AB Data

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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