{"id":5460,"date":"2019-10-11T09:00:10","date_gmt":"2019-10-11T12:00:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/?p=5460"},"modified":"2019-10-08T15:10:39","modified_gmt":"2019-10-08T18:10:39","slug":"processamento-de-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/processamento-de-dados\/","title":{"rendered":"Processamento de dados: como fazer de maneira eficiente?"},"content":{"rendered":"

O processamento de dados \u00e9 o objetivo central da \u00e1rea de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o<\/a> (TI). Se os dados que trafegam nas redes l\u00f3gicas das empresas, nas redes sociais e na internet em geral n\u00e3o forem processados, n\u00e3o haver\u00e1 qualquer informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel para quem quer que seja.<\/p>\n

Por ser um processo comum e cotidiano, nem sempre as empresas se d\u00e3o conta de que ele precisa ser bem trabalhado para ser eficiente. Que saber como fazer isso? Ent\u00e3o continue a leitura deste post e reforce esse fundamento da TI.<\/p>\n

Qual \u00e9 a import\u00e2ncia do processamento de dados?<\/h2>\n

A import\u00e2ncia de fazer o processamento de dados de forma eficiente \u00e9 crucial para garantir os fundamentos da informa\u00e7\u00e3o de qualidade \u2014 integridade, confidencialidade, confiabilidade, irrefutabilidade e disponibilidade.<\/p>\n

O processamento de dados \u00e9 uma tarefa conjunta do hardware \u2014 computador de mesa, smartphone, tablet, notebook ou servidor \u2014 com o software \u2014 sistema informatizado ou aplicativo que far\u00e1 a interface dos dados.<\/p>\n

O processamento de dados ocorre em diversas etapas. A entrada dos dados acontece por meio do hardware que os coleta em sua mem\u00f3ria e distribui para o processador \u2014 e posteriormente para o software encarregado de fazer a sua recep\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise, tratamento e dar sa\u00edda em informa\u00e7\u00f5es que v\u00e3o gerar conhecimento.<\/p>\n

A etapa de an\u00e1lise de dados<\/a> tamb\u00e9m \u00e9 important\u00edssima para garantir a efici\u00eancia do processamento de dados. \u00c9 nela que ser\u00e3o barrados e\/ou separados os dados inserv\u00edveis \u2014 que apresentam alguma inconsist\u00eancia \u2014, a fim de n\u00e3o produzir informa\u00e7\u00e3o incorreta.<\/p>\n

\u00c9 nesse momento que os dados de qualidade ser\u00e3o classificados, agrupados e analisados para evidenciar fatos, demonstrar tend\u00eancias, gerar insights e preditividade, assim como produzir indicadores de desempenho que permitir\u00e3o suportar decis\u00f5es e a determina\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias do neg\u00f3cio.<\/p>\n

Temos que considerar que a massa de dados processada pode conter dados produzidos internamente (na empresa) e dados externos (capturados de bases de terceiros), que nem sempre s\u00e3o estruturados. Sendo assim, a an\u00e1lise dessas informa\u00e7\u00f5es \u00e9 fundamental para manter a seguran\u00e7a.<\/p>\n

Nos dias atuais, em que o volume e a diversidade de dados est\u00e1 se agigantando exponencialmente devido \u00e0 hiperconectividade<\/a> das pessoas em aplicativos, plataformas, redes de computadores locais e redes sociais \u2014 fen\u00f4meno conhecido como Big Data \u2014, o processamento de dados ganha mais import\u00e2ncia do que nunca.<\/p>\n

Quais s\u00e3o os tipos de processamento de dados?<\/h2>\n

Existem 4 tipos principais de processamento de dados. S\u00e3o eles:<\/p>\n

1. Processamento em batch<\/h3>\n

Nesse tipo de processamento os dados s\u00e3o transmitidos diretamente ao servidor central da empresa, mas s\u00e3o agrupados em lote e armazenados para serem processados em hor\u00e1rio previamente programado.<\/p>\n

Alguns exemplos desse tipo de processamento s\u00e3o as leituras de consumo de \u00e1gua e de energia el\u00e9trica, assim como a gera\u00e7\u00e3o de backup de dados nas empresas, que ocorre ap\u00f3s o encerramento do expediente di\u00e1rio.<\/p>\n

2. Processamento online<\/h3>\n

\u00c9 o processamento que acontece no momento exato em que sua ocorr\u00eancia \u00e9 registrada. Como exemplo temos a transa\u00e7\u00e3o de compra de cr\u00e9dito para celulares, opera\u00e7\u00f5es banc\u00e1rias de cr\u00e9dito e d\u00e9bito e opera\u00e7\u00f5es com o cart\u00e3o de cr\u00e9dito, que t\u00eam atualiza\u00e7\u00e3o imediata no extrato do cliente.<\/p>\n

3. Processamento offline<\/h3>\n

Nessa modalidade de processamento de dados n\u00e3o h\u00e1 conex\u00e3o direta entre o terminal e o servidor. Os dados que entram s\u00e3o armazenados em um dispositivo tempor\u00e1rio \u2014 smartphone, cart\u00e3o de mem\u00f3ria etc. \u2014 sem conex\u00e3o com a internet, at\u00e9 que possa, em determinado tempo, ser transmitido para a base de dados.<\/p>\n

