यह शोधपत्र बताता है कि जैसे-जैसे एआई तकनीक आगे बढ़ रही है और मशीन लर्निंग मॉडल वास्तविक दुनिया की प्रणालियों में तैनात किए जा रहे हैं, वास्तविक दुनिया के परिवेशों के विषम विशाल डेटा और कुशल प्रतिक्रिया आवश्यकताएँ मौजूदा सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर की सीमाओं को उजागर कर रही हैं। डेटा-केंद्रित आर्किटेक्चर (DOA) पर ध्यान केंद्रित करते हुए, जो इन मुद्दों के समाधान हेतु एक नए आर्किटेक्चर के रूप में उभरा है, हम इस बात की जाँच करते हैं कि वास्तविक मशीन लर्निंग-आधारित प्रणाली कार्यान्वयन और परिनियोजन प्रक्रिया में DOA को कैसे और किस हद तक अप्रत्यक्ष रूप से अपनाया गया है। सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में एक व्यवस्थित और अर्ध-स्वचालित पद्धति का उपयोग करते हुए, हम शोधपत्रों की समीक्षा करते हैं और प्रदर्शित करते हैं कि DOA को अपनाने से बड़े डेटा प्रबंधन, कम विलंबता प्रसंस्करण, संसाधन प्रबंधन, सुरक्षा और गोपनीयता संरक्षण जैसी आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद मिलती है, और मशीन लर्निंग-आधारित प्रणालियों को तैनात करने के लिए व्यावहारिक सलाह प्रदान करते हैं।
