数据迁移在云采用中扮演着关键角色，它确保现有数据能够安全高效地从本地系统或其他云平台传输到新的云环境。如果没有正确的数据迁移，组织将无法充分利用云的优势，如可扩展性、成本节约或高级分析。此过程不仅涉及移动原始数据，还涉及转换数据以适应目标云系统的结构，验证数据的完整性，并确保在迁移后应用程序和用户仍然可以访问数据。例如，将传统的 SQL Server 数据库迁移到像 Amazon RDS 这样的云原生服务可能需要调整模式以与托管数据库功能（如自动备份或只读副本）保持一致。
数据迁移的一个主要挑战是最大限度地减少停机时间，并在转换期间保持数据一致性。开发人员经常使用诸如增量数据传输（仅复制已更改的数据）或混合设置（本地和云系统并行运行直到切换完成）之类的策略。诸如 AWS Database Migration Service (DMS) 或 Azure Data Factory 之类的工具可以自动化此过程的某些部分，从而减少手动错误。例如，一个团队将客户订单历史记录从本地 ERP 系统迁移到云数据仓库时，可能首先在非高峰时段复制历史数据，然后同步实时更新，直到切换完成。验证检查（如比较记录计数或运行示例查询）对于确保没有数据丢失或损坏至关重要。
迁移后，云中的数据将成为现代工作流程的基础。开发人员可以集成云原生服务，如自动扩展存储、无服务器计算或在本地环境中不切实际的 AI/ML 工具。例如，在将工厂设备的传感器数据迁移到 Google Cloud BigQuery 后，团队可以使用 Vertex AI 构建实时异常检测。正确迁移的数据还可以实现成本优化，例如分层存储策略或将很少访问的数据存档到更便宜的冷存储中。但是，成功取决于规划安全性（传输过程中的加密）和合规性（数据驻留规则），开发人员必须在迁移过程的早期解决这些问题。