1. 데이터 분석: 아키텍처 합성에는 다양한 소스의 입력 데이터가 필요하므로 분석 및 해석이 어려울 수 있습니다.
2. 데이터 품질: 데이터 품질은 아키텍처 합성에 매우 중요합니다. 품질이 좋지 않은 데이터는 잘못된 결론이나 잘못된 설계 결정으로 이어질 수 있습니다.
3. 데이터 통합: 서로 다른 소스의 데이터 통합은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 유용한 인사이트를 제공하려면 데이터를 표준화, 형식화 및 통일된 방식으로 결합해야 합니다.
4. 규모: 아키텍처 합성에 필요한 데이터의 규모가 방대할 수 있으므로 관리, 처리 및 저장이 까다로울 수 있습니다.
5. 개인 정보 보호 및 보안: 데이터 개인 정보 보호 및 보안은 아키텍처 합성에서 중요한 문제입니다. 데이터 소스에는 기밀로 유지해야 하는 민감한 정보가 포함될 수 있습니다.
6. 전문성: 아키텍처 합성에는 데이터 분석, 설계 및 아키텍처에 대한 전문성이 필요합니다. 건축 데이터 과학자와 데이터 분석가는 최상의 결과를 도출하기 위해 협력해야 합니다.
7. 학제 간 조정: 생물학, 물리학, 공학 및 컴퓨터 과학과 같은 다양한 분야의 연구원과 전문가는 유용한 통찰력을 얻기 위해 협력해야 합니다. 따라서 서로 다른 분야 간의 조정이 어려울 수 있습니다.
발행일: