O que é o Data Processing?
Os dados são talvez o maior ativo que uma empresa possui. É por isso que o processamento de dados é tão fundamental para o sucesso e crescimento contínuos de qualquer organização. Ao recolherem e «traduzirem» dados comerciais utilizando o processamento de dados, as organizações obtêm a capacidade de identificar tendências emergentes, detetar problemas e descobrir novas oportunidades.
O que significa o processamento de dados
Os dados estão em todo o lado, abrangendo todos os aspetos das operações de uma empresa, desde as preferências do cliente e o desempenho do fornecedor até à eficácia dos fluxos de trabalho e processos internos. No entanto, sem o processamento dos dados, os dados brutos tornam-se inúteis, uma vez que não têm qualquer contexto ou significado. E nesta era do Big Data, esse problema só aumenta. Resultado? Todas as informações sobre dados que possam comunicar futuras estratégias comerciais e melhorar a eficiência e a rentabilidade ficam escondidas numa base de dados.
O processamento de dados pode exigir grandes quantidades de dados e, graças à experiência de cientistas de dados ou engenheiros de dados, é possível recolher, organizar e armazenar tais dados antes de serem apresentados às partes interessadas da empresa num formato coerente, através de documentos, tabelas ou gráficos. De repente, ao processar dados, o Big Data deixa de ser avassalador e até mesmo indecifrável. Em vez disso, é transformado num ativo inestimável que estimula a tomada de decisões empresariais.
Como começar a processar dados de forma eficaz
Processar dados com sucesso implica a adoção de uma abordagem metódica composta por seis etapas. Divide-se da seguinte forma:
Etapa 1: Recolha de dados
A parte mais importante do processamento de dados, consiste em recolher dados de fontes fiáveis, precisas e da mais alta qualidade. Geralmente, esses dados são armazenados em data lakes e armazéns de dados oficiais, prontos para iniciar a jornada do processamento de dados. No entanto, se escolhermos mal as fontes de recolha de dados, a velha máxima Garbage in, garbage out («entra lixo, sai lixo») torna-se num resultado caro e provável para qualquer empresa de processamento de dados.
Etapa 2: Limpeza de dados
Até os dados recolhidos de alta qualidade podem ter múltiplos problemas, desde erros e duplicações até entradas incompletas ou incorretas. A fase de limpeza dos dados permite-lhe identificar dados errados e resolver eventuais problemas, para que possa dispor dos melhores conjuntos de dados disponíveis para o processamento dos dados.
Etapa 3: Entrada de dados
Os dados limpos podem agora ser introduzidos numa solução de processamento de dados como a gestão da relação com o cliente ou o planeamento de recursos empresariais através de diferentes fontes de entrada. Este processo permite que os dados sejam «traduzidos» para um formato que a solução possa compreender.
Etapa 4: Processamento de dados
A inteligência artificial e os algoritmos de Machine Learning trabalham com os dados, recolhendo e organizando os conjuntos de dados com base nos seus critérios. Os critérios de processamento de dados podem concentrar-se em qualquer aspeto das operações da empresa, desde os comportamentos dos clientes até ao acompanhamento dos resultados de publicidade e marketing.
Etapa 5: Saída de dados
Quando gerados, os dados resultantes já estão prontos para que os analistas que não sejam especialistas em dados possam identificar e interpretar as conclusões desses dados. Estas informações poderão ser apresentadas às partes interessadas em formatos que sejam fáceis de entender, como gráficos, infográficos, texto, entre outros. Lembre-se de que quaisquer resultados do processamento de dados podem ser introduzidos de novo no sistema e processados para continuar a fornecer informações valiosas e atualizadas.
Etapa 6: Armazenamento dos dados
O processamento de dados significa que quaisquer dados podem ser guardados para que possam ser rapidamente recuperados para referência futura. É importante que os dados sejam armazenados de acordo com quaisquer regulamentações locais em matéria de proteção de dados, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados. Desta forma, está seguro de que não só beneficia das informações e análises dos dados, como também consegue demonstrar às entidades reguladoras que os seus dados estão sempre protegidos e em conformidade.
Quais são os 4 tipos de processamento de dados?
Tarefas e aplicações diferentes costumam requerer que os dados sejam processados de diferentes formas para aceder às informações. Existem quatro tipos principais de processamento de dados:
Processamento de dados em batch
Os dados são recolhidos em batches antes de lhe ser atribuída uma hora de processamento, normalmente fora das horas de pico. Trata-se de uma abordagem ideal para o tratamento de grandes volumes de dados relacionados com os sistemas de relatórios de fim de dia e de pagamento de salários.
Processamento de dados em tempo real
Os dados são processados assim que são recebidos, pelo que os resultados são obtidos instantaneamente. Normalmente, estes conjuntos de dados são pequenos, como é o caso de dados gerados por transações online e mensagens instantâneas.
Processamento de dados online
Processamento de dados analíticos online
Concebido para a análise de tendências e inteligência empresarial, o OLAP («Online Analytical Processing») foi otimizado para «interrogar» conjuntos de dados através de questionários analíticos antes de reportar informações.
Porque é que o cloud computing é essencial para o processamento de dados?
Tudo se resume ao Big Data - aqueles enormes volumes que, se não forem organizados e classificados corretamente, podem se tornar um problema, e não uma solução para um negócio. Embora os sistemas antigos não tenham conseguido gerir grandes conjuntos de dados, o cloud computing chegou e alterou para sempre o panorama do processamento de dados.
As empresas já podem centralizar todos os seus sistemas diferentes num servidor de dados baseado na cloud, capaz de gerir as enormes cargas de trabalho criadas pelo Big Data. Desta forma, os seus especialistas de dados obtêm a plataforma e as ferramentas de que precisam para recolher dados e informações vitais através de uma tecnologia mais rápida, mais escalável e menos dispendiosa do que as soluções existentes. Além disso, o processamento de dados permite-lhe introduzir sistemas abrangentes de gestão do ciclo de vida dos dados, bem como processos robustos de backup de dados.
OVHcloud e o Data Processing
Além de fornecer uma vasta gama de soluções de armazenamento, a OVHcloud oferece as melhores soluções de Machine Learning, bem como serviços Data Analytics, concebidos para processar os seus conjuntos de dados com pouco esforço, ao mesmo tempo que ajuda a criar informações relevantes para uma melhor gestão e crescimento da empresa.
