边缘处理和分析也正在占据主导地位，只向其他应用程序提供所需的信息，而不是将大量数据集转储到云数据湖和其他云服务中。此外，我们预计自适应、更智能的自动化将得到更广泛的采用，这些自动化可以从客户环境和体验中学习以改善结果。这可能在网络安全、数据移动性和生命周期管理（在正确的时间将正确的数据移动到正确的位置）和数字客 科威特手机号码数据 户体验等领域特别有用。所有这些举措都需要更主动的非结构化数据管理、数据治理和监控程序，以避免数据沼泽和合规性违规，并减少数据分析师和科学家在数据管理和准备方面的手动工作。
云计算过度支出现象十分普遍。三分之一（）的云计算支出被浪费，高于去年的 。 根据 。云项目也平均超出预算 。因此， 将成为主流做法。 是一种云财务管理学科，旨在通过帮助工程、财务、技术和业务团队协作制定数据驱动的支出决策来最大化业务价值。 分析可以通过显示不同计划的预计节省和投资回报率来降低云数据迁移的风险。这将需要收集有关数据使用情况和年龄的指标以确定数据价值、本地存储和目标存储层的每 成本、本地与云的管理成本、目标存储的性能和可用性指标等。