스트림 데이터 프로파일링 부 ( 6 ) 에 대해 설명 하 면 , 데이터 에 대한 이해 와 전반전 인 경향 을 알 기 위해서 는 단순 한 측정값 만 이 아닌 더 다양 한 분석 값 들 이 필요 하 고 이러 한 분석 값 들 을 통해 데이터 품질 지수 를 측정 하 게 된다 . 실시간 데이터 에서 도 마찬가지 로 평균 , 카운트 , 합계 등 의 추가 적 인 정보 를 획득 하 는 작업 을 진행 한다 . 기존 방법 과 다른 점 은 반드시 시간 에 대한 정보 가 포함 되 어야 한다는 것 이 다 . 앞서 고정 메타 데이터 로서 정의 된 샘플링 의 내용 을 기준 으로 시간 t 안 에서 의 데이터 의 카운트 , 평균 , 최소 값 , 최대 값 , 합계 , 유일 데이터 개수 , 빈도 분석 등 을 수행 한다 . 또한 실시간 데이터 프로파일링 의 경우 빠른 분석 시간 도 함께 요구 하 기 때문 에 정해진 시간 안 에 분석 시행 이 어려울 경우 확률 적 데이터 구조 ( Probabilistic data structures ) 방법 으로 100 % 정확 한 값 은 아니 지만 빠른 분석 이 가능 하 도록 한다 . 확률 적 데이터 구조 방법 에 는 유일 데이터 추정 법인 Hyperlog , 빈도 추정 을 위한 Count - Min Sketch , 데이터 포함 여부 확인 을 위한 bloom filter 등 이 있 다 .