Os dados do cliente estão em um repositório de data lake. O data lake pode conter diferentes tipos de dados, como dados estruturados, não estruturados, semiestruturados, logs e dados de máquina para máquina. Todos esses tipos de dados devem ser processados em sistemas de IA.

O AI não é compatível com sistemas de arquivos Hadoop. Uma arquitetura de IA típica não é capaz de acessar diretamente dados HDFS e HCFS, que devem ser movidos para um sistema de arquivos compreensível por IA (NFS).

Mover dados do data lake para IA normalmente requer processos especializados. A quantidade de dados no data lake pode ser muito grande. Um cliente precisa ter uma maneira eficiente, de alto rendimento e econômica de mover dados para sistemas de IA.

Sincronizando dados. Se um cliente quiser sincronizar dados entre a plataforma de big data e a IA, às vezes os dados processados pela IA podem ser usados com big data para processamento analítico.