Quer você use a internet para aprender sobre um determinado assunto, concluir transações financeiras online, pedir comida, etc., os dados são gerados a cada segundo. O uso de mídia social, compras online e serviços de streaming de vídeo contribuíram para o aumento na quantidade de dados. Um estudo de Domo estima que 1,7 MB de dados sejam criados a cada segundo para cada ser humano no planeta em 2020. E para utilizar e obter insights de uma quantidade tão grande de dados, o processamento de dados entra em ação.
O que é processamento de dados?
Os dados em sua forma bruta não são úteis para nenhuma organização. O processamento de dados é o método de coletar dados brutos e convertê-los em informações utilizáveis. Geralmente é realizado em um processo passo a passo por uma equipe de cientistas de dados e engenheiros de dados em uma organização. Os dados brutos são coletados, filtrados, classificados, processados, analisados, armazenados e, em seguida, apresentados em um formato legível.
O processamento de dados é crucial para as organizações criarem melhores estratégias de negócios e aumentarem sua vantagem competitiva. Ao converter os dados em um formato legível, como gráficos, tabelas e documentos, os funcionários de toda a organização podem entender e usar os dados.
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Ciclo de 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 processo (CPU) para produzir insights acionáveis (saída). Cada etapa é executada 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.
Fig: Ciclo de processamento de dados ( fonte )
Geralmente, existem seis etapas principais no ciclo de processamento de dados:
Etapa 1: coleta
A coleta de dados brutos é a primeira etapa do ciclo de processamento de dados. O tipo de dados brutos coletados tem um grande impacto na saída produzida. 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 valores monetários, cookies de site, declarações de lucros/perdas de uma empresa, comportamento do usuário, etc.
Etapa 2: Preparação
A preparação ou limpeza de dados é o processo de classificação e filtragem dos dados brutos para remover dados desnecessários e imprecisos. Os dados brutos são verificados quanto a erros, duplicações, cálculos incorretos 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.
Etapa 3: entrada
Nesta etapa, os dados brutos são convertidos em formato legível por máquina e alimentados na unidade de processamento. Isso pode ser na forma de entrada de dados por meio de um teclado, scanner ou qualquer outra fonte de entrada.
Etapa 4: Processamento de dados
Nesta etapa, os dados brutos são submetidos a vários métodos de processamento de dados usando aprendizado de máquina e algoritmos de inteligência artificial para gerar uma saída desejável. Esta etapa pode variar ligeiramente de processo para processo, dependendo da origem dos dados sendo processados (data lakes, bancos de dados online, dispositivos conectados, etc.) e o uso pretendido da saída.
Etapa 5: Saída
Os dados são finalmente transmitidos e exibidos para o usuário em uma forma legível como gráficos, tabelas, arquivos vetoriais, áudio, vídeo, documentos, etc. Esta saída pode ser armazenada e posteriormente processada no próximo ciclo de processamento de dados.
Etapa 6: 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 sejam usadas como entrada no próximo ciclo de processamento de dados diretamente.
Tipos de processamento de dados
Existem diferentes tipos de processamento de dados com base na fonte dos dados e nas etapas executadas pela unidade de processamento para gerar uma saída. Não existe um método único que possa ser usado para processar dados brutos.
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Digite |
Usos |
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Processamento em lote |
Os dados são coletados e processados em lotes. Usado para grandes quantidades de dados. Ex: sistema de folha de pagamento |
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Processamento em tempo real |
Os dados são processados em segundos quando a entrada é fornecida. Usado para pequenas quantidades de dados. Por exemplo: sacar dinheiro em caixas eletrônicos |
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Processamento online |
Os dados são alimentados automaticamente na CPU assim que ficam disponíveis. Usado para processamento contínuo de dados. Ex.: leitura de código de barras |
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Multiprocessamento |
Os dados são divididos em quadros e processados usando duas ou mais CPUs em um único sistema de computador. Também conhecido como processamento paralelo. Por exemplo: previsão do tempo |
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Compartilhamento de tempo |
Aloca recursos e dados do computador em intervalos de tempo para vários usuários simultaneamente. |
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Métodos de processamento de dados
Existem três métodos principais de processamento de dados-manual, mecânico e eletrônico.
Processamento manual de dados
Neste método de processamento de dados, os dados são processados manualmente. Todo o processo de coleta de dados, filtragem, classificação, cálculo e outras operações lógicas são feitos com intervenção humana, 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 muitos erros, altos custos de mão de obra e muito tempo.
Processamento Mecânico de Dados
Os dados são processados mecanicamente por meio do uso de dispositivos e máquinas. Isso pode incluir dispositivos simples, como calculadoras, máquinas de escrever, impressoras, etc. Operações simples de processamento de dados podem ser realizadas com este método. Ele tem muito menos erros 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 software e programas de processamento de dados. Um conjunto de instruções é fornecido 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.
Exemplos de processamento de dados
O processamento de dados ocorre em nossas vidas diárias, quer estejamos cientes disso ou não. Aqui estão alguns exemplos da vida real 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 de clientes para recomendar produtos semelhantes
- Uma empresa de marketing digital usa dados demográficos de pessoas para criar estratégias de campanhas específicas para locais
- Um carro que dirige sozinho usa dados em tempo real de sensores para detectar se há pedestres e outros carros na estrada
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Aqui está o que você pode fazer a seguir
Os dados contêm muitas informações úteis para organizações, pesquisadores, instituições e usuários individuais. Com o aumento na quantidade de dados gerados a cada dia, há uma necessidade de mais cientistas e engenheiros de dados para ajudar a entender esses dados. Curso de Certificação de Engenharia de Dados da Simplilearn em colaboração com a IBM e parceria com Purdue A universidade oferece a mais alta experiência de aprendizado para ajudá-lo a dominar habilidades essenciais de engenharia de dados. Ao aproveitar a excelência acadêmica da Purdue University em engenharia de dados e a experiência de treinamento prático e relevante da IBM, este programa ajudará a acelerar sua carreira como profissional de engenharia de dados.
