Se você usa a internet para estudar, trabalhar, realizar transações financeiras, pedir comida ou um carro por aplicativo, você está gerando dados. O uso das redes sociais, aliado às compras on-line e serviços de streaming de vídeo aumentaram significativamente esse número. Estudos de 2020 dão conta que, em média, cada pessoa do planeta cria 1,7 MB de dados por segundo. E é justamente para obter insights de uma quantidade tão significativa de informações é que o processamento de dados entra em jogo.
Mas, afinal, o que é processamento de dados?
Para começar é preciso entender que os dados em sua forma bruta não são úteis para nenhuma organização. E o processamento de dados é o método de coletar dados brutos e “traduzi-los” em informações úteis. Geralmente é realizado em um processo que passa por uma equipe formada por cientistas e engenheiros de dados. Eles coletam, filtram, classificam, processam, analisam, armazenam e, em seguida, apresentam em um formato legível à grande maioria das pessoas.
Esse processamento é essencial para que as organizações criem melhores estratégias de negócios e aumentem sua vantagem competitiva. Ao converter os dados em formatos legíveis, como gráficos e documentos, os funcionários de toda a organização podem entender e usar as informações.
Agora que já estabelecemos o que queremos dizer com processamento de dados, continue a leitura aqui para entender melhor esse ciclo.
Como funciona o processamento de dados
O ciclo de processamento de dados consiste em uma série de etapas em que os dados brutos – entrada – são alimentados em um sistema para produzir insights acionáveis – saída. Cada etapa é feita em uma ordem específica, mas todo o processo é repetido de maneira cíclica. A saída do primeiro ciclo de processamento de dados pode ser armazenada e alimentada como entrada para o próximo ciclo.
Geralmente, existem seis etapas principais no ciclo de processamento de dados:
Coleta
A coleta de dados brutos é o primeiro passo do ciclo de processamento de dados. O tipo de dados brutos coletados tem um enorme impacto nos resultados. Portanto, os dados brutos devem ser coletados de fontes definidas e precisas para que as descobertas subsequentes sejam válidas e utilizáveis. Os dados brutos podem incluir números monetários, cookies do site, declarações de lucro/perda de uma empresa, comportamento do usuário, etc.
Preparação
A preparação é o processo de classificação e filtragem dos dados brutos para remover dados desnecessários e imprecisos. Os dados brutos são verificados quanto a erros, duplicação, erros de cálculo ou dados ausentes e transformados em um formulário adequado para análise e processamento adicionais. Isso é feito para garantir que apenas os dados da mais alta qualidade sejam alimentados na unidade de processamento. O objetivo desta etapa é remover dados redundantes, incompletos ou incorretos, para começar a reunir informações de alta qualidade para que possam ser usadas da melhor maneira possível.
Entrada
Nesta etapa, os dados brutos são convertidos em forma legível por máquina e alimentados na unidade de processamento. Isso pode ser na forma de entrada de dados através de um teclado, scanner ou qualquer outra fonte de entrada.
Processamento de Dados
Nesta etapa, os dados brutos são submetidos a vários métodos de processamento de dados através do aprendizado de máquina e algoritmos de inteligência artificial para gerar uma saída desejável. Esta etapa pode variar ligeiramente de processo para processo, dependendo da fonte de dados que estão sendo processados (bancos de dados on-line, dispositivos conectados, etc.) e do uso pretendido da saída.
Saída
Os dados são finalmente transmitidos e exibidos ao usuário de uma forma legível, como gráficos, tabelas, arquivos vetoriais, áudio, vídeo, documentos, etc. Essa saída pode ser armazenada e processada no próximo ciclo de processamento de dados.
Armazenamento
A última etapa do ciclo de processamento de dados é o armazenamento, onde os dados e metadados são armazenados para uso posterior. Isso permite acesso rápido e recuperação de informações sempre que necessário, e também permite que elas sejam usadas diretamente como entrada no próximo ciclo de processamento de dados.
Tipos de processamento de dados
Existem diferentes tipos de processamento de dados com base na fonte de dados e nas etapas tomadas pela unidade de processamento para gerar uma saída. Não há um método único que possa ser usado para processar dados brutos. Veja:
- Processamento em lote: os dados são coletados e processados em lotes. Usado para grandes quantidades de dados. Por exemplo: sistema de folha de pagamento.
- Processamento em tempo real: os dados são processados dentro de segundos quando a entrada é fornecida. Usado para pequenas quantidades de dados. Por exemplo: retirando dinheiro do caixa eletrônico.
