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O que é processamento de dados? Definição e Etapas

Abril 2nd, 2024

O processamento eficaz de dados é um aspecto crítico para as empresas obterem acesso a insights valiosos e manterem uma vantagem competitiva. Portanto, entender a importância do processamento de dados de acordo com as melhores práticas pode ajudar a desbloquear novas oportunidades de crescimento e sucesso.

O que é Processamento de Dados?

O processamento de dados envolve a transformação de dados brutos em informações valiosas para as empresas. Geralmente, os cientistas de dados processam dados, o que inclui coletar, organizar, limpar, verificar, analisar e convertê-los em formatos legíveis, como gráficos ou documentos. O processamento de dados pode ser feito usando três métodos, ou seja, manual, mecânico e eletrônico.

O objetivo é aumentar o valor da informação e facilitar a tomada de decisões. Isso permite que as empresas melhorem suas operações e tomem decisões estratégicas oportunas. Soluções automatizadas de processamento de dados, como programação de software de computador, desempenham um papel significativo nisso. Ele pode ajudar a transformar grandes quantidades de dados, incluindo big data, em insights significativos para gerenciamento de qualidade e tomada de decisões.

Seis estágios do ciclo de processamento de dados

O ciclo de processamento de dados descreve as etapas que é preciso executar em dados brutos para convertê-los em informações valiosas e objetivas. Esse processo envolve as seis etapas a seguir:

Recolha de Dados

Os dados são coletados de fontes confiáveis, incluindo bancos de dados como lagos de dados e armazéns de dados. É crucial que as fontes de dados sejam precisas, confiáveis ​​e bem construídas para garantir que os dados coletados e as informações coletadas sejam de qualidade e funcionalidade superiores.

Preparação de dados

Os dados coletados na primeira etapa são então preparados e limpos. Nesta etapa, também chamada de “pré-processamento”, os dados brutos são organizados para auxiliar na implementação das demais etapas. Limpeza de dados ou preparação de dados envolve eliminar erros, remover ruídos e eliminar dados ruins (dados imprecisos ou incorretos) para classificá-los em dados de alta qualidade.

Entrada de dados

Este é o estágio em que os dados brutos começam a assumir uma forma informacional. Durante esta fase, os dados limpos são inseridos em um sistema ou destino (como um data warehouse como Astera Construtor de data warehouse ou CRM como Salesforce). Isso é feito traduzindo-o para um idioma que o sistema possa entender, manualmente ou por meio de dispositivos de entrada configurados para coletar dados estruturados ou não estruturados.

Processamento de dados

Esta etapa envolve o processamento de dados para interpretação usando algoritmos de aprendizado de máquina e algoritmos de inteligência artificial. O processo real pode diferir com base na fonte de dados (data lakes, redes sociais, dispositivos conectados) e seu uso ou finalidade pretendido (derivar padrões e tendências, determinar soluções ou estratégias e otimização).

Saída de dados

No estágio de saída de dados, também conhecido como estágio de interpretação de dados, o processador traduz e apresenta dados em um formato de dados legível, como documentos, gráficos, imagens etc. Agora os dados podem ser usados ​​por todos os membros da organização, e não apenas dados cientistas, para ajudá-los em seus respectivos projetos de análise de dados.

Armazenamento de dados

Esta etapa final do ciclo envolve o armazenamento dos dados processados ​​para uso futuro. Esta etapa ocorre após o uso das informações necessárias para implementações e insights imediatos. Nesta fase, as organizações armazenam dados para fins de referência ou para permitir acesso fácil e rápido aos membros da organização para uso futuro.

Tipos

Os tipos a seguir são diferenciados com base na fonte de dados e nas etapas executadas pelo processador. Cada tipo atende a um propósito diferente e sua implementação é altamente dependente dos dados brutos disponíveis.

  • Processamento em lote: O sistema divide uma grande quantidade de dados em unidades/lotes menores antes de coletá-los e processá-los.
  • Processamento em tempo real: Normalmente, envolve o processamento e a transferência de dados assim que o sistema os obtém, para auxiliar na rápida tomada de decisões.
  • Processamento on-line: Envolve o processamento automático de dados inserindo-os automaticamente por meio de uma interface assim que estiverem disponíveis.
  • Multiprocessamento: Dividir um sistema de computador em processadores menores para distribuir o processamento de dados entre eles, garantindo uma execução coerente. Os engenheiros de dados também se referem a isso como processamento paralelo.
  • Compartilhamento de tempo: Permitir que vários usuários acessem o sistema do computador simultaneamente, para executar o processo.

O Futuro do Processamento

Estruturado x não estruturado

O futuro desta inovação gira em torno do conceito de nuvem. A tecnologia de nuvem permite métodos de processamento eletrônico de dados que aceleram sua velocidade, eficiência e eficácia. Portanto, ajuda a obter resultados em análises oportunas e de alta qualidade. Isso significa que cada organização agora tem mais dados para utilizar e aumenta o número de informações valiosas extraídas.

A computação em nuvem permite uma maneira perfeita para as empresas não apenas implementarem esses estágios, mas também atualizá-los incorporando mudanças e atualizações inovadoras. As tecnologias de nuvem de big data permitem que as empresas combinem todas as suas plataformas em um sistema facilmente adaptável.

As grandes corporações não são as únicas que se beneficiam da tecnologia em nuvem. Na verdade, as pequenas empresas podem colher grandes benefícios por conta própria. Ele oferece imensa escalabilidade para empresas sem incorrer em preços altos.

As exatas inovações de TI que criaram big data e seus desafios associados também nos forneceram as soluções. A nuvem pode lidar com grandes cargas de trabalho que são uma das principais características das operações de big data.

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O processamento automatizado de dados é o caminho a seguir, pois sua contraparte manual tornou-se redundante devido à inovação na tecnologia. Permite soluções sustentáveis ​​com chances reduzidas de erros, tempo de execução e investimento.

As empresas agora estão confiando mais em dados de qualidade. Com o passar do tempo, essa necessidade de dados de qualidade continuará aumentando. Automação de dados simplifica suas operações de negócios removendo tarefas manuais repetitivas e permite que você se concentre no crescimento dos negócios. O processamento automatizado de dados ajuda ainda mais os usuários corporativos a tomar decisões críticas de negócios prontamente em tempo real.

Astera Centerprise utiliza tecnologia que prepara, limpa, valida e armazena dados com precisão e eficiência. Ele permite inovação mais rápida e disponibilidade de dados confiáveis ​​em cada etapa. Centerprise permite a automação de dados por meio do agendamento de tarefas, criando mapas de dados e automatizando-os em gatilhos ou ações.

Com o Centerprise, os usuários economizam tempo e recursos permitindo que nosso software automatize todas as suas tarefas repetitivas. Ele permite configurar fluxos de dados que transformam e migram dados de uma origem para o destino desejado. Saiba como essa solução automatizada pode ajudá-lo a extrair insights de qualidade para melhoria dos negócios.

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