将数据转化成为有用的信息需要知道数据在哪里，而且要能够访问和分析它，当然，也要有一个真实的版本参考。云数据服务通过提供自助服务，访问信息孤岛系统的集成和聚合信息来协助数据转化。

　　“数据云旨在找到并访问本地数据；而不是将一份拷贝数据转移到某些数据仓库中，” Lyn Robison如是说道，他是Gartner 分支Burton Group的一名分析师，“理想状态下，数据云将会有一些来自BI立场的分析能力。这是一种完全不同的方法，不是把数据聚集在一起，数据云是一种概念，也就是将数据放在适合的地方并使其可访问。”

　　Burton对于云数据服务的正式定义是“连接孤岛之间单独数据的数据接线板。”……他们规定一种“调解、虚拟化和集成基于计算机的信息的方法，这些信息存储在孤岛中，同时确保业务人员能以任何形式使用Web浏览器、移动设备、现成的软件应用和分析工具进行在线搜索、查询和分析这些集成信息。”

　　Robison将数据云的关键称之为“实体和身份识别。”数据仓库普遍存在的问题是“要把用户信息从不同的信息系统带入数据仓库；关键是每个用户用不同的标识符进行身份识别（ID），”他说，“通过数据云，仍有这个问题，但是它可以在中心注册表和不同于现有源系统的动态查询注册表中记录这些标识符。”

　　Robison指出Data.gov和SKUforce.com就是数据云的例子。“SKUforce是专业的数据云，使来自多种企业的数据一同工作。”例如，他继续介绍：“你有一些产品、账单和材料、组件的编号，还有一个网上的注册表，这个注册表对齐进行一致性调解并作为每一个编号的注册表使用，它可以用于持续性的往返供应链。合作企业或者企业内部之间，你还可以使用外部数据云。”

　　Robison将云数据服务的重点称之为“可替代性”或者分辨可替代数据（可交换的资产）和不可替代数据（不可交换的资产）之间的区别。“我们的信息系统倾向于将所有事物看做可替代物。他们也不会记录那些重要资产的标识符。你可以使用数据云来调解不可替代资产的识别符。”

　　对于希望开始云数据服务的组织机构，Robison提供了如下建议：

　　（1）数据云的理念是简单的。“你不必购买软件来开始湖综合安装什么；你可以从企业已经拥有的软件许可证开始，”他说。

　　（2）创建相关业务主题的简单列表以及哪个信息系统拥有这些主题的信息。在企业内网发布。“一个客户端用于此，而且那个页面快速成为内网最受欢迎的页面，” Robison说。

　　（3）记录页面的使用。“Gather的统计学信息是关于那个页面时多么有用而且充满奇闻异事，”他说。

　　（4）找到业务人员不能找到所需具体主题信息的业务问题所在。

　　（5）开始创建一个注册表，为内网的页面提供更多细节信息；“可能是这些系统包含的所有飞机总信息。你开始为业务人员提供应该看哪个系统，在每一种不同的系统中该怎么称呼飞机,” Robison说。非正式的统计这些结果。

　　（6）随着组织获得更多的好处，就可以开始调整一些投资了。“对于需要投资的事情不要急于进入，”他建议。