Entenda como é feito o processamento de dados massivo e tire suas dúvidas

Se você é uma pessoa antenada em tecnologia, já deve ter ouvido falar em Big Data. Esse assunto ficou em alta, principalmente, com o boom da transformação digital. Afinal de contas, todos os dias as interações online acumulam um enorme volume de dados que podem dizer muito sobre o presente e apontar muitas possibilidades para o futuro de pessoas e organizações.

No caso do mundo dos negócios, o Big Data pode ser usado como uma vantagem competitiva real, já que gera informações rápidas e permite uma tomada de decisão eficaz ― que, por ser baseada em estatísticas, evita erros de percurso.

Mas para usar essas informações é preciso realizar o processamento de dados massivo, que consiste em um conjunto de técnicas ou modelos de programação para acessar dados em grande escala, e deles extrair informações úteis para apoiar decisões.

Quer saber como isso funciona? Então, confira este post e tire suas dúvidas!

Quais os benefícios do processamento de dados massivo?

Big Data implica dados de alto volume, não estáticos e atualizados com velocidade. Tais dados aparecem em uma variedade de formatos, não são estruturados e com pouco valor em sua origem.

Porém, a partir processamento massivo, é possível criar um sistema de informações refinado para diferentes intenções, como aprendizado de máquina (machine learning), análise preditiva e outras técnicas de mineração de dados.

Em outras palavras, esse refinamento é essencial para agregar o valor necessário para que as empresas ampliem a qualidade de suas operações e calculem novos rumos. Vejamos alguns benefícios do processamento de dados massivo.

Melhoria nos processos internos

Com a análise dos dados é possível localizar e eliminar gaps nas operações internas que estejam atrapalhando a produtividade e, consequentemente, a qualidade das entregas.

Controle de recursos financeiros

A partir da análise de dados fica mais fácil designar corretamente os recursos financeiros da empresa e, com isso, ter um orçamento mais organizado e confiável.

Escalabilidade

Quando uma empresa tem uma plataforma de dados escalável, ela também está preparada para o potencial de crescimento de suas necessidades de dados.

Conhecimento do comportamento dos clientes

Saber como os clientes efetivos e potenciais consumidores se comportam permite traçar as estratégias corretas e apresentar as soluções ideais para eles. O processamento de dados massivo permite “rastrear” esse caminho e ajuda no desenvolvimento de produtos, serviços, marketing, relacionamento etc.

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Como é feito o processamento de dados massivo?

Existem 4 tipos de processamentos de dados massivos. Veja quais são eles.

Processamento em batch

Também conhecidos como processamento em lote, neste caso os dados são transmitidos ao servidor central da organização de maneira agrupada e armazenados para serem processados em um horário programado. Alguns exemplos são backups de dados, leituras de energia elétrica, dados para folha de pagamento etc.

Processamento em tempo real

Neste caso, os dados são processados de maneira imediata e sequenciada, assim que a máquina os recebe. Basicamente, assim que uma informação é processada e, em seguida, disparado outro registro. É o caso dos aparelhos de GPS que atualizam as informações sobre trânsito e condições das vias em tempo real.

Processamento online

Utilizando a internet, os dados são processados assim que uma ocorrência é registrada. Por exemplo, no caso das operações bancárias ou de cartão de crédito utilizando o celular. Assim que é disparado o sinal da transação, o extrato do cliente é atualizado.

Processamento offline

No processamento offline os dados não são processados imediatamente. Eles ficam armazenados em um dispositivo temporário, como cartão de memória ou smartphone, até que a conexão retorne e a transmissão para a base de dados seja realizada.

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