Какие преимущества и недостатки имеют смешанные информационные модели?

Некоторые преимущества смешанных информационных моделей:

• Обработка информации разных типов. 4 Смешанные модели обрабатывают разные типы данных в рамках одной системы. 4
• Снижение ошибок и повышение точности. 4 Смешанные модели устраняют слабые стороны каждого метода, объединяя сильные. 4
• Адаптивность к сложным задачам. 4 Смешанные модели подходят для решения разных задач, от обработки изображений до прогнозирования финансовых тенденций. 4
• Многозадачность. 4 Смешанные модели выполняют несколько задач одновременно, например анализируют данные и классифицируют их. 4

Некоторые недостатки смешанных информационных моделей:

• Необходимость хранения информации о местонахождении данных в сети. 1 Это увеличивает объём справочных данных и требует введения процедур оптимизации доступа к хранимым фрагментам. 1
• Сложности при согласовании произвольного числа хранимых фрагментов, связанных с каждым логическим фрагментом. 1 Обработка и оптимизация запросов могут быть нетривиальными задачами. 1