I dati dei clienti si trovano in un repository di data lake. Il data lake può contenere diversi tipi di dati, come dati strutturati, non strutturati, semi-strutturati, log e dati macchina-macchina. Tutti questi tipi di dati devono essere elaborati nei sistemi di intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale non è compatibile con i file system Hadoop. Una tipica architettura AI non è in grado di accedere direttamente ai dati HDFS e HCFS, che devono essere spostati in un file system (NFS) comprensibile dall'AI.

In genere, lo spostamento dei dati del data lake verso l'intelligenza artificiale richiede processi specializzati. La quantità di dati nel data lake può essere molto grande. Un cliente deve disporre di un modo efficiente, ad alta produttività e conveniente per trasferire i dati nei sistemi di intelligenza artificiale.

Sincronizzazione dei dati. Se un cliente desidera sincronizzare i dati tra la piattaforma big data e l'intelligenza artificiale, a volte i dati elaborati tramite l'intelligenza artificiale possono essere utilizzati con i big data per l'elaborazione analitica.