如今，很多企业上云，只是把本地的数据技术、治理模式和安全能力迁移到云端，并没有思考如何通过真正云化的数据存储形式和技术方法，重构云端体验。
问题是，什么是存储和使用数据的新方法?与传统本地模式相比，最新的数据存储方式有哪些不同?把数据从传统的数据仓库、数据湖迁移到分布式数据网格，就是现代化设计体系吗?其实，很多人都非常困惑!
不管数据如何迁移，都会牵扯到一整台的技术堆栈，涉及到数仓、数据库、对象存储、主数据管理和数据虚拟化等等。如何解决数据迁移过程中面临的各种复杂问题?最有效的办法，就是借助专业工具!在把数据迁移到云端的时候，使用最有效的工具，可以让我们具备数据修复的能力。
就像我们在搬家前，需要清除垃圾一样。如果不彻底排除垃圾数据，会带来额外的数据处理成本。尽管，企业在数据迁移上花费了大量资金，但如果没有考虑到数据设计和技术升级改造问题，后期可能会带来更复杂的问题。比如，可能企业会去重新设计数据架构，去满足元数据管理以及数据治理需求，或者需要使用新的数据库技术模型(从SQL到NoSQL)，去重新规划数据问题。
说白了，如果企业在数据迁移之前没有考虑周全，之后可能意味着要进行二次数据迁移，花费双倍的时间和金钱去进行数据修复。那么，如何从根本上避免数据架构二次重建的事件发生呢?
一种方法是，要将数据直接迁移到公有云的平台或者数据库，然后通过云原生的架构、方法以及数据库模型存储数据，以便整个数据拥有永久性的数据修复能力。
另一种方式是，根据企业个性化需要，通过数据虚拟化的方式来完成业务改造。使用数据虚拟化工具，不仅让企业拥有多个数据库创建能力，还能拥有更现代化的数据结构。尤其是一些基于传统设备改造的云服务能力，可以让企业在利旧的基础上，实现现代化业务架构改造。
最后，制定一个完整的路线图，逐步实现数据库的云化目标。其实，很多企业都希望拥抱云，但只是眼下还没有在企业内部达成一致，没有与开发人员、运营团队、安全团队等，进行有效沟通。这也与数据库最新技术的成熟度以及大环境有关。随着数据库技术的不断演进，会有越来越多的企业通过最新技术，以及先进的数据存储方式，把数据迁移到云架构上来。
