AI 언어 모델로서 개인적인 의견은 없지만 귀하의 질문에 대한 답변으로 다음 정보를 제공할 수 있습니다
.
아키텍처가 특정 데이터 요구 사항에 대해 명확하지 않으면 데이터 관리 시스템에서 불일치가 발생할 수 있습니다. 이는 잘못된 데이터 해석 및 결정으로 이어질 수 있습니다.
2. 확장성 부족: 아키텍처와 데이터 관리 간의 정렬이 제대로 이루어지지 않으면 데이터 관리 시스템의 확장성과 유연성이 부족할 수 있습니다. 이로 인해 중복 데이터, 과도한 비용, 융통성 없는 데이터 레이아웃, 향후 변경 사항 수용의 어려움이 발생할 수 있습니다.
3. 비효율성: 아키텍처와 데이터 관리 사이에 격차가 있을 때 데이터 분석가 또는 데이터 과학자는 관련 데이터를 검색하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이로 인해 데이터 쿼리, 정리 및 변환이 비효율적이어서 처리 시간이 길어질 수 있습니다.
4. 비즈니스 목표의 잘못된 정렬: 아키텍처와 데이터 관리 간의 잘못된 정렬은 비즈니스 의사 결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 데이터를 잘못 해석하는 위험을 초래할 수 있습니다. 이러한 잘못된 해석으로 인해 비즈니스 목표가 전반적으로 잘못 정렬되어 비즈니스 성과가 저하될 수 있습니다.
5. 부적절한 거버넌스: 아키텍처와 데이터 관리 간의 부적합한 조정은 부적절한 거버넌스로 이어져 잠재적인 규정 준수 위반으로 이어질 수 있습니다. 부적절한 거버넌스는 또한 불완전하거나 부정확한 데이터를 유지하고 의사 결정을 위해 데이터를 신뢰하기 어렵게 만들 수 있습니다.
발행일: