관계형 데이터의 일관성 문제는 실제 응용 분야에서 모델의 성능과 일반화 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. 모델이 서로 다른 도메인 크기에서 일관된 성능을 보이지 않을 경우, 실제 환경에서의 예측 능력이 저하될 수 있습니다. 또한, 일관성 문제를 해결하지 않으면 모델의 신뢰성과 해석 가능성이 떨어질 수 있으며, 이는 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 관계형 데이터의 일관성 문제를 심층적으로 연구하여 실제 응용 분야에서의 모델 성능 향상에 기여할 필요가 있습니다.