તેથી, મૂળભૂત રીતે તે આની જેમ શરૂ થાય છે, તે આર્કિટેક્ચરની વર્તમાન સ્થિતિની તપાસ સાથે પ્રારંભ થાય છે, ત્યારબાદ આગળનું પગલું ચોક્કસ ડેટા પ્રકારને ઓળખવા, ડેટા પ્રકારોની ધારણાઓ અને અવરોધો શોધવા, લક્ષ્યની યોગ્યતાને ઓળખી કાઢવાનું છે. મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ નો જે લાગુ થાય છે, ડેટાના વિશ્લેષણ અને મૂલ્યાંકન, ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ ની ઓળખ, એક ટોચની સમીક્ષા પૂરી પાડે છે અને સંદર્ભની મર્યાદાઓ અને ઉકેલોને સમજાવે છે અને એક રોડમેપ બનાવે છે.
కాబట్టి, ప్రాథమికంగా ఇది మొదలవుతుంది, ఇది ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని పరిశీలించడంతో మొదలవుతుంది, ఆ తరువాత తదుపరి దశ నిర్దిష్ట సమాచార రకాన్ని గుర్తించడం, సమాచార రకాల యొక్క అంచనాలను మరియు అడ్డంకులను కనుగొనడం, టార్గెటెడ్ యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం అవసరమైన వాటిని గుర్తించడం, సమాచారమును విశ్లేషించడం మరియు మూల్యాంకనం చేయుటకు క్లౌడ్ ప్లాట్ ఫాంగుర్తించడం, టాప్-డౌన్ సమీక్షను అందించడం మరియు సందర్భ పరిమితులు మరియు పరిష్కారాలను వివరించడం మరియు రోడ్ మ్యాప్ ను సృష్టించడం.