Em 2025, a quantidade total de dados armazenados globalmente é 200 zetabytes. Para contextualizar, isso é o suficiente para preencher 1 trilhão de iPhones. Nós entendemos. Esses números podem parecer esmagadores. Mas, com grandes dados, vêm grandes responsabilidades.

O valor real dos dados está em quão bem eles estão sendo processados. Na verdade, o processamento eficaz de dados é essencial para que as empresas tenham acesso a insights valiosos e mantenham uma vantagem competitiva.

Portanto, entender a importância do processamento de dados de acordo com as melhores práticas pode ajudar as empresas a identificar novos caminhos de crescimento e sucesso.

Neste blog, discutiremos o processamento de dados, seus diferentes estágios, tipos, tecnologias e aplicações. Por fim, também abordaremos como Astera ajuda empresas ao redor do mundo a converter seus dados em insights com processamento de dados robusto.

O que é Processamento de Dados?

Processamento de dados é um termo abrangente que se refere a todo e qualquer processo envolvido na transformação de dados brutos em informações valiosas.

Quem faz isso?

Cientistas de dados normalmente processam dados, o que inclui coletar, organizar, limpar, validar, analisar e convertê-los em formatos adequados, como gráficos ou documentos. Em termos gerais, o processamento de dados pode ser feito usando três métodos, ou seja, manual, mecânico e eletrônico.

Por que fazê-lo?

A ideia 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 de processamento de dados automatizado que alavancam tecnologias de IA e ML desempenham um papel significativo nisso.

Em suma, o processamento de dados transforma grandes quantidades de dados, incluindo big data, em insights significativos para gerenciamento e tomada de decisões eficazes e oportunas.

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Os 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 propositais. Esse processo envolve os seis estágios a seguir:

1. Coleta 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 reunidas sejam de qualidade e funcionalidade superiores.

2. Preparação de dados

Os dados coletados no primeiro estágio são então preparados e limpos. Neste estágio, também conhecido como “pré-processamento”, os dados brutos são organizados para auxiliar na implementação de estágios posteriores. A limpeza ou preparação de dados envolve a eliminação de erros, remoção de ruído e eliminação de dados ruins (dados imprecisos ou incorretos) para classificá-los em dados de alta qualidade.

3. Entrada de dados

Este é o estágio em que os dados brutos começam a tomar uma forma informacional. Durante este estágio, os dados limpos são inseridos em um sistema ou destino (como uma solução de data warehousing 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.

4. 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).

5. Saída de dados

No estágio de saída de dados, também conhecido como estágio de interpretação de dados, o processador traduz e apresenta os 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 pelos cientistas de dados, para ajudá-los em seus respectivos projetos de análise de dados.

6. Armazenamento de dados

Este estágio 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. Neste estágio, as organizações armazenam dados para fins de referência ou para permitir acesso fácil e rápido aos membros da organização para uso futuro.

7 Tipos de Processamento de Dados

Como discutimos antes, processamento de dados é um termo abrangente para vários processos. Dependendo do caso de uso específico, diferentes métodos podem ser empregados, e é por isso que temos até 7 tipos diferentes de processamento de dados que são comumente usados ​​globalmente.

Cada tipo atende a um propósito diferente, e sua implementação depende em grande parte dos dados disponíveis e das necessidades específicas da organização.

1. Processamento em lote

O sistema divide uma grande quantidade de dados em unidades/lotes menores antes de coletá-los e processá-los. Isso permite o manuseio suave de grandes volumes de dados durante horários de menor movimento para otimização de recursos e impacto mínimo nas operações diárias.

Exemplo: Os bancos processam transações não urgentes e cheques durante a noite. Isso garante que os saldos das contas sejam atualizados de uma só vez para máxima precisão e eficiência.

2. Processamento em tempo real

Como o nome sugere, esse tipo de processamento é usado quando o tempo é essencial. Ele normalmente envolve o processamento e a transferência de dados assim que o sistema os obtém, para auxiliar na rápida tomada de decisões.

Exemplo: Os sistemas de navegação utilizam processamento em tempo real para fornecer instruções passo a passo e levar em conta as condições de tráfego e mudanças de rota em tempo real.

3. Processamento Online

O processamento online permite que os dados sejam processados ​​interativamente por uma rede, gerando respostas instantâneas com entrada e saída contínuas. Esse tipo de processamento de dados permite que os sistemas lidem com solicitações de usuários instantaneamente pela internet, tornando-o essencial para e-commerce e outros serviços online.

Exemplo: Os bancos usam o processamento on-line para processar transações financeiras em tempo real, permitindo que os usuários transfiram fundos, paguem contas e verifiquem saldos de contas.

