目前，大多数IT组织已将海量信息迁移到公有云上，并享受着云体验带来的简单性、自助式服务和自动化管理等优势。但大多数企业，尤其是那些不愿承担风险的企业，选择继续将私有和敏感信息保存在本地。
这些保留在本地的数据约占所有工作负载的三分之一，而随着组织向数字化和以云为中心的方向发展，有效管理本地数据基础设施变得愈加困难。事实上，在最近的ESG调查中，82%的企业高管表示管理已经成为一项关键挑战，而93%的高管抱怨存储管理的难题阻碍了他们的数字化转型。
ESG专门跟踪研究存储系统的高级分析师Scott Sinclair表示，
“现有基础设施根本无法跟上当今的业务发展速度。传统的数据和存储管理过于复杂，需要大量手动操作，大多数企业都不具备这样的专业知识，因为需要对太多变量进行调整，才能让一切顺利运行。”
好在，Unified DataOps正以订阅服务的模式为企业的存储管理带来新的契机。
Unified DataOps的工作原理是从网络边缘到云，创建云数据服务和云原生基础架构平台，用于访问和监管组织的所有数据和应用程序工作负载。这些云数据服务和平台通过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 实现高度自动化，这意味着它们可以在最少的人工干预下部署、配置、保护和调整存储容量。重要的是，它们还简化了存储管理生命周期，带来了一定程度的便捷性。
Unified DataOps最吸引人的方面之一，是打破了数据和基础设施管理的孤岛。换句话说，您无需再使用多个管理工具跟踪数据，而只需云原生控制的单一平台就可以管理数据。
如今，普通组织平均使用23种不同的数据管理工具，这毫无意义。谁在使用它们？一个人？多人？他们是否互相交流？他们在从这23种工具中收集汇总数据上浪费了多少时间？他们的员工是否有能力来操作所有这些工具？这些都是难以控制的。所以59%的人认为数据管理的复杂性正在增加。”
但是，通过使用Unified DataOps之类的云数据服务的方式，组织能够以全新的方式思考数据管理。统一的数据体验可以简化整个数据和基础架构生命周期中的工作流。最值得注意的是，组织可以轻松地在本地、混合、多云和公有云环境中快速平衡或移动工作负载。同时，基于AI和ML技术，系统可以自动化和优化原本费时费力的应用程序部署。IT团队只需将应用程序的名称和存储大小输入到云中枢平台中，AI就会自动生成部署建议。因此，它可以将配置从过去的一整天减少到仅仅几分钟，这种自动化可以从根本上改善应用程序开发和部署的生命周期。
