提供云计算数据管理全部功能的混合部署（对提供者而言,云计算可以三种部署模式）

如今，云计算明显地简化了组织在210年前管理和访问利用程序、数据和基础设施的方式。云计算将愈来愈简单，而且下降了本钱，提高了变通性，这是一张黄金门票。

　　但是在通往云真个进程中产生了一件有趣的事情，那就是偶然发现了一个由多云、内部部署和大数据解决方案组成的混合世界。

　　云计算的许诺满足了复杂性增加的现实。新的现实致使了数据管理的挑战，信息生活在多个IaaS、PaaS和SaaS云中，由于组织正在努力“为工作选择适合的云。”一种选择是AWS，另外一种选择是微软Azure，第3种选择是谷歌云，而Salesforce则是第4种选择，所以数据分散在所有这些云平台中。

　　公共云和私有云和Google BigQuery、Amazon Redshift和Snowflake弹性数据仓库等分析云增加了多云和数据管理挑战的复杂性。随着组织继续快捷采取云服务，多云复杂性将会增加。

　　举例来看，调研机构Gartner公司预估，到2021年全世界公共云服务收入将到达3025亿美元,这几近是2017年总收入的两倍。同时，IDG公司发布的2018年全世界云计算研究报告发现，到2019年，10家公司中有9家将在云端最少具有一些利用程序或基础设施。

　　但是在可预感的不久的将来，任务关键型内部部署系统仍将保存，他们需要与云中的系统进行互操作，以交换数据并支持流程自动化。云优先组织可能会在云中占据一席之地，但在不久的将来的许多年里将会保存内部部署数据中心。

　　在混合多云环境中管理数据

　　随着数据在多个公共云和私有云和内部系统中积累，组织正在提出辣手的问题，例如：

　　如何确保跨多种IT环境的互操作性?

　　如何在所有利用程序中提供干净、一致、完全和可信的数据视野?

　　如何行之有效的地检测和保护敏感信息?

　　当混合多云环境中存在数据时，如何使数据一致、可访问和可操作?

　　随着混合多云环境中数据的增加，业务和IT的风险也会升级。如果没有一个整体的，治理良好的方法，组织会面对诸如业务分析和客户体验管理(CXM)等用例的复杂性。

　　客户关系管理(CXM)如何演化为客户体验管理(CXM)

　　客户关系管理(CRM)系统在20世纪90年代早期开始流行，不是管理客户关系，而是管理与客户相干的业务运营。客户关系管理(CXM)系统旨在捕获和解释客户数据，其中包括结构化和非结构化的客户关系管理(CXM)系统，使企业能够捕获、保存和分析有关客户的数据，以便洞察可以带来更好的参与度。但是，单独的客户关系管理(CXM)系统可能会提供虚假的安全感，由于它们许诺提供出色的客户体验，但常常缺少清晰、一致，完全和可信赖的客户视野，这在多云环境中得到了突出和放大。

　　如今，客户体验管理(CXM)已演化成一个新的学科，称之为客户体验管理(CXM)的更专业的附加功能，例如用于肯定“最好下一步行动”的算法，可以在客户参与度、收入和虔诚度方面获得明显成果。要做到正确的客户体验管理(CXM)需要无缝的互操作性，数据治理和数据交换，特别是营销利用程序存在于一个云平台中，而第3个云平台中的商业智能工具和数据仓库和ERP利用程序仍保存在本地。

　　由于这类程度的分散，实现销售和营销团队需要了解客户，预估他们的需求和经过正确渠道进行相干，及时地互动所需的360度客户视野变得更加困难。使用API、人工编码和以利用程序为中心的工具的传统和有限集成技术不太合适解决混合多云环境中的数据管理问题。

　　业务流程关键的下一代方法

　　各行各业的领先组织正在采取下一代方法。其中一个例子是Genomic Health公司，这是一家位于硅谷的基因组诊断测试提供商，可帮助优化癌症医治。Genomic Health使用跨多种系统的智能混合数据管理，包括基于云计算的Salesforce和内部部署利用程序，这些利用程序容纳大量敏感的患者、医生、临床和其他信息。

　　智能混合数据管理对像Genomic Health这样的云计算数一数二的全世界性公司尤其重要，其基因表达测试有助于指点全世界900,000多名癌症患者的医治决策。它还支持Genomic Health公司的计划，即增加新业务，更好地了解和吸引医生，并在国际范围内进行扩大，同时保持合规性。

　　在云优先的世界中，基于云计算的集成PaaS非常合适解决混合多云环境中的集成挑战。

　　集成PaaS需要超出基本的利用程序和数据集成，以满足云计算数据管理的全部功能，其中包括：

　　数据质量。确保数据准确性，消除重复，其实不断纠正问题，以确保业务具有可信和场景信息。

　　主数据管理。跨所有数据源(包括交易和交互数据)提供有关业务实体(举例来看，客户、供应商、合作火伴)的数据的360度视野。

　　数据隐私和保护。帮助快捷辨认敏感数据，修复人工智能驱动建议的问题，并遵照法规和数据安全策略。

　　如果没有这些功能，组织就会面对可能破坏业务目标的数据缺点。随着物联网、人工智能、区块链、加密货币等技术的成熟，它们没法应对延续变化。

　　这里的机会是在混合多云环境中引入基于元数据驱动的人工智能基础的数据管理，以对抗复杂性，并确保数据完全、准确和最近。

　　这可以立即带来更好的客户关系、明智的决策和运营效力。另外，IT可以为企业的数据管理实践提供面向不久的将来的适应性，适应下一波IT颠覆性发展。

　　最后，黄金门票可能不如为业务选择适合的云平台那样简单，但经过智能混合数据管理，企业可以为成功发展铺平道路。

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