যেহেতু AI ওয়ার্কলোডগুলি বিচ্ছিন্ন মডেল প্রশিক্ষণ থেকে পুনরাবৃত্তিমূলক ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণাত্মক কাজগুলিতে প্রসারিত হয়েছে, তাই অপারেশনাল চক্র জুড়ে অনুগত, সার্বভৌম ডেটা নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে। প্রচলিত স্টোরেজ আর্কিটেকচারের অধীনে, সংবেদনশীল এন্টারপ্রাইজ ডেটা নীরব স্টোরেজ পুল এবং বিচ্ছিন্ন নিরাপত্তা নীতির কারণে খণ্ডিত ব্যবস্থাপনার সম্মুখীন হয়। এটি বারবার ডেটা স্থানান্তর এবং অপ্রয়োজনীয় অনুলিপি তৈরি করতে বাধ্য করে, বিলম্ব, প্রশাসনিক ওভারহেড এবং অপারেশনাল খরচ বাড়ায়। স্কেলিটি এই অদক্ষ কর্মপ্রবাহকে "ডেটা ফ্র্যাগমেন্টেশন ট্যাক্স" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে, একটি সিস্টেমিক ত্রুটি যা এক্সাবাইট-স্কেল ব্যবসায়িক পরিবেশে তীব্রভাবে প্রসারিত করে।