1. Analiza danych: Synteza architektury wymaga danych wejściowych z różnych źródeł, które mogą być trudne do analizy i interpretacji.
2. Jakość danych: Jakość danych ma kluczowe znaczenie dla syntezy architektury. Dane niskiej jakości mogą prowadzić do błędnych wniosków lub błędnych decyzji projektowych.
3. Integracja danych: Integracja danych z różnych źródeł może być trudnym zadaniem. Dane muszą być ustandaryzowane, sformatowane i połączone w jednolity sposób, aby zapewnić przydatne informacje.
4. Skala: Skala danych wymaganych do syntezy architektury może być ogromna, co utrudnia zarządzanie, przetwarzanie i przechowywanie.
5. Prywatność i bezpieczeństwo: Prywatność i bezpieczeństwo danych to istotne kwestie w syntezie architektury. Źródła danych mogą zawierać poufne informacje, które muszą być traktowane jako poufne.
6. Ekspertyza: Synteza architektury wymaga wiedzy z zakresu analizy danych, projektowania i architektury. Naukowcy zajmujący się architekturą danych i analitycy danych muszą ze sobą współpracować, aby uzyskiwać najlepsze wyniki.
7. Koordynacja interdyscyplinarna: Naukowcy i specjaliści z różnych dyscyplin, takich jak biologia, fizyka, inżynieria i informatyka, muszą współpracować, aby uzyskać przydatne informacje. Dlatego koordynacja między różnymi dyscyplinami może być trudna.
Data publikacji: