1. 데이터 가용성 부족: 많은 경우 재해 복원력과 관련된 데이터를 사용할 수 없거나 제대로 수집되지 않습니다. 이러한 데이터 부족은 재난 복원력 프로그램을 만드는 데 큰 문제가 됩니다.
2. 다양한 데이터 유형의 통합: 데이터는 위성 이미지, 날씨 데이터, 소셜 미디어 업데이트 등과 같은 다양한 유형으로 제공됩니다. 이러한 서로 다른 유형의 데이터를 하나의 응집력 있는 그림으로 통합하는 것은 어려운 일입니다.
3. 프라이버시 보호: 데이터 프라이버시는 재해 데이터와 관련하여 여전히 큰 문제입니다. 이러한 데이터의 민감한 특성을 고려할 때 취약한 개인을 보호하기 위해 개인 정보를 유지하는 것이 필수적입니다.
4. 데이터 품질: 데이터의 품질은 크게 다를 수 있으므로 데이터에서 추출한 통찰력의 정확성과 신뢰성에 대한 우려가 제기됩니다. 이로 인해 재해 복구 프로그램을 개발하기 위해 데이터에만 의존하기가 어렵습니다.
5. 용량 제한: 일부 지역에서는 데이터를 수집, 저장, 분석 및 대응하는 용량이 제한될 수 있습니다. 이것은 재난 복원력을 위한 전략을 최적화하는 커뮤니티의 능력을 제한합니다.
6. 비용: 데이터 수집, 저장 및 분석은 비용이 많이 들 수 있으며 기술, 인력 교육 및 인프라에 대한 투자가 필요합니다. 이는 예산이 적은 지역사회에게 큰 과제입니다.
7. 해석: 데이터를 해석하고 복잡한 데이터를 이해하는 능력에는 교육과 전문성이 필요합니다. 이는 필요한 기술이나 리소스가 없는 조직에 문제가 될 수 있습니다.
8. 의사 결정 및 실행: 데이터에서 얻은 통찰력은 복원력을 구축하는 데 도움이 될 수 있는 실행으로 변환되어야 하며 이를 위해서는 의사 결정이 필요합니다. 그러나 최선의 행동 방침에 대한 합의에 도달하는 것은 복잡하고 끊임없이 변화하는 환경에서 어려울 수 있습니다.
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