4. Processamento paralelo (multiprocessamento)

Este tipo envolve a utilização de múltiplas unidades de processamento para distribuir o processamento de dados entre elas, ao mesmo tempo em que garante a execução coerente. O processamento paralelo é útil ao executar tarefas complexas, permitindo que o processamento seja feito de forma eficiente por meio de tarefas simultâneas.

Exemplo: Os smartphones realizam diversas tarefas, como navegação GPS, streaming de vídeo e chamadas telefônicas simultaneamente.

5. Processamento automatizado

Este tipo de processamento utiliza software que pode automatizar tarefas de rotina envolvidas no processamento de dados. O processamento automatizado pode reduzir a necessidade de entrada manual e aumentar a eficiência geral.

Exemplo: Os sistemas de faturamento automatizados podem calcular e cobrar os clientes automaticamente para otimizar as operações de faturamento e reduzir a entrada manual.

6. Computação em Nuvem

A computação em nuvem permite que as organizações utilizem recursos de computação pela internet, oferecendo escalabilidade e flexibilidade. Esses recursos podem incluir servidores, armazenamento, bancos de dados e unidades de processamento, que podem ser acessados ​​conforme necessário sem precisar instalar e manter infraestrutura de TI adicional.

Exemplo: Astera ofertas preparação de dados na nuvem para ajudar organizações a executar tarefas de preparação de dados sem precisar investir em recursos adicionais.

7. Processamento Distribuído

O processamento distribuído, similar ao multiprocessamento, utiliza múltiplos computadores ou dispositivos para melhorar a eficiência do processamento. Ao utilizar a capacidade coletiva de múltiplos sistemas, esse tipo de processamento pode lidar com tarefas de larga escala de forma eficiente.

Exemplo: O modelo de processamento distribuído é usado por serviços de streaming de vídeo como Netflix para processar e entregar conteúdo de forma eficiente. Isso é feito armazenando os vídeos em vários servidores para fornecer acesso rápido e reprodução suave.

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Tecnologias utilizadas no processamento de dados

Várias tecnologias são usadas nos diferentes estágios do processamento de dados. Nesta seção, veremos as mais importantes, como data warehouses, algoritmos de Machine Learning (ML), tecnologia de nuvem e plataformas de análise.

Algoritmos de ML e IA

Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA), coletivamente chamadas de Deep Learning, são tecnologias que impulsionam a maioria das soluções modernas de processamento de dados. Algoritmos de ML e IA descobrem padrões e fazem previsões com base nos dados disponíveis. Python, SAS e R são algumas das linguagens de ML mais comumente usadas.

Esses algoritmos também são usados ​​para automatizar processos como coleta de dados, preparação, análise, detecção de anomalias, etc.

Por exemplo, a Astera'S solução de integração de dados usa mapeamento de IA para mapear automaticamente campos relevantes entre diferentes fontes e destinos em um pipeline de dados. Isso pode economizar tempo e esforço consideráveis, especialmente para fluxos de trabalho complexos.

Cloud Technologies

A computação em nuvem oferece escalabilidade e flexibilidade sem precedentes, permitindo que as organizações aumentem ou diminuam seu processamento de dados de acordo com suas necessidades específicas.

O uso de tecnologias de nuvem também tornou as plataformas de análise e BI acessíveis para empresas menores, pois elas não precisam mais configurar grandes data centers para processar seus dados.

Bancos de dados, data warehouses e data lakes

Bancos de dados são cruciais para armazenar dados estruturados, mas eles fazem mais do que apenas armazená-los. Além do armazenamento, bancos de dados, data warehouses e data lakes permitem que os usuários consultem, atualizem e recuperem informações de forma eficiente.

Os bancos de dados são normalmente construídos em SQL (Structured Query Language), e exemplos populares de bancos de dados incluem MySQL, SQL Server e PostgreSQL.

Data warehouses e data lakes, por outro lado, são sistemas de armazenamento projetados para operações de larga escala. Eles são projetados para se conectar a várias fontes e podem ser otimizados para consultar e analisar grandes conjuntos de dados. Data warehouses e data lakes são normalmente usados ​​para dar suporte a iniciativas de análise e inteligência empresarial (BI).

Aplicações do Processamento de Dados

O processamento de dados eficaz pode ser crucial em vários setores. Ele permite que as organizações tomem decisões informadas, otimizem as operações e melhorem a eficiência geral. Vamos dar uma olhada em alguns dos domínios onde o processamento de dados já é crucial ou está se tornando cada vez mais.

1. Saúde e Ciências da Vida

As organizações de saúde dependem do processamento de dados para gerenciar registros eletrônicos de saúde (EHR), processar reivindicações de seguro e analisar imagens médicas. Por exemplo, os hospitais usam o processamento de dados orientado por IA para detectar anomalias em exames médicos, ajudando os médicos a diagnosticar doenças como câncer em um estágio inicial. Além disso, os provedores de saúde precisam processar dados do paciente para personalizar os planos de tratamento e aprimorar o atendimento geral ao paciente.

