AI 功能的好坏，取决于底层的数据。
这家平台想构建用户能够信赖的 AI 功能。而这些功能所需的数据，以各种你能想到的格式涌入——健康记录、化验结果和健康指标，布局各异、单位各异、质量参差不齐，没有任何两个来源在如何描述同一件事上达成一致。
你无法在这样的数据上运行智能功能。在任何模型可被信赖之前，必须有人把这堆乱麻变成干净、结构化、可供 AI 使用的数据——而且要可靠地转化，每一天，在一个不断成长的平台所产生的数据量上完成。这一层当时还不存在。
数据接入层，以及运行它的基础设施。
不是一次性的脚本，而是一个生产级的数据层——schema、管道、编排和可观测性——专为支撑平台的 AI 功能而设计，并随之成长。
一套 AI 能信赖的结构
我们设计了平台 AI 功能赖以构建的规范化 schema——统一格式与单位，调和每个来源对同一概念的不同描述方式，让一个数值无论来自哪里都表示相同的含义。
从原始记录到干净数据
数据接入管道解析健康记录、化验结果和指标，依据 schema 进行校验，并解决真实健康数据中常见的质量问题——把异构的输入转化为结构化、可供 AI 使用的输出。
为生产环境而建
我们把这些管道接入一个编排层，由它负责调度工作、处理故障与重试，并在新数据到达时随即处理——让数据接入成为一个自行运转的系统，而非需要有人时刻盯守的任务。
你看得见数据层
覆盖每一条管道的监控与可观测性：什么运行了，什么通过了校验，数据质量在哪里下降了。一旦出现异常，团队会在 AI 功能下游感受到之前就先发现。
与团队并肩，交付给团队。
梳理数据
我们逐一摸清真实的来源——健康数据中的每一种格式、单位和质量怪癖——并定义了对这个平台而言，可供 AI 使用究竟意味着什么。
构建数据层
schema、管道、编排和可观测性——从一开始就以注重隐私的方式构建，数据被谨慎处理，访问在每一步都受到控制。
在生产环境中运行
我们让这一层上线，为平台的 AI 功能供数，随后针对那些只在真实数据量下才会出现的杂乱边缘情形对它进行加固。
移交所有权
基础设施、schema 决策以及运维经验都归客户所有。他们的团队运行这一数据层，并随着平台成长而扩展它。
一个平台赖以构建的基础。
平台的 AI 功能如今立足于它们能够信赖的数据之上——干净、结构化、一致，由一个在生产环境中运行、并随着更多数据涌入而扩展的数据层产出。使用产品的人谁也看不见这个数据接入层；而他们触及的每一项 AI 功能都依赖它。
它自始至终以注重隐私的方式构建——数据被谨慎处理，访问受到控制——随后完成移交。客户的团队运行这套基础设施，拥有 schema，并随着平台成长而扩展这些管道。数据层由我们构建；它归你所有。
你的 AI 好坏，取决于你的数据层。
预约一次 30 分钟的通话。我们会一起梳理你的 AI 功能真正需要什么数据，以及构建——并拥有——一个生产级数据接入层需要付出什么。