這并不是說數據和數據庫的獲取和運行成本一直很高。僅此一項就是公共云的主要優勢。得益于按需云計算基礎設施的美好世界，企業可以在大約一天或更短的時間內從“需要數據庫”轉變為“擁有數據庫”。
但是，獲得云原生數據庫，并建立新的網絡數據庫的便捷性導致了數據復雜性問題，但存在一些核心缺點：
· 通常，對所有企業數據和該數據的場景沒有共識。數據仍然處于孤立狀態，甚至比十年前企業進入公共云的旅程還差。
· 現在面臨著意想不到的后果，例如缺乏對付安全性，數據治理甚至需要利用“單一事實來源”所需的理解。
企業確實有正在進行的項目在解決數據復雜性問題，例如鏈接開放數據云。鏈接開放數據云提供了松散耦合的數據，信息和知識的集合，任何可以訪問全球互聯網的人或機器都可以訪問。目的是創建Web提供的抽象層。它允許使用SPARQL查詢語言或SQL進行基本的和復雜的面向查找的訪問，從而提供對結構化和非結構化數據的訪問，其訪問方式與自網絡啟動以來訪問Web頁面以獲取圖像和文本頁面的方式相同。
當然，一系列技術提供商也提供解決方案，例如主數據管理，數據虛擬化以及其他允許您以改進的方式管理復雜數據的技術。換句話說，在數據庫之外(無論是否為云)提供數據語義和元數據管理。
現在所了解的是，這種用于處理云計算、跨云或混合云數據庫管理的方法無法很好地擴展或老化?？紤]到創新的快速步伐，在現在以及不久或將來的需求中，數據將變得更加復雜，包括技術上的多樣化。
試圖利用如今使用的方法和工具會增加復雜性，直到系統最終因其重量而崩潰。只需考慮一下當今數據中心中導致問“他們在想什么?”的工具的數量，的確，他們的想法包括尋找戰術解決方案，最終不會提供他們曾經提供的價值，在某些情況下會提供負面價值。
但當在思考如何解決這個問題時，一種方法似乎一次又一次地出現，這是最有可能的解決方案。確實，它已經在不同的學術界被廣泛采用。這是自我識別數據的概念。
但是這里的想法是：通過將更多的智能與數據一起嵌入以及對數據本身的更多了解，將自主數據概念進一步向前發展。無論數據存儲在何處，或在何處索取信息，人們都將擁有有關數據本身可用數據使用情況的所有知識。如果人們以相同的方式實現此概念，則它將使數據復雜性降低二十倍。
一些獨特的價值包括：
· 任何企業的最終目標都是要利用其擁有的所有數據，使企業公司中需要它的任何人都可以訪問它以獲取洞察力，并利用這些洞察力使業務更好地運轉。
· 隨著自動化程度的提高，數據團隊可以處理更高層次，更有價值的問題。他們可以專注于數據而不是數據平臺，以實現數據成功。
· 這是復雜數據管理需要解決的核心問題。自我識別數據提供解決數據復雜性問題所需的細節。
要實現這一目標，需要完成許多工作。我不確定我們是否有那么多時間;錯過這樣的事情會影響當今使用云計算的效率。是時候開始工作了。
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