Qual é a importância do processamento de dados?

A importância de fazer o processamento de dados de forma eficiente é crucial para garantir os fundamentos da informação de qualidade — integridade, confidencialidade, confiabilidade, irrefutabilidade e disponibilidade.
O processamento de dados é uma tarefa conjunta do hardware — computador de mesa, smartphone, tablet, notebook ou servidor — com o software — sistema informatizado ou aplicativo que fará a interface dos dados.
O processamento de dados ocorre em diversas etapas. A entrada dos dados acontece por meio do hardware que os coleta em sua memória e distribui para o processador — e posteriormente para o software encarregado de fazer a sua recepção, análise, tratamento e dar saída em informações que vão gerar conhecimento.
A etapa de análise de dados também é importantíssima para garantir a eficiência do processamento de dados. É nela que serão barrados e/ou separados os dados inservíveis — que apresentam alguma inconsistência —, a fim de não produzir informação incorreta.
É nesse momento que os dados de qualidade serão classificados, agrupados e analisados para evidenciar fatos, demonstrar tendências, gerar insights e preditividade, assim como produzir indicadores de desempenho que permitirão suportar decisões e a determinação de estratégias do negócio.
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 são estruturados. Sendo assim, a análise dessas informações é fundamental para manter a segurança.
Nos dias atuais, em que o volume e a diversidade de dados está se agigantando exponencialmente devido à hiperconectividade das pessoas em aplicativos, plataformas, redes de computadores locais e redes sociais — fenômeno conhecido como Big Data —, o processamento de dados ganha mais importância do que nunca.
Quais são os tipos de processamento de dados?
Existem 4 tipos principais de processamento de dados. São eles:
1. Processamento em batch
Nesse tipo de processamento os dados são transmitidos diretamente ao servidor central da empresa, mas são agrupados em lote e armazenados para serem processados em horário previamente programado.
Alguns exemplos desse tipo de processamento são as leituras de consumo de água e de energia elétrica, assim como a geração de backup de dados nas empresas, que ocorre após o encerramento do expediente diário.
2. Processamento online
É o processamento que acontece no momento exato em que sua ocorrência