分析实时数据一直对那些使用ML模型的人提出挑战，因为他们希望使用最新数据提高推理的准确性。由于实时数据的传输速度太快，无法进行手动分析或传统的数据组织软件，因此只有人工智能和机器学习才能理解海量流数据。但是，虽然处理实时数据是ML模型最有价值的应用之一，但它为那些希望利用该工具进行数据分析的人提出了几个问题。接下来，我们将讨论那些试图使用实时数据的人所面临的一些主要挑战以及克服这些挑战的潜在方法。企业需要在哪些用例中使用流数据而不是批数据？总体而言，数据流可用于实时自动化决策，这可能涉及在具有复杂数据集的生产中利用机器学习模型。这方面的例子包括高频交易中的算法交易、医疗设备中的异常检测、网络安全中的入侵检测或电子商务转换/保留模型。因此，处理批处理数据属于“其他一切”，其中实时决策和上下文不如分析大量数据重要。因此，处理批处理数据属于“其他一切”类别，其中实时决策和上下文并不重要，但要分析大量数据。这方面的例子包括需求预测、客户细分和多点触控归因。使用实时数据的挑战虽然使用实时数据在连续数据流上训练ML模型具有快速适应变化和节省数据存储空间等优势，但也存在挑战。将模型转换为实时数据可能会产生额外的开销，如果没有正确考虑这些挑战，可能无法提供理想的结果。实时的定义使用实时数据会遇到一些挑战，首先是实时数据本身的概念。“实时”这个词，不同的人有不同的理解。在分析环境中，有些人可能认为实时意味着立即得到答案，而其他人则不介意从数据收集到分析系统响应之间等待几分钟。实时的这些不同定义会导致结果不明确的问题。考虑一个场景，其中管理团队对实时分析的期望和理解与实施团队不同。不明确的定义会导致对可以解决的潜在用例和业务活动（当前和未来）的不确定性。恒定的数据速度和容量变化通常，实时数据不会以一致的速率或容量流动，而且很难预测其行为方式。与处理批处理数据不同，不断重启任务直到在管道中发现缺陷是不切实际的。由于数据在不断变化，处理过程中的任何错误都可能对结果产生多米诺骨牌效应。实时数据处理阶段的有限性进一步阻碍了标准故障排除程序。因此，虽然测试可能无法捕获所有意外错误，但较新的测试平台更擅长调节和缓解问题。数据质量从实时数据中获得有用的见解还取决于数据的质量。缺乏数据质量会影响整个分析工作流程，就像数据收集不当会影响整个管道的性能一样。没有什么比从错误的数据中得出商业结论更糟糕的了。通过分担责任和民主化数据访问，可以高度关注数据的正确性、全面性和完整性。有效的解决方案将确保每个职能部门的每个人都认识到准确数据的价值，并被鼓励承担维护数据质量的责任。此外，为了保证只使用可信赖的数据源，必须使用自动化程序将类似的质量策略应用于实时数据，因为这减少了不必要的分析工作。各种数据源和格式由于数据格式的多样性和数据源数量的不断增加，实时数据处理管道可能会面临困难。例如，在电子商务中，活动监控工具、电子活动跟踪器和消费者行为模型都会跟踪在线世界中的网络活动。同样，在制造业中，各种物联网设备用于从各种设备收集性能数据。所有这些用例都有不同的数据收集方法，通常也有不同的数据格式。由于这些数据变化，API规范变化或传感器固件更新可能会导致实时数据流中断。为了避免错误的分析和潜在的未来问题，实时数据必须考虑到无法记录事件。过时的技术和新的信息来源给企业带来了问题。当前分析传入数据的过程在规模上已显着增长。使用本地或云中的信息湖收集和准备信息可能需要比预期更多的测试。问题主要源于遗留系统和技术的使用，这需要不断扩大的熟练信息设计人员和工程师队伍来获取和同步信息，并创建将信息传递给应用程序所需的检查管道。鉴于处理实时数据的独特挑战，组织需要考虑哪些工具将帮助他们以最有效的方式部署和管理AI和ML模型。一个易于使用的界面可以让团队中的任何人利用实时指标和分析来跟踪、衡量和帮助提高ML性能，这将是理想的选择。基本的可观察性功能，如生产中使用的数据的实时审计跟踪，可以帮助团队轻松识别障碍的根本原因。最终，企业的竞争力可能取决于其从为大量数据优化的实时数据处理管道中获得可操作的业务洞察力的能力，同时仍然提供对模型性能的可见性。