4. Processamento em tempo real<\/h3>\n

\u00c9 o processamento imediato e sequenciado de registros. Ao concluir o processamento de uma informa\u00e7\u00e3o, \u00e9 disparado um mecanismo de processamento de um novo registro. Um bom exemplo \u00e9 o GPS, que vai processando informa\u00e7\u00f5es do trajeto ao longo da jornada do ve\u00edculo do usu\u00e1rio e liberando as orienta\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias de direcionamento.<\/p>\n

Como processar dados de maneira eficiente?<\/h2>\n

Existem diversas ferramentas que fazem com que o processamento de dados seja mais eficiente. Neste post vamos focar na plataforma de software open source \u2014 c\u00f3digo-fonte aberto \u2014 de processamento de grandes volumes de dados denominada Hadoop.<\/p>\n

A plataforma Hadoop proporciona o armazenamento massivo de qualquer tipo de dado \u2014 estruturado, semiestruturado ou n\u00e3o estruturado, como texto, v\u00eddeo ou \u00e1udio etc. \u2014 e tem alta capacidade de processamento de diversas tarefas simultaneamente, tais como tratamento, agrupamento, extra\u00e7\u00e3o de dados, entre outras.<\/p>\n

O Hadoop trabalha com computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda e \u00e9 protegido contra falhas. Se um hardware sofre alguma pane, os trabalhos s\u00e3o automaticamente direcionados a outro equipamento, de forma transparente e sem perda de performance.<\/p>\n

Com essa ferramenta \u00e9 poss\u00edvel armazenar dados pelo tempo necess\u00e1rio para decidir o que fazer com eles sem ter que realizar um pr\u00e9-processamento. O melhor \u00e9: o Hadoop \u00e9 gratuito, escal\u00e1vel e pode processar algoritmos anal\u00edticos de Big Data Analytics \u2014 ferramenta de an\u00e1lise de dados estruturados, semiestruturados e n\u00e3o estruturados, destinada a gerar informa\u00e7\u00f5es relevantes e insights de diversas fontes, com grandes volumes de dados.<\/p>\n

O Hadoop processa os dados em batch, n\u00e3o sendo compat\u00edvel com bancos de dados transacionais, que necessitam de processamento em tempo real.<\/p>\n

Qual \u00e9 a rela\u00e7\u00e3o do processamento de dados com o Big Data?<\/h2>\n

Como dissemos anteriormente, o grande e diversificado volume de dados gerado na atualidade ficou conhecido como Big Data. Esses dados n\u00e3o podem passar despercebidos da administra\u00e7\u00e3o do neg\u00f3cio, pois cont\u00eam informa\u00e7\u00f5es substanciais para a melhoria do desempenho e das estrat\u00e9gias da organiza\u00e7\u00e3o envolvida.<\/p>\n

Para isso, esses dados precisam ter um processamento eficiente \u2014 a fim de permitir a aplica\u00e7\u00e3o de ferramentas de Big Data Management<\/a> \u2014 para gerenci\u00e1-los da maneira mais produtiva poss\u00edvel para a empresa interessada. Afinal de contas, j\u00e1 dizia Peter Drucker, guru da Administra\u00e7\u00e3o: \u201cse voc\u00ea n\u00e3o pode medir, n\u00e3o pode gerenciar\u201d.<\/p>\n

A partir do gerenciamento dos dados \u00e9 poss\u00edvel aplicar ferramentas de Big Data Analytics, a fim de analisar esse grande volume de dados e aproveitar seu potencial, repassando dados refinados para os aplicativos de Business Intelligence, que ajudar\u00e3o no desenvolvimento da intelig\u00eancia de mercado<\/a>, contribuindo para a sustentabilidade do neg\u00f3cio.<\/p>\n

O Hadoop \u00e9 um grande aliado do Big Data Management, pois viabiliza o armazenamento e processamento de enormes volumes de dados com alta velocidade, possibilitando e facilitando as an\u00e1lises de veracidade, variedade e valor dos dados \u2014 inclusas nos 5Vs do Big Data.<\/p>\n

O processamento de dados \u00e9 uma atividade central e primordial de TI que serve de suporte para a opera\u00e7\u00e3o e a gest\u00e3o dos neg\u00f3cios. Sem ela, o grande volume de transa\u00e7\u00f5es comerciais, financeiras, administrativas e gerenciais (baseadas em sistemas computacionais que ocorrem na atualidade) ficariam totalmente invi\u00e1veis.<\/p>\n

Devido ao grande volume de dados trafegando entre as redes l\u00f3gicas das empresas e a internet, surge a necessidade de utilizar ferramentas mais eficientes no gerenciamento de dados, tais como o Hadoop, o Big Data Management e o Big Data Analytics. Assim, o processamento de dados ser\u00e1 tratado com maior valor.<\/p>\n

Gostou de saber como funciona o processamento de dados e qual \u00e9 a import\u00e2ncia desse primordial processo de TI? Deixe um coment\u00e1rio neste post e participe da discuss\u00e3o!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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