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，在云端可以按需求、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、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云端托管，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。
某种类型的数据，因为某种原因，在本地数据中心或者私有云中存储更好。下面就是一些适合本地存储的数据的例子。
四、镜像数据副本
在一些案例中，镜像数据副本被认为是“反向备份。”数据副本存储在云端，会被动同步到一个或者多个主机上。比如Egnyte，使用托管在VMware的设备上，用企业私有云来执行本地同步。
五、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。
六、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。但是复杂的数据库，比如，必须根据应用同步的。
直播数据库需要同步，通过参与的应用从云端进行。在很多例子中，这些应用必须能够将同步目标看做传统的文件系统或者是应用需要扩展，来允许他们轻松地在云内外传输数据。
七、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。
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