在任何分析管道中，第一步都是数据收集。随着不同数据格式的使用和数据源数量的快速增长，实时数据处理管道将面临巨大挑战。
让我们以一家制造工厂为例，该工厂使用各 阿根廷电话号码数据 种物联网设备从生产设备收集性能数据，每个设备都有自己的数据格式和规格。在这里，如果数据模式发生任何变化，传感器固件将更新或者 （应用程序编程接口）规范发生变化，导致数据收集管道中断。因此，应考虑读数缺失的情况，以防止潜在的故障以及管道中的分析工具产生任何不准确的数据。
低效且过时的技术
实时数据分析的日益普及导致了新信息源的兴起，这给企业带来了问题。此外，使用实时数据需要一种与传统批量数据处理完全不同的方法。实时数据分析预计每秒都会向组织提供见解，而不是每周一次。它还要求工程师和设计师随着数据的不断发展而不断更新他们的技能。