存储数据在公有云中优势尤其明显。云的弹性分配功能可以在需要时访问额外的存储空间。那么，选择将什么数据存储在云端，与本地服务器相比有所不同
一、面向客户的数据
如果你的公司有大量面向客户的数据，像商品分类，很适合将这些数据托管到云端，在公有云可以按需求、按地理分布或者预分配或者根据客户需求进行冗余复制。正所谓“让数据与需要的人保持紧密”。
二、分布式访问数据
可以从数个地点访问数据，尤其是是只读数据或者是从一个中心源定期同步的数据，适用于云端。公有云在存储上物理约束较少，你可以按照需求和预算进行分配，但是IT管理者必须考虑账户带宽需求以及可能的延时问题。
三、同步数据
尽管越来越多的可能来确保数据的多种副本保持一致和同步，但是有时唯一的保障就是让一个副本在本地经常使用。通常，企业会把一些数据放到云端，相关的数据本地化。如果他们必须让数据同步，一个主要的考虑就是应用感知同步。如果你正在处理的数据是以文件形式存在，就不复杂了。
四、敏感数据
一些组织选择将敏感客户数据本地化，因为安全问题或者是遵守具体的监管指南，像健康保险流通与责任法案(HIPAA)。从实践层面，静态和传输加密、更为综合的服务水平协议(SLA)以及其他的保障措施会协助恢复企业内部敏感数据存入云端的信心。但是安全更多的是一种关于实际流程的认知，一些企业认为把敏感数据本地化更为舒心。
五、数据备份
从本地系统备份数据，如从桌面或者企业数据中心备份数据到公有云，就是云存储有意义的很好的例子。带宽和存储空间是两个限制因素;你处理的越多，就更容易在云端来映射本地数据。从云备份中检索数据，如果是处理兆位字节的数据是有技巧的。如果通过互联网从云端抽取数据是不受限制的，让云提供商给你发送一个你的数据物理副本即可。
六、大型数据库
在一些案例中，远程托管数据实例并不现实，或者没有任何业务优势。例如，你可能需要映射一个大型数据库，但这个数据库只是一个很多人访问多个地点的数据库。另一方面，云端托管“大数据”更适合这些数据需要更大范围内进行访问的时候，对于数据分析或者商业智能来说，无论是不是公有资源。
