人工智能和大数据如今得到蓬勃发展，应用也越来越广泛。云计算也是如此，尽管其已经存在了很长时间，并且相对更加成熟。许多人实际上已经采用云计算，但他们可能并不知道。
云计算和人工智能、大数据相互驱动
这三种技术都是相互驱动的。在云中开始工作对于已经呈指数级增长的数据积累来说是一个倍增器。数据量如此之大，企业尝试管理那些仍然具有商业价值的数据（甚至确定它是否有价值）很快就变得过于人为操纵，因此创建更复杂的算法，其次是创建算法的算法，采用人工智能可以让人们免于淹没在数据洪水中。
企业初始采用云计算，由于缺乏数据质量，并且容易进入云端，导致许多企业被数据淹没。事实上，大多数企业具有真正商业价值的云计算计划仍处于早期阶段。早期采用者（现在试图雇用更多数据科学家，而不是为了阻止数据洪水）已经成为其他公司的例子。可以采用他们的经验教训来建立愿景。
如果人们不知道事物是什么，则不要用熟悉的方式来处理。任何人对不熟悉的事物需要谨慎，而采用技术应该得到同样的谨慎对待。有人说，“每个组织都应将其业务移动到云端”， 人们可能会被这种想法误导，因为每个人很少同时做任何事情。金融服务是一个非常常见的领域，其中存储、处理和真实数据由客户委托给服务提供商，并通过全球互联网访问。
事实上，还有许多不同类型的云计算服务，并且给定服务和提供商的价值将会根据企业需求而变化。这是显而易见的，但常常被人忽略。毫无疑问，云计算服务将使大多数企业受益。但并非每个企业都需要各种类型的云服务，并且某些企业只使用特定的服务，并不适用于其他企业，即使它们将从相同的服务中受益。
数据存储就是一个很好的例子，因为它已成为一种普遍的需求。有些企业可以而且应该将所有数据保存在云服务中。因为如果企业要将整个业务迁移到云端，则需要进行某种备份。另一方面，许多小公司既没有能力也没有预算在云中安全地妥善维护其所有数据。大多数企业在云中存储某些类型的数据，并同时应用主数据管理（ MDM）以确保可用性和连续性。
绿色领域并不总是更环保
引导企业采用技术的最大障碍不是购买新技术，而是需要管理采用新技术的虚假安全感。利益相关者期望采用最新的云计算产品开展业务的部分原因是IT团队、供应商的销售人员和市场营销以及行业大肆宣传（这与供应商营销的推动非常相似，与递归流程的方式大致相同）。
另一个同样重要的部分是人的本性。人们一旦做出决定或拥有某种信念，通常在受到他人质疑时，其潜意识将强烈捍卫自己的决定或信念。这就是为什么人们经常采用大规模的解决方案的原因，因为它们越来越受欢迎，即使解决方案的效果并非总是如此。
稳步采用云计算
为了避免急于采用更加环保的云计算，企业IT部门和业务部门需要共同努力，以确定业务和技术目标达成一致。一旦达成目标，在做出重大承诺之前，应该通过试验或概念证明来支持对给定云计算解决方案如何进一步实现这些目标的分析。除了了解如何实现目标之外，其分析结果还必须积极寻求具有负面业务方面的副作用。最后，如果采用这种解决方案，则需要针对每个案例对分析进行审查和修订。
云计算服务具有很多好处，云服务的某种组合很可能会使企业受益。要记住实现最大收益（并避免糟糕组合的缺陷）的一些关键概念是：
- 云计算只是在他人的计算机上运行，企业需要相应地规划其安全性和连续性。
- 并非所有云服务都同样可靠。
- 并非所有服务提供商都适合企业的特定需求。
- 某个云服务可能非常适合企业的需求，并不意味着每个云计算产品都是最佳选择。
- 对某个企业有效的方法可能不适用于另一个企业。
- 大多数云计算服务都是多租户的。
- 在提交之前尝试购买，并进行验证。
- 服务等级协议（SLA）和价格结构差异很大，需要阅读细则。
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