將源數(shù)據(jù)（來自煙草制造、貿(mào)易融資擔(dān)保或工程等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)）從各種系統(tǒng)中提取出來，整合到SQL Server數(shù)據(jù)庫中。這步驟可能使用ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、加載）工具。

對整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。這包括刪除重復(fù)的記錄、填充缺失的數(shù)據(jù)、修正錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)等。

將清洗后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在SQL Server數(shù)據(jù)庫中。SQL Server提供了多種數(shù)據(jù)類型和存儲(chǔ)引擎，根據(jù)需求選擇合適的存儲(chǔ)方式。

通過SQL語句查詢數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，為AI圖像識(shí)別提供輸入。

使用AI算法處理查詢結(jié)果，實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別功能。利用SQL Server的內(nèi)置機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，或者與外部AI平臺(tái)（如Azure Machine Learning）進(jìn)行集成。

該領(lǐng)域有大量的生產(chǎn)過程和設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，通過SQL Server的大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析能力，為AI圖像識(shí)別提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)支持。

該領(lǐng)域涉及到復(fù)雜的金融交易和風(fēng)險(xiǎn)評估，通過SQL Server的數(shù)據(jù)倉庫和OLAP（在線分析處理）功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度分析和挖掘，提高AI圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。

該領(lǐng)域處理大量的設(shè)計(jì)圖紙和施工圖片，通過SQL Server的文件存儲(chǔ)和BLOB（進(jìn)制大對象）支持，實(shí)現(xiàn)圖片數(shù)據(jù)的有效管理。