分析實時數據一直對那些使用 ML 模型的人提出挑戰，因為他們希望使用最新數據提高推理的準確性。

由于實時數據的交付速度對于手動分析或用于數據組織的傳統軟件來說太快了，因此只有 AI 和 ML 才能理解大量的流數據。但是，雖然使用實時數據是 ML 模型最有價值的應用之一，但對于那些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實時數據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，企業需要使用流數據而不是批處理數據？總的來說，數據流可以用于實時自動化決策，這可能涉及在復雜數據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算法交易、醫療設備的異常檢測、網絡安全中的入侵檢測或電子商務轉換/保留模型。因此，使用批處理數據屬于“其他所有事情”，實時決策和上下文不如有大量數據要分析重要。因此，使用批量數據屬于“其他所有”類別，在該類別中，實時決策和上下文并不重要，而是要分析大量數據。這方面的例子包括需求預測、客戶細分和多點觸控歸因。

使用實時數據的挑戰

雖然利用實時數據在連續數據流上訓練ML 模型具有快速適應變化和能夠節省數據存儲空間等優勢，但也存在挑戰。將模型轉換為實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。

實時的定義

處理實時數據提出了幾個挑戰，首先是實時數據本身的概念。“實時”這個詞，不同的人有不同的理解。在分析環境中，一些人可能認為實時意味著立即獲得答案，而另一些人不介意從收集數據的那一刻起等待幾分鐘，直到分析系統做出響應。

這些對實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，管理團隊對實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。

恒定的數據速度和容量變化

一般來說，實時數據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。與處理批處理數據不同，在管道中發現缺陷之前不斷重新啟動任務是不切實際的。由于數據不斷流動，處理數據時的任何錯誤都會對結果產生多米諾骨牌效應。

實時數據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，盡管測試可能無法發現每個意外錯誤，但較新的測試平臺可以更好地調節和緩解問題。

數據質量

從實時數據中獲得有用的見解還取決于數據的質量。數據質量的缺乏會影響整個分析工作流程，就像糟糕的數據收集可能會影響整個管道的性能一樣。沒有什么比從錯誤的數據中得出商業結論更糟糕的了。

通過分擔責任和民主化數據訪問，可以高度關注數據的正確性、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，并鼓勵他們承擔起維護數據質量的責任。此外，為了保證只使用值得信賴的數據源，必須使用自動化程序將類似的質量政策應用于實時數據，因為這減少了不必要的分析工作。

各種數據源和格式

由于數據格式的多樣性和數據源數量的不斷增加，實時數據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、電子活動跟蹤器和消費者行為模型都跟蹤在線世界中的網絡活動。同樣，在制造業中，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數據收集方法，并且通常也有不同的數據格式。

由于數據的這些變化，API 規范更改或傳感器固件更新可能會導致實時數據流中斷。為了避免錯誤的分析和潛在的未來問題，實時數據必須考慮到無法記錄事件的情況。

過時的技術

各種新的信息來源給企業帶來了問題。當前分析傳入數據的流程的規模已大幅增長。使用本地或云中的信息湖收集和準備信息可能需要比預期更多的測試。

該問題主要源于遺留系統和技術的使用，這需要不斷擴大的熟練信息設計師和工程師來獲取和同步信息，并創建將信息傳達給應用程序所需的檢查管道。

鑒于處理實時數據的獨特挑戰，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。一個簡單易用的界面可以讓團隊中的任何人利用實時指標和分析來跟蹤、衡量和幫助提高 ML 的性能，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實時審計跟蹤，可以幫助團隊輕松識別障礙的根本原因。最終，企業的競爭力可能取決于其從實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。