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无声的AI瓶颈：为什么传统数据策略将技术团队退回
AI投资正在增长，但是由于过时的数据策略，许多项目无法达到生产。探索传统数据系统如何创建无形的摩擦以及如何现代化数据基础架构可以解锁AI的全部潜力。
来源:Fusemachines洞察力科技公司一直在竞争跨产品和流程的AI集成，但是其中许多努力击中了并不明显的墙壁。兴奋在那里。这些型号可用。计算能力存在。进步摊位。
跨产品和流程的AI，通常没有注意到的是真正的阻滞剂：数据。
不是缺乏它，而是它的组织，访问和管理的方式。大多数技术团队仍然依靠旧数据系统和为不同时代构建的碎片策略，早在AI管道，实时决策或大型语言模型进入图片之前。
结果？长期升级时间，表现不佳的模型和AI倡议，这些计划永远不会达到生产。
这不是工具问题。这是一个基本问题。在数据策略赶上之前，即使是最好的AI想法也将仍然陷入中立。
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传统数据策略如何创建无形摩擦
旧数据系统从未考虑到AI的设计。随着时间的推移，他们发展了，以支持交易工作负载，报告和断开连接的业务功能，而不是快速移动AI管道。
在许多科技公司中，数据仍然生活在不同团队维护的单独系统中。格式不一致。一些数据被锁定在过时的体系结构中。其他人则缺乏适当的血统或元数据，因此很难追踪或信任。即使是对上游来源的微小变化也会使下游不可预测地触动，并在没有警告的情况下破坏模型。
过时的体系结构没有集中式治理或共同框架，团队花费的时间比构建数据更多。在开始任何培训之前，AI工程师被迫纠缠，清洁和转变零散的输入。这会减慢实验并增加错误的风险。
随着数据量表而成长