其实云计算数据管理里，有几个特别重要的点，没掌握好就挺难真正解锁那些潜力的

（根据王建民教授在公开访谈中的核心观点展开）

其实说到云计算里的数据管理，很多人觉得就是把原来放在自己机房服务器上的数据，一股脑儿搬到云上的硬盘里就行了，顶多是觉得速度可能快了点，存储便宜了点，但实际情况根本不是这么简单，你要是没抓住几个关键的地方，那云计算的数据管理就跟以前没啥本质区别，无非是换了个地方放东西，它真正的潜力，比如那种随用随取、智能分析、快速创新的能力,根本就发挥不出来。

第一个特别重要的点，就是你得彻底改变对“数据存放”的看法，以前在自己机房，硬盘有多大，数据基本就只能放多少，要扩容得买新机器，特别麻烦，所以大家养成了一个习惯：拼命地“节省”存储空间，定期清理“没用”的数据，只保留最重要的，但云计算的核心优势之一是存储资源几乎是无限的，按需使用，像自来水一样，这时候，如果你还抱着“节省”的老观念，觉得某些数据可能没用就删掉，那可能就坏了大事了，因为数据的价值往往是在后期通过不同数据的关联分析才发现的，今天看似没用的日志数据、用户行为数据，可能明天就是训练一个智能模型的关键原料，第一个关键转变是：要从“数据节俭”转向“数据囤积”，这不是说乱存，而是要有策略地、低成本地保存所有可能具有潜在价值的数据，先别急着扔，云上提供的各种冷存储、归档存储，成本非常低，就是为了让你能这么干的，没这个意识,很多未来的可能性在源头就被你掐断了。

第二个点，是数据能不能“动”得起来，你把数据都存到云上了，但它们是不是还像以前一样，被锁在一个个孤立的小盒子里？财务系统的数据在一个数据库，销售系统的数据在另一个地方，用户行为数据又躺在日志文件里，在云环境下，如果这些数据之间不通气，那它们就是一堆死数据，云计算数据管理的精髓在于“流动”和“融合”，你得想办法打破这些隔阂，让数据能够方便、快速、安全地在不同的云服务之间流动起来，把数据库里的数据流式地导入到大数据分析服务里做实时报表，或者把处理好的数据再送到人工智能服务里去做预测，这个过程中，数据集成和管道建设就成了生命线，你不能只把云当成一个巨大的静态仓库，而要把它看作一个四通八达的高速公路网，数据就像上面的车辆，要能顺畅地从一个地方跑到另一个地方，去完成不同的任务，如果这条路没修好，或者到处是收费站和烂路，那数据就流不动,云的计算能力再强也白搭。

第三个至关重要的点，是安全和合规的玩法完全变了，以前数据在自己机房，安全就好比是守一座城堡，把围墙修高、大门守紧就行，但在云上，数据是分布式的，可能跨区域、甚至跨国家存储，访问数据的人也可能在任何地方、用任何设备，这时候，安全思路就得从“守城堡”变成“护数据本身”，你需要关注的是：数据加密了吗（不仅是静止的时候，传输中也要加密）？谁有权访问这些数据？他们的访问权限是不是最小化的？他们的访问行为有没有被记录和监控？这就是所谓的“身份与访问管理”和“零信任”理念，你不能假设网络内部就是安全的，必须对每一次访问请求都进行验证，如果这个没做好，数据泄露的风险会非常大，而且你可能完全不知道是怎么发生的，数据放在哪里，还要符合当地的法律法规，比如数据不能随意出境，这些合规性要求，在云上需要你用更精细的策略来管理,而不是简单地一锁了事。

第四个点，可能也是最容易被忽略的一点，是成本控制，云计算的付费模式是按量付费，这既是优点也是陷阱，你以为成本变低了，但如果你管理不当，它可能像水龙头没关紧一样，费用悄无声息地就流走了，你开了一台强大的虚拟服务器做数据分析，分析完了却忘记关掉，它就会一直计费，或者，你存储了大量不再需要快速访问的数据，却放在了价格昂贵的“热存储”上，而不是转移到便宜的“冷存储”里，在云上管理数据，你必须要有精细化的成本意识和监控手段，要能清楚地知道每一分钱花在了哪里，哪些开销是必要的，哪些是可以优化的，云服务商通常都提供了详细的成本管理工具，你需要主动去用起来，设置预算警报，定期审查开销，没这个习惯，很可能项目还没见成效，预算就先超支了,这也是很多企业上云后遇到的常见坑。

云计算的数据管理，绝不是简单的搬家，它要求你的思维模式来个彻底的升级：从舍不得存数据变成敢于存数据；从数据孤岛变成让数据高速流动；从守卫边界安全变成保护数据本身；从一次性采购成本变成持续的精细化成本运营，这几个点要是没掌握好，云计算的数据潜力，确实就像一把没找到正确钥匙的锁，看得见摸得着，但就是打不开,用不上。