实时数据可用性：聊天机器人、欺诈检测模型或需求预测引擎等人工智能工具需要实时或近实时数据才能有效运作。集成管道提供持续的数据流
数据，因此模型始终基于最相关、
可扩展的数据可用性：集成集中了数据访问，使 AIaaS 平台能够轻松地查询、处理和训练海量数据，而不会出现瓶颈。这支持更快的推理时间、更好的模型训练和更准确的结果——即使数据量不断增长。
归根结底，数据集成不仅仅是一项后端任务，更是 AI 创新的战略赋能者。没有它，即使是最好的 AIaaS 平台也将一无所获。
Ian Funnell
首席数据安全专家 | Matillion
AIaaS 数据集成的挑战
当今的现代数据环境比以往任何时候都更加复杂。公司 亚美尼亚 whatsapp 数据库 依赖于数十个云应用程序、数据库、分析平台和第三方 API。每个系统都会生成不同格式、数量和质量级别的数据。
不幸的是，这些系统很少使用相同的语言。集成不仅仅是连接两个平台；它正在将来自不同生态系统的数据协调成单一可用的格式。
这正是许多 AIaaS 计划开始步履蹒跚的地方。
破坏 AIaaS 的关键挑战
AIaaS 的数据集成带来了巨大的挑战。数据孤岛很常见，各个部门使用 HubSpot、Salesforce 和 NetSuite 等独立的工具。这种碎片化阻碍了 AI 模型访问业务的单一视图。
数据质量是另一个障碍：原始数据必须经过清理、验证和转换才能使用。这个手动过程通常缓慢且容易出错。