到2020年，那些没有充分利用公共云进行大数据分析的公司将很难保持新兴技术数字领导者的领先地位，而竞争对手的发展速度更快。
云计算对数据和高级分析的影响令人震惊。但现在已经触及了采用公共云或内部部署的情况——尽管许多企业仍然在考虑这方面的问题，但他们明白需要投资更多的公共云来与有能力的客户接触。问题是，许多人正在与组织的驱动力和监管问题进行斗争，这些问题常常体现在技术异议中，而这些反对意见是站不住脚的。
公共云是2016年大数据的首要任务。为什么?因为企业在扩展其本地部署基础设施的过程中陷入了成本壁垒。他们想要更大更快地进行内部配置，包括混合的内部部署部分，但是不能保证速度。业内人士一致认为混合部署是最好的，但这并不全是这样。只有在必要时，企业才应实行公共云优先政策，并以混合部署或者将采用本地部署的数据中心作为临时措施。
在一项新的研究中，行业专家发现了大量的证据，使其得出了这个合乎逻辑的结论。最重要的是，一些行业领先的公司认为，他们在公共云中获得的大量数据诀窍是他们新的竞争优势。他们意识到，他们将能够更深入地了解客户，更快地适应客户需求，不断满意变化的客户需求。这就是为什么相信他们是这样认为的：
- 云计算加上大数据会产生指数变化，这被认为是摩尔定律。谷歌公司致力于公布云计算的摩尔定律哲学。考虑如果计算云基础设施价格继续下降一半，而大数据处理和分析能力每18-24个月就会翻番。云计算供应商可以利用规模为内部部署或混合部署竞争对手提供更快，更快的新功能，更新版本，并满足所有客户的需求。
- 指数变化正在推动云计算的创新速度。例如，无服务器创新，如AWSAthenaforSQL分析，谷歌的新人工智能服务，基于容器的多版本支持不同版本的开源工具，如Spark。
- 已经转型为公共云优先策略的企业，并将利用指数变化的优势和创新的步伐终将获胜。例如，在更多PaaS和托管服务上构建洞察应用程序的公司将能够以更快的步伐获取新功能和新版本的开放源代码。
这些趋势对于在Hadoop和Spark硬件和软件升级上花费时间来实现其数据架构现代化的公司绝对不可思议。只需要一到两个倍增周期，直到内部部署的锚点落在落后。
那么企业该怎么办?首先，需要一个计划，调研机构Forrester公司认为有步骤建立：为企业的大数据分析重点(SaaS，PaaS或IaaS)选择初始的基本云策略;识别候选的云平台服务，满足企业最高优先级的洞察需求系统;调整企业的大数据分析路线图，包括演进企业的云管理策略;最后选择适用于其他的基础云策略。
行业专家认为大数据已经开始迁移到公共云，但是会进一步发展，并比人们想象要快得多。拥有架构，知道如何利用新的指数速度的行业领导者最终将会获胜，而不会落后于人。
