使用即時數據面臨的主要挑戰

分析即時數據一直對使用 ML 模型的人提出挑戰，因為他們希望使用最新數據來提高推理的準確性。

由於即時資料的交付速度對於手動分析或用於資料組織的傳統軟體來說太快了，因此只有 AI 和 ML 才能理解大量的串流資料。但是，雖然使用即時數據是 ML 模型最有價值的應用之一，但對於希望利用該工具進行數據分析的人來說，它提出了幾個問題。

接下來，我們將討論那些試圖使用即時資料的人所面臨的一些主要挑戰以及克服這些挑戰的潛在方法

在哪些用例中，企業需要使用串流資料而不是批次資料？總的來說，資料流可以用於即時自動化決策，這可能涉及在複雜資料集的生產環境中利用機器學習模型。這方面的例子包括高頻交易中的演算法交易、醫療設備的異常檢測、網路安全中的入侵檢測或電子商務轉換/保留模型。因此，使用批次資料屬於“其他所有事情”，即時決策和上下文不如有大量資料要分析重要。因此，使用大量資料屬於「其他所有」類別，在該類別中，即時決策和情境並不重要，而是要分析大量資料。這方面的例子包括需求預測、客戶細分和多點觸控歸因。

使用即時資料的挑戰

雖然利用即時資料在連續資料流上訓練ML 模型具有快速適應變化和能夠節省資料儲存空間等優勢，但也存在挑戰。將模型轉換為即時數據可能會產生額外的開銷，如果沒有正確考慮這些挑戰，可能無法提供理想的結果。

即時的定義

處理即時資料提出了幾個挑戰，首先是即時資料本身的概念。 「即時」這個詞，不同的人有不同的理解。在分析環境中，有些人可能認為即時意味著立即獲得答案，而有些人不介意從收集數據的那一刻起等待幾分鐘，直到分析系統做出回應。

這些對即時的不同定義可能會導致結果不明確的問題。考慮這樣一個場景，在這個場景中，管理團隊對即時分析的期望和理解與實施它的人不同。不明確的定義會導致潛在用例和可以解決的業務活動(當前和未來的)的不確定性。

恆定的資料速度和容量變化

#一般來說，即時資料不會以一致的速度或數量流動，而且很難預測它的行為方式。與處理批次資料不同，在管道中發現缺陷之前不斷重新啟動任務是不切實際的。由於資料不斷流動，處理資料時的任何錯誤都會對結果產生骨牌效應。

即時資料處理階段的有限性進一步阻礙了標準的故障排除過程。因此，儘管測試可能無法發現每個意外錯誤，但較新的測試平台可以更好地調節和緩解問題。

資料品質

從即時資料中獲得有用的見解也取決於資料的品質。資料品質的缺乏會影響整個分析工作流程，就像糟糕的資料收集可能會影響整個管道的效能一樣。沒有什麼比從錯誤的數據中得出商業結論更糟糕的了。

透過分擔責任和民主化資料訪問，可以高度關注資料的正確性、全面性和完整性。有效的解決方案將確保每個職能部門的每個人都能認識到準確數據的價值，並鼓勵他們承擔維護數據品質的責任。此外，為了確保只使用值得信賴的資料來源，必須使用自動化程序將類似的品質政策應用於即時數據，因為這減少了不必要的分析工作。

各種資料來源和格式

由於資料格式的多樣性和資料來源數量的不斷增加，即時資料處理管道可能會面臨困難。例如，在電子商務中，活動監控工具、電子活動追蹤器和消費者行為模型都追蹤線上世界中的網路活動。同樣，在製造業中，各種各樣的物聯網設備被用來從各種設備中收集性能數據。所有這些用例都有不同的資料收集方法，並且通常也有不同的資料格式。

由於資料的這些變化，API 規範變更或感測器韌體更新可能會導致即時資料流中斷。為了避免錯誤的分析和潛在的未來問題，即時數據必須考慮到無法記錄事件的情況。

過時的技術

各種新的資訊來源為企業帶來了問題。目前分析傳入資料的流程的規模已大幅成長。使用本地或雲端中的資訊湖收集和準備資訊可能需要比預期更多的測試。

這個問題主要源於遺留系統和技術的使用，這需要不斷擴大的熟練資訊設計師和工程師來獲取和同步訊息，並創建將資訊傳達給應用程式所需的檢查管道。

鑑於處理即時資料的獨特挑戰，企業組織需要考慮哪些工具將幫助他們以最有效的方式部署和管理 AI 和 ML 模型。一個簡單易用的介面可以讓團隊中的任何人利用即時指標和分析來追蹤、衡量和幫助提高 ML 的效能，這將是理想的選擇。

基本的可觀察性功能，如生產中使用的數據的即時審計跟踪，可以幫助團隊輕鬆識別障礙的根本原因。最終，企業的競爭力可能取決於其從即時數據中獲得可操作的業務洞察力的能力，這些數據處理管道針對大量數據進行了優化，同時仍提供對模型性能的可見性。

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