隨着數字化轉型的深入，企業正穩步將數據向雲遷移，大多數企業計劃在未來幾年內遷移到雲或擴大其雲業務。這個過程中，每家企業都要經歷雲探索、雲數據遷移、雲數據成熟度和最終成為雲數據的領導者這四個階段。
對於具有不同數據需求的企業來説，因為不同部門和職能可能處於不同的階段，所以每個階段都有業務驅動力，推動IT和數據專業人員進一步創建，完善和利用雲數據管理，來制定更好的業務決策。那麼在在擴展的雲數據基礎架構中的四個階段，有哪些需要注意的地方？
雲探索
處於這個階段的企業，大多會將數據存儲在本地數據倉庫中，並正在評估是否向雲遷移。不過現在，企業的IT決策者應儘快採取行動了。根據調查顯示，90%的企業已經着手考慮嘗試將一些數據放到雲數據倉庫中了，所以在這個階段的企業應儘早探索哪些數據要先行上雲？評估不同雲供應商的雲數據倉庫服務？以及制定相應的長短期目標。
所以在這個階段，企業需要確定如何加快分析和報告速度，以幫助企業獲得數據洞察力競爭。在創建報告和提取指標時，需要確保所擁有的數據是準確的和最新的。在雲中構建數據分析平台的最佳位置。對於希望降低成本並節省數據管理策略時間的企業而言，雲的規模和性能是正確的選擇。
當涉及到數據體系架構時，應該確定產品和技能方面的差距，來確定如何擴展雲。比如需要混合雲架構嗎？確定最適合企業的雲數據倉庫？諮詢每個供應商的問題或找到諮詢合作伙伴以幫助制定策略。
雲數據遷移
這個階段的企業已經向雲進行投資，已經選擇了雲服務提供商和雲數據倉庫來管理其數據。現在，將需要決定將哪些數據加載到雲中，以及如何高效地執行遷移操作。
正如正如在雲探索階段，企業需要利用雲的速度。所以在這個階段，企業需要搞清楚兩個大業務驅動，即集中數據和創建可擴展的數據基礎結構，以及告知企業如何設計其雲數據管理平台。企業中會不可避免地面對數據孤島的挑戰。但是為了清楚地瞭解關鍵業務見解，將數據集中是必不可少的，雲數據倉庫和雲原生ETL解決方案可以作為單一事實來源。
將數據加載到雲中應該是一個經過衡量的項目。不如從一個小的用例開始，KPI和指標明確，並且可以訪問數據源。在較短的時間內顯示雲數據分析的價值和速度，可以幫助IT決策者獲得很大認可，從而在雲中建立可擴展的基礎架構。
雲數據成熟度
這個階段，雲現在已成為數據團隊的重要支撐。現在，企業已經建立了可靠的雲數據分析用例，改進了部分業務的分析和報告，甚至有可能日常運行數據編排和轉換工作。
所以這時，企業已經有了讓雲接受更多挑戰的時候，即進一步完善和磨練雲數據管理策略。當需要準備和加載數據時，要確保不要在可自動化的任務上消耗資源。74%的企業表示，減少在數據準備和管道開發上花費的時間和資源非常“重要”。探索在哪裏可以自動執行ETL流程的各個部分，以真正利用雲的速度和功能。
所以在雲數據管理中，成熟度的提高意味着責任的增加。隨着將更多數據移至雲，企業還將需要一個可以補充雲戰略和業務目標的技術堆棧。選擇可以幫助你消除費時的任務（例如手工編碼）並結合諸如災難恢復或版本控制之類的保護措施的軟件非常重要。
雲數據領導者
在這個階段，意味着企業已經處於雲數據的有利位置，可以制定數據驅動的決策。可能已經在使用數據科學和高級分析來為整個企業的決策提供信息。甚至可能使用轉換後的數據來創建機器學習模型和人工智能。數據是推動業務和產品開發的最大資產，企業會尋求進一步的投資，以藉助洞察力更快地進行創新。
為了進一步擴大數據工作量，企業迫不及待地希望IT提供洞察力。在此階段，企業需要以全面的方式為業務的其他部門提供對數據源的訪問以進行分析。向企業中的每個人提供分析就緒的數據有助於促進數據明智的決策。現在，整個企業中的更多人員和團隊可以消除其流程中的疑惑，並在企業內部傳播數據素養。
為了實現數據民主化，企業需要確保適當的安全性和數據共享治理。IT專業人員和業務用户應在數據治理和雲解決方案的各個方面共同努力，以瞭解，實施和協作，以確保數據自助服務工作負責併合規。