8. 결론 및 향후 전망 (Conclusion and Future Outlook of Data Collection)데이터 수집은 비즈니스, 인공지능, 의료, 금융, 소셜 미디어 분석 등 다양한 산업에서 필수적인 과정이다.데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 수집 방식의 자동화, AI 기반 데이터 수집 기술, 데이터 엔지니어링과의 융합이 중요한 방향으로 발전하고 있다.향후 데이터 수집 기술은 더욱 지능적이고 실시간 분석이 가능한 형태로 변화할 것이며,기업과 연구 기관은 이러한 변화에 대응하기 위해 새로운 기술과 전략을 채택해야 한다.8.1 데이터 수집의 발전 방향 (Future Trends in Data Collection)데이터 수집 기술은 단순한 저장 중심에서 실시간 분석, 자동화, 클라우드 네이티브 ..

7. 데이터 수집의 한계와 해결 방안 (Challenges and Solutions in Data Collection)데이터 수집은 데이터 기반 의사결정 및 AI 모델링의 핵심 단계지만, 여러 가지 한계와 문제점을 포함하고 있다.대표적인 문제로는 데이터 부족, 데이터 노이즈 및 오류, 대용량 데이터 관리, 실시간 데이터 수집 어려움 등이 있으며,이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 전략과 기술이 활용된다.7.1 데이터 부족 문제 해결 (Addressing Data Scarcity)데이터가 부족하면 분석 및 모델 학습의 신뢰도가 낮아지고, 예측 정확성이 떨어질 수 있다.특히, 희귀 질환 연구, 신규 비즈니스 모델, 특정 시장 분석 등에서는 충분한 데이터 확보가 어렵다.✅ 데이터 부족 문제의 원인신규 서비스나..