首先，DIN的工作效果符合预期。
1. 为每个工作流程定制模块化架构
通过DIN，其模块化设计允许开发人员选择并集成各种预处理模块，从而提高生产力，减少医疗和金融等不同领域的冗余。
2. AI原生架构：AI设计的预处理
从旧系统切换，DIN利用基于AI的预处理算法。这使数据能够预先解决、结构化和格式化，以便获得最佳的输出和机器学习模型的效果。
3. 内置可扩展性
DIN设计中的可扩展性特征使其适合需要使用少量或大量数据集的组织，因此适用于不断扩展的数据集。
4. 数据动态加速自动化集成和时间缩放。
DIN的特性还自动化了去重、异常检测和特征工程，从而节省时间。因此，从数据到决策的时间大幅减少。
5. 数据驱动的变化响应趋势
变化的另一个方面似乎是最佳的，因为DIN的AI原生更新将适应新的范式，使预处理在读取优越数据结构时有效。
6. 跨域可用性
DIN结构的跨兼容特性改变了自主车辆、预测分析和其他应用领域的数据管理方式。
7. 支持AI模型的进步
尽管如此，DIN通过更好和结构化的数据提升了AI模型在准确性、偏见和其他参数方面的性能。
8. 财务收益
DIN消除了预处理和人工参与的需要，使其对年轻和小型公司具有成本效益。