실시간 데이터 사용의 주요 과제

ML 모델을 사용하는 사람들은 최신 데이터를 사용하여 추론의 정확성을 향상시키려고 하기 때문에 실시간 데이터 분석은 항상 어려운 과제였습니다.

실시간 데이터는 수동 분석이나 데이터 구성을 위한 기존 소프트웨어에 비해 너무 빠르게 전달되므로 AI와 ML만이 대량의 스트리밍 데이터를 이해할 수 있습니다. 그러나 실시간 데이터 작업은 ML 모델의 가장 가치 있는 응용 프로그램 중 하나이지만 데이터 분석 도구를 활용하려는 사람들에게는 몇 가지 질문이 제기됩니다.

다음으로 실시간 데이터를 사용하려는 사람들이 직면한 몇 가지 주요 과제와 이를 극복할 수 있는 잠재적인 방법에 대해 논의하겠습니다.

기업에서는 어떤 사용 사례에서 배치 데이터 대신 스트리밍 데이터를 사용해야 합니까? 전반적으로 데이터 스트림은 실시간 자동화된 의사 결정에 사용될 수 있으며, 여기에는 복잡한 데이터 세트에 대한 생산 환경에서 기계 학습 모델을 활용하는 작업이 포함될 수 있습니다. 이에 대한 예로는 고주파 거래의 알고리즘 거래, 의료 기기의 이상 탐지, 사이버 보안의 침입 탐지 또는 전자상거래 전환/보존 모델이 있습니다. 따라서 배치 데이터 작업은 "다른 모든 것"에 속하며, 실시간 결정과 컨텍스트는 분석할 대량의 데이터를 갖는 것만큼 중요하지 않습니다. 따라서 배치 데이터 작업은 실시간 결정과 컨텍스트가 중요하지 않고 오히려 많은 양의 데이터가 분석되는 "기타 모든 것" 범주에 속합니다. 이에 대한 예로는 수요 예측, 고객 세분화, 멀티 터치 속성 등이 있습니다.

실시간 데이터 사용의 과제

실시간 데이터를 사용하여 지속적인 데이터 스트림에서 ML 모델을 교육하는 것은 변화에 빠르게 적응하고 데이터 저장 공간을 절약할 수 있다는 장점이 있지만 과제도 있습니다. 모델을 실시간 데이터로 변환하면 추가 오버헤드가 발생할 수 있으며 이러한 과제를 제대로 고려하지 않으면 이상적인 결과를 제공하지 못할 수 있습니다.

실시간의 정의

실시간 데이터를 처리하는 것은 실시간 데이터 개념 자체부터 시작하여 여러 가지 과제를 제시합니다. 사람들마다 "실시간"이라는 단어에 대해 서로 다른 이해를 갖고 있습니다. 분석 환경에서 어떤 사람들은 실시간이 즉시 답변을 얻는 것이라고 생각할 수도 있고, 다른 사람들은 데이터가 수집된 순간부터 분석 시스템이 응답할 때까지 몇 분 정도 기다리는 것을 마다하지 않을 수도 있습니다.

실시간에 대한 이러한 다양한 정의로 인해 결과가 불분명해질 수 있습니다. 실시간 분석에 대한 관리팀의 기대와 이해가 이를 구현하는 것과 다른 시나리오를 생각해 보십시오. 명확하지 않은 정의는 해결 가능한 잠재적인 사용 사례와 비즈니스 활동(현재 및 미래)에 대한 불확실성을 초래합니다.

일정한 데이터 속도와 용량 변화

일반적으로 실시간 데이터는 일정한 속도나 양으로 흐르지 않으며 어떻게 동작할지 예측하기 어렵습니다. 일괄 데이터 처리와 달리 파이프라인에서 결함이 발견될 때까지 작업을 지속적으로 다시 시작하는 것은 비현실적입니다. 데이터는 지속적으로 흐르기 때문에 처리 중 오류가 발생하면 결과에 도미노 영향을 미칠 수 있습니다.

