1. डेटा विश्लेषण: आर्किटेक्चर सिंथेसिस के लिए विभिन्न स्रोतों से इनपुट डेटा की आवश्यकता होती है, जिसका विश्लेषण और व्याख्या करना मुश्किल हो सकता है।
2. डेटा गुणवत्ता: आर्किटेक्चर संश्लेषण के लिए डेटा की गुणवत्ता महत्वपूर्ण है। खराब गुणवत्ता वाले डेटा से गलत निष्कर्ष या त्रुटिपूर्ण डिजाइन निर्णय हो सकते हैं।
3. डेटा एकीकरण: विभिन्न स्रोतों से डेटा का एकीकरण एक चुनौतीपूर्ण कार्य हो सकता है। उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डेटा को मानकीकृत, स्वरूपित और एक समान तरीके से संयोजित करने की आवश्यकता है।
4. स्केल: आर्किटेक्चर सिंथेसिस के लिए आवश्यक डेटा का पैमाना बहुत बड़ा हो सकता है, जिससे इसे प्रबंधित करना, प्रोसेस करना और स्टोर करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
5. गोपनीयता और सुरक्षा: डेटा गोपनीयता और सुरक्षा आर्किटेक्चर संश्लेषण में महत्वपूर्ण चिंताएं हैं। डेटा स्रोतों में संवेदनशील जानकारी हो सकती है जिसे गोपनीय रखा जाना चाहिए।
6. विशेषज्ञता: आर्किटेक्चर सिंथेसिस के लिए डेटा विश्लेषण, डिजाइन और आर्किटेक्चर में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। आर्किटेक्चरल डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों को सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए मिलकर काम करने की आवश्यकता है।
7. अंतःविषय समन्वय: जीव विज्ञान, भौतिकी, इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान जैसे विभिन्न विषयों के शोधकर्ताओं और पेशेवरों को उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सहयोग करने की आवश्यकता है। इसलिए, विभिन्न विषयों के बीच समन्वय करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
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