随着业务规模的扩大，基础设施的负担也成为一个问题。维护 AI 模型的实时数据需要自动化的、基于云的解决方案，而许多组织并不具备这样的解决方案。
挑战描述
数据孤岛 数据在不同部门、工具或平台之间孤立，难以统一访问。
格式不兼容 数据结构多种多样（例如 JSON、CSV、SQL），需要标准化后才能被 AI 使用。
数据质量差 数据不完整、重复或不一致会导致 AI 预测不可靠。
手动准备工作 清理、转换和丰富数据既耗时又容易出现人为错误。
缺乏实时数据 AI 模型通常需要最新数据，而批处理管道可能会导致延迟或信息过时。
可扩展性问题 随着数据量和 AI 使用量的增长，集成管道必须能够无瓶颈地扩展。
可观察性有限 团队难以追踪数据沿袭或监控管道健康状况，从而增加了失败的风险。
如果 AI 模型输入的数据不一致或不完整，其结果同 澳大利亚 whatsapp 数据库 样不可靠。从错误的预测到不相关的建议，其后果包括资源浪费和实际的声誉风险。更糟糕的是，不一致的数据会削弱用户对整个 AI 系统的信任。
为了正确使用 AI，组织首先需要正确集成 AI。
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