云数据管理市场正在朝着多云和人工智能（AI）解决方案的方向发展，但许多企业仍在面临筛选有效解决方案的挑战。
为了解决这一问题，企业在增加云解决方案时需关注几个关键因素。同时，选择提供正确功能的AI驱动数据管理解决方案提供商也是至关重要的。
多云环境的复杂性
通过提供多种云部署选项，企业可以利用其首选技术开发应用，即使这些技术在其他平台上已经标准化。这种灵活性减少了对特定供应商的依赖，但也带来了额外的复杂性。随着越来越多的企业转向多云策略，制定如何将不同云解决方案整合到现有架构中的战略显得尤为重要。在选择理想的多云数据管理方案时，企业应考虑以下几点：
集成与性能优化
组织在寻找解决方案时需要将视野扩展至云外。优化分析与应用开发不仅依赖于技术选择，还需考虑最佳的部署方案。
因此，必须选择一种能够在本地、私有云和公共云环境中无缝运行的数据管理解决方案。实现这种集成的一种方法是选择一系列基于相同代码基础的数据管理产品，无论其部署地点如何。
云的安全性和性能需要与本地部署的水平相当，以确保高可用性。Db2 on Cloud就是一个很好的例子，它不仅提供本地和托管选项，还可以在IBM Cloud和AWS上部署。
数据传输费用的考量
企业采用云技术的主要原因之一是其成本效益。然而，很多云提供商的低价承诺可能隐藏了额外费用，企业需要仔细研究这些费用，尤其是数据传输费用（无论是从云到本地还是云与云之间的迁移）。寻找没有这些费用的数据管理选项，如IBM Cloud，将是一个明智的选择。企业还可以向云专家咨询以寻找避免这些费用的策略。
迁移支持的重要性
将数据首次迁移到云中可能是一个复杂的过程，除非有周密的策略。与合适的云提供商合作可以确保迁移过程的简便与高效。
迁移方式主要包括提前迁移到云和在多云环境中迁移。提前迁移到云时，安全性和停机时间是首要考虑因素，因为任何小的失误都可能导致生产力损失，进而影响企业利润。IBM Lift CLI等服务能够在迁移过程中实现零停机时间和数据加密。
在多云环境中，云间的数据迁移也至关重要。如果数据迁移不便，将削弱多个集成云的优势。
将数据与AI结合
除了多云策略，现代化的人工智能信息架构也是企业亟需解决的任务。云数据管理解决方案应当与AI紧密结合，通过提升查询性能和简化AI应用开发，帮助企业更好地预测与塑造业务结果。换句话说，这些解决方案应由AI驱动并为AI的运作提供支持。
利用机器学习优化数据查询的路由，AI驱动的解决方案将显著提升查询速度。同时，通过基于历史数据的预测精度提高查询结果的准确性。
为AI构建的解决方案能够简化开发人员和数据科学家的任务，支持流行的编程语言和框架，如Go、Ruby、Python、PHP、Java、Node.js、Sequelize、IBM Watson Studio和Jupyter Notebook，并具备复杂建模和可视化的能力。
IBM Db2 11.5是一个优秀的示例，它整合了驱动和构建AI功能的数据管理解决方案。Db2 11.5的功能被誉为AI数据库，能够扩展至整个Db2产品系列，包括云选项和数据仓库。这样，准备构建预测模型并优化各种业务流程的企业能够直接在Db2云仓库中训练和运行机器学习模型，而无需进行数据迁移或学习新技能。