2. Finanças e Bancos

O setor financeiro depende muito do processamento de dados em lote e em tempo real para detectar transações fraudulentas, avaliar risco de crédito e automatizar estratégias de negociação. Os sistemas de detecção de fraude usam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar padrões de transação e identificar ameaças potenciais.

Além disso, os bancos contam com o processamento de dados para reconciliação precisa de contas, aprovações de empréstimos e análises preditivas para estratégias de investimento.

3. Varejo e comércio eletrônico

Os varejistas utilizam o processamento de dados para analisar as preferências dos clientes, otimizar o gerenciamento de estoque e personalizar campanhas de marketing. Dados transacionais, padrões de comportamento do cliente e logística da cadeia de suprimentos podem ser analisados ​​para otimizar as operações.

Por exemplo, uma plataforma de comércio eletrônico pode usar processamento de dados para mecanismos de recomendação, exibindo produtos dinamicamente com base no histórico de navegação e no comportamento de compra do cliente.

4. Fabricação e Gestão da Cadeia de Suprimentos

Os fabricantes alavancam o processamento de dados para otimizar linhas de produção, prever demanda e evitar falhas de equipamentos. Por meio da manutenção preditiva alimentada por machine learning, as empresas podem analisar dados de sensores de máquinas e abordar preventivamente problemas potenciais antes que eles causem tempo de inatividade.

Além disso, a análise de dados em tempo real ajuda as empresas a otimizar a logística da cadeia de suprimentos, prevendo as necessidades de estoque e reduzindo o desperdício.

5. Governo e Setor Público

Governos em todo o mundo alavancam o processamento de dados para formulação de políticas, administração pública e prestação de serviços eficazes. De estatísticas populacionais e análise de dados de censo a segurança pública e gerenciamento de infraestrutura, o processamento de dados permite tomada de decisão informada e alocação eficiente de recursos.

As agências policiais também podem usar análises de dados em tempo real para previsão e prevenção de crimes.

6. Telecomunicações e Mídia

As empresas de telecomunicações usam processamento de dados para otimização de rede, faturamento e análise de clientes. Provedores de conteúdo e plataformas de streaming o aproveitam para recomendar conteúdo personalizado com base nas preferências do usuário e histórico de visualização.

7. Educação e Pesquisa

Instituições educacionais usam processamento de dados para analisar o desempenho dos alunos, personalizar o design do currículo e melhorar os processos administrativos. As universidades também usam análise de dados para rastrear o progresso dos alunos, identificar lacunas de aprendizagem e aprimorar suas ofertas educacionais.

8. Transporte e Logística

Empresas de logística contam com processamento de dados em tempo real para gerenciamento de frotas, otimização de rotas e previsão de demanda. Isso garante entregas pontuais, economia de custos e melhor satisfação do cliente. As companhias aéreas, por exemplo, usam processamento de dados para otimizar rotas de voo, melhorar a eficiência de combustível e aprimorar as experiências dos passageiros.

O futuro do processamento de dados

O processamento de dados está passando por uma espécie de revolução, graças ao ritmo rápido em que as tecnologias de IA estão avançando. Combine isso com a escalabilidade da computação em nuvem, e os limites de quanto e em que extensão os dados podem ser processados ​​estão sendo expandidos.

Isso não significa apenas que organizações grandes e pequenas podem aproveitar o processamento de dados para uma melhor tomada de decisão, mas também significa que isso é muito mais econômico e eficiente.

Esses avanços tecnológicos também significam que as soluções de processamento de dados estão se tornando muito mais sofisticadas. Por exemplo, recursos como automação de tarefas repetitivas, pipelines de dados autoadaptáveis, preparação de dados na nuvem, etc., estão capacitando usuários de dados em todo o mundo.

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O processamento automatizado de dados é o caminho a seguir, já que sua contraparte manual se tornou redundante. Ele permite soluções sustentáveis ​​com chances reduzidas de erros, tempo mínimo de execução e menor investimento.

As empresas agora dependem mais de dados de qualidade, e essa necessidade continuará a aumentar. Automação de dados simplifica as operações comerciais removendo tarefas manuais repetitivas, permitindo que você se concentre no crescimento do negócio. O processamento automatizado de dados ajuda ainda mais os usuários comerciais a tomar decisões comerciais críticas prontamente em tempo real.

Astera utiliza tecnologia que prepara, limpa, valida e armazena dados de forma precisa e eficiente. Ela permite inovação mais rápida e a disponibilidade de dados confiáveis ​​em cada etapa. Nossa solução de integração de dados permite automação de dados por meio de agendamento de tarefas, mapeamento com tecnologia de IA, pipelines de dados automatizados e muito mais.

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