Alors que Palowise étendait sa présence au-delà de l'Europe du Sud vers des marchés dynamiques à forte densité comme l'Inde et le Nigeria, son infrastructure principale d'ingestion de données a subi une pression opérationnelle importante :
- Volume et vélocité : Des marchés comme l'Inde génèrent des volumes immenses de publications publiques, de commentaires et d'interactions sur de multiples réseaux chaque seconde, saturant les pipelines de web scraping standards.
- Nuances régionales et culturelles : La capture des nuances linguistiques, régionales et contextuelles complexes dans les marchés émergents exigeait des données sociales propres, non corrompues et d'une grande exhaustivité.
- Charge de maintenance des scrapers : Les équipes d'ingénierie internes consacraient un temps précieux à maintenir des scrapers personnalisés fragiles et à s'adapter aux mises à jour constantes des API des plateformes, plutôt que de se concentrer sur le développement de modèles d'IA/LLM fondamentaux.
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