议。但最重要的是，它使企业有足够的带宽专注于创新和增长，而不是管理云平台的基本要素。