Los datos del cliente se encuentran en un repositorio de datos. El lago de datos puede contener diferentes tipos de datos, como datos estructurados, no estructurados, semiestructurados, registros y datos de máquina a máquina. Todos estos tipos de datos deben procesarse en sistemas de IA.

La IA no es compatible con los sistemas de archivos Hadoop. Una arquitectura de IA típica no puede acceder directamente a los datos HDFS y HCFS, que deben trasladarse a un sistema de archivos comprensible para IA (NFS).

Para trasladar los datos del lago de datos a la IA normalmente se necesitan procesos especializados. La cantidad de datos en el lago de datos puede ser muy grande. Un cliente debe tener una forma eficiente, de alto rendimiento y rentable de trasladar datos a los sistemas de IA.

Sincronización de datos. Si un cliente desea sincronizar datos entre la plataforma de big data y la IA, a veces los datos procesados a través de la IA se pueden usar con big data para el procesamiento analítico.