当各种类型的数据开始通过多个数据通道实时大量流入时，数据管理业务面临着新的复杂性。对超高速、大容量、多类型的业务数据的剖析，须要先进的数据管理技术和工具的成长和倒退，云计算技术就是在这种须要下应运而生的。
而后，在繁多、公共或公有云网络未能提供预期的业务后果之后，呈现了多云和混合云环境时代。
数据管理通常包含高度简单的工作，例如数据存储、数据集成、数据品质治理、数据安全和数据库治理。随着数据速度和数量的一直减少、数据类型的多样性以及有限的数据通道（传感器数据），数据管理很快就会变成一场噩梦，须要无效的技术解决方案。雪上加霜的是，将数据从数据存储传输到近程服务器的问题成为大多数企业难以解决的难题。
据预测，到 2022 年，基于云的服务市场将满足“90% 的组织”。只管云平台后劲微小，但云服务提供商也面临不少挑战。在以后数据优先和人工智能优先的时代，实时数据分析主宰着商业格局，业务剖析的简单挑战是：
- 孤立的数据存储库障碍无缝数据集成
- 因为数据源、数据类型和数据量的减少而导致的低质量数据
- 不足合格的数据迷信人员
- 不足明确定义的数据治理 (DG) 政策
因而，企业曾经开始寻找可能解决上述所有挑战的数据管理平台和工具方面的技术解决方案。这也转化为全面的数据管理策略，该策略思考了将来的数据品质、数据治理和简单的云基础设施。\
1、多云的数据治理挑战
构想一个业务场景，客户必须治理多个业务部门——每个业务部门都装备了本人的边缘计算环境，由独特的云服务提供商托管和治理。治理这种天文上和经营上扩散的数据可能会造成微小的数据管理故障。多云的最大益处是灵活性，即在企业须要的工夫和地点提供解决方案的能力。
在混合云基础架构中，资源在本地、公有云和公共云环境中共享。混合云中顺利运行的最大阻碍是不足治理和法规听从性。
缓解混合云中数据管理的挑战表明，只管混合云提供了将来的解决方案，但混合网络上的数据安全性和合规性问题是企业必须筹备应答的问题。
然而，在多云环境或者在混合云中，只管所有计算资源都散布在广域网上；资源管理（服务器）有些扩散，对计算服务的流动产生不利影响。
因而，这些类型的云计算设置会导致资源管理不统一和谬误，从而影响整体网络性能品质。此外，在日益标准的 IT 世界中，这些云网络当初面临着重大的合规性和治理问题。多云世界中数据治理的挑战解释了企业能够在多云环境中采纳的一些 DG 最佳实际。
2、云仓库的数据治理挑战
数据仓库日益增长的重要性在 Mordor Intelligence 报告中失去了回应，该报告表明数据仓库市场正以“11.17% 的复合年增长率从 2019 年的 63 亿美元增长到 2025 年的 119.5 亿美元”。在云上，数据仓库的开发进一步简化和减速。然而，数据治理和安全性依然是须要关注的两个要害方面。
Privacera 首席执行官 Balaji Ganesan 示意：
要变得像明天的数据环境那样去中心化和异构，数据治理须要集中管理，但须要本地执行。这实际上意味着理论的执行是由尽可能靠近数据的数据库和应用程序实现的，而不是放入另一个层，这会成为单点故障。
3、分布式云成为最终赢家
为了说明混合云和分布式云之间的次要区别，Gartner 分析师曾评论：
“混合云的一部分由客户设计、领有、管制和经营，另一部分由公共云提供商负责。客户保留对其经营局部的责任，但无奈利用公共云提供商的能力（例如技能、翻新速度、投资和技术）。分布式云是下一代云计算，在保留云计算劣势的同时扩大了云的范畴和用例。首席信息官能够应用分布式云模型来定位将来须要的地位相干的云用例。”
那么，什么是分布式云环境？分布式云促成了跨地区的多个公共云网络的共存，联合了本地数据中心、近程云提供商的网络和其余第三方地位。然而，治理是从单点集中控制的。
在分布式云网络中，通过提供边缘计算曾经很好地解决了这个问题——容许服务器和应用程序在十分靠近数据地位的中央执行，从而将业务剖析的速度、品质和性能进步几个品位。更重要的是，随着先进数据技术（如大数据、物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 等先进数据技术的呈现，边缘计算失去了商业推动。
边缘有助于解决以前在多云或混合云中被忽视的合规性问题。分布式云和边缘计算独特实现了在简单的多云环境中所有零碎的一致性。
分布式云操作的最大益处是将地方云的性能和服务扩大到近程卫星网络。谁是最大的受益者？当然是客户，客户当初能够在“繁多管制立体”上从他所在的地位治理多个天文上扩散的业务部门的所有业务计算需要。
4、赋予数据消费者势力
在自助数据分析时代，“赋能一般企业消费者”是企业的外围重点。尽管通用数据保护条例 (GDPR) 等数据法规对寰球企业施加了微小压力，要求它们进行恪守，然而一些新的挑战，例如企业数据素养推动企业突破数据孤岛，转向技术支持的数据共享性能。
5、展望未来：分布式数据管理就是答案
分布式数据管理路线图表明，鉴于企业中数据的指数级增长，集中的 IT 团队不可能治理和治理企业范畴的数据。为了确保对其所有用户的数据拜访失去良好治理和监管，企业“必须转向分布式数据管理模型”。
在分布式数据管理模型中，数据管理角色和职责在整个企业中共享。在这个新场景中，扩散的专家团队将“治理数据拜访和权限，同时打消目前集中 IT 存在的瓶颈。”
理论的施行过程可能绝对艰难，并且可能须要几年工夫能力演变成一个成熟的工作解决方案。将来的数据治理平台将须要综合规定用于数据处理，其中包含安全性、合规性以及其余数据管理工作的外围问题。