실시간 데이터 처리 단계의 제한된 특성으로 인해 표준 문제 해결 절차가 더욱 방해됩니다. 따라서 테스트가 예상치 못한 모든 오류를 포착할 수는 없지만 최신 테스트 플랫폼은 문제를 더 효과적으로 규제하고 완화할 수 있습니다.

데이터 품질

실시간 데이터에서 유용한 통찰력을 얻는 것도 데이터 품질에 따라 달라집니다. 열악한 데이터 수집이 전체 파이프라인의 성능에 영향을 미칠 수 있는 것처럼 데이터 품질 부족은 전체 분석 워크플로에 영향을 미칠 수 있습니다. 잘못된 데이터에서 비즈니스 결론을 도출하는 것보다 더 나쁜 것은 없습니다.

책임을 공유하고 데이터에 대한 액세스를 민주화함으로써 데이터 정확성, 포괄성 및 완전성에 중점을 둘 수 있습니다. 효과적인 솔루션은 모든 부서의 모든 사람이 정확한 데이터의 가치를 인식하고 데이터 품질 유지에 대한 책임을 갖도록 장려합니다. 또한 신뢰할 수 있는 데이터 소스만 사용되도록 하려면 자동화된 절차를 사용하여 유사한 품질 정책을 실시간 데이터에 적용해야 합니다. 이렇게 하면 불필요한 분석 노력이 줄어듭니다.

다양한 데이터 소스 및 형식

데이터 형식의 다양성과 데이터 소스의 증가로 인해 실시간 데이터 처리 파이프라인이 어려움에 직면할 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래에서는 활동 모니터링 도구, 전자 활동 추적기, 소비자 행동 모델이 모두 온라인 세계의 웹 활동을 추적합니다. 마찬가지로 제조 과정에서도 다양한 IoT 장치를 사용하여 다양한 장치의 성능 데이터를 수집합니다. 이러한 모든 사용 사례에는 데이터 수집 방법이 다르며 데이터 형식도 다른 경우가 많습니다.

이러한 데이터 변경으로 인해 API 사양 변경이나 센서 펌웨어 업데이트로 인해 실시간 데이터 스트리밍이 중단될 수 있습니다. 잘못된 분석과 잠재적인 향후 문제를 방지하려면 실시간 데이터에서 이벤트를 기록할 수 없는 상황을 설명해야 합니다.

낡은 기술

다양하고 새로운 정보 소스는 비즈니스에 문제를 야기합니다. 들어오는 데이터를 분석하기 위한 현재 프로세스의 규모가 크게 늘어났습니다. 온프레미스 또는 클라우드의 정보 레이크를 사용하여 정보를 수집하고 준비하려면 예상보다 더 많은 테스트가 필요할 수 있습니다.

문제는 주로 레거시 시스템과 기술의 사용에서 비롯됩니다. 이를 위해서는 정보를 획득 및 동기화하고 정보를 애플리케이션에 전달하는 데 필요한 검사 파이프라인을 생성하기 위해 계속해서 확장되는 숙련된 정보 설계자와 엔지니어가 필요합니다.

실시간 데이터 처리의 고유한 과제를 고려할 때 조직은 가장 효과적인 방법으로 AI 및 ML 모델을 배포하고 관리하는 데 도움이 되는 도구를 고려해야 합니다. 팀 구성원 누구나 실시간 지표와 분석을 활용하여 ML 성능을 추적, 측정하고 개선할 수 있는 사용하기 쉬운 인터페이스가 이상적입니다.

프로덕션에 사용되는 데이터의 실시간 감사 추적과 같은 기본 관찰 기능을 통해 팀은 문제의 근본 원인을 쉽게 식별할 수 있습니다. 궁극적으로 기업의 경쟁력은 모델 성능에 대한 가시성을 제공하면서 대용량 데이터에 최적화된 데이터 처리 파이프라인을 통해 실시간 데이터에서 실행 가능한 비즈니스 통찰력을 도출하는 능력에 달려 있습니다.

위 내용은 실시간 데이터 사용의 주요 과제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!