- Processamento on-line: os dados são automaticamente alimentados na CPU assim que se tornam disponíveis. Usado para processamento contínuo de dados. Por exemplo: digitalização de código de barras.
- Multiprocessamento: os dados são divididos em quadros e processados usando duas ou mais CPUs dentro de um único sistema de computador. Também conhecido como processamento paralelo. Por exemplo: previsão do tempo.
- Compartilhamento de tempo: aloca recursos e dados de computador em intervalos de tempo para vários usuários ao mesmo tempo.
Métodos de Processamento de Dados
Existem três métodos principais de processamento de dados – manual, mecânico e eletrônico. Vamos entender mais a fundo um pouco de cada um deles:
- Processamento Manual de Dados
Este método de processamento de dados é tratado manualmente. Todo o processo de coleta de dados, filtragem, classificação, cálculo e outras operações lógicas são feitas com intervenção humana e sem o uso de qualquer outro dispositivo eletrônico ou software de automação. É um método de baixo custo e requer pouca ou nenhuma ferramenta, mas produz altos erros, altos custos de mão-de-obra e muito tempo e tédio.
- Processamento de Dados Mecânicos
Os dados são processados mecanicamente através do uso de dispositivos e máquinas. Estes podem incluir dispositivos simples, como calculadoras, máquinas de escrever, impressora, etc. Operações simples de processamento de dados podem ser alcançadas com este método. Tem erros muito menores do que o processamento manual de dados, mas o aumento de dados tornou esse método mais complexo e difícil.
- Processamento Eletrônico de Dados
Os dados são processados com tecnologias modernas usando softwares e programas de processamento de dados. Um conjunto de instruções é dado ao software para processar os dados e produzir a saída. Este método é o mais caro, mas fornece as velocidades de processamento mais rápidas com a mais alta confiabilidade e precisão de saída.
Vale lembrar que o processamento de dados ocorre em nossas vidas diárias, quer estejamos cientes disso ou não. Aqui estão alguns exemplos reais de processamento de dados:
– Um software de negociação de ações que converte milhões de dados de ações em um gráfico simples.
– Uma empresa de comércio eletrônico usa o histórico de pesquisa dos clientes para recomendar produtos semelhantes.
– Uma empresa de marketing digital usa dados demográficos de pessoas para criar estratégias para campanhas específicas de localização.
– Um carro autônomo usa dados em tempo real de sensores para detectar se há pedestres e outros carros na estrada.
Do processamento à análise
Se tivéssemos que escolher algo que se destaca como divisor de águas do mundo dos negócios de hoje, o big data seria a primeira coisa a vir à nossa mente. Embora envolva lidar com uma quantidade impressionante de informações, as recompensas são inegáveis. É por isso que as empresas que querem permanecer competitivas no mercado do século XXI precisam de uma estratégia eficaz de processamento de dados.
A análise, o processo de encontrar, interpretar e comunicar padrões significativos nos dados, é o próximo passo lógico após o processamento de dados. Enquanto o processamento de dados altera os dados de um formulário para outro, a análise pega esses formulários recém-processados e os dá sentido.
Mas não importa qual desses processos os cientistas de dados estejam usando, o grande volume de dados e a análise de seus formulários processados exigem maiores capacidades de armazenamento e acesso, o que nos leva à próxima seção:
O futuro do processamento de dados
O futuro do processamento de dados pode ser melhor resumido em uma frase: computação em nuvem com arquitetura escalável e processamento de dados em tempo real.
Embora as seis etapas do processamento de dados permaneçam imutáveis, a tecnologia em nuvem fornece avanços espetaculares na tecnologia de processamento de dados, o que deu aos analistas e cientistas de dados os métodos de processamento de dados mais rápidos, avançados, econômicos e eficientes hoje.
A nuvem permite que as empresas misturem suas plataformas em um sistema centralizado com o qual é fácil de trabalhar e se adaptar. A tecnologia em nuvem permite a integração perfeita de novas atualizações e atualizações em sistemas logados, ao mesmo tempo em que oferece às organizações imensa escalabilidade.
Além disso, as plataformas em nuvem são acessíveis e servem como um grande equalizador entre grandes organizações e empresas menores.
Então, as mesmas inovações de TI que criaram big data e seus desafios associados também forneceram a solução. A nuvem pode lidar com as enormes cargas de trabalho que são características das operações de big data.
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