Nomad Data 的灵感来自于这样一个认识：尽管数据市场本身却充斥着低效率。“数据应该易于查找、易于购买和易于集成，”Schneider 说。“但事实并非如此。存在很多摩擦点，其中很大一部分源于数据是多学科的这一事实。这不仅仅是原始数字；它还涉及理解背景，数据的艺术。”这种复杂性，加上有效处理数据的挑战，让 Schneider 相信，解决这些问题在未来几年将至关重要。
数据需求暴涨，数据货币化面临挑战
随着人工智能 (AI) 的兴起，修复数据市场的 危地马拉 whatsapp 号码列表 需求变得更加迫切。随着各家公司争相构建下一代人工智能模型，获取正确的数据已成为人工智能发展中最重大的瓶颈之一。“我们看到大量数据，但可用数据的数量要少得多，”施耐德解释说。“要构建这些人工智能模型，我们需要能够真正帮助训练它们的数据。如果没有这样的基础设施，我们将面临一些严峻的挑战。”
可用数据的需求与供应之间的差距因数据货币化的难度而加剧。施耐德指出，许多拥有宝贵专有数据的公司甚至没有意识到其价值。“他们看着自己的数据，却不知道这些数据可以做什么，”他解释道。“这是一个巨大的脱节。”通常，这些公司不了解如何打包和销售数据，也不知道要瞄准的正确市场。“他们甚至不知道谁会购买他们的数据，更不用说如何将其交到需要它的人手中了，”他补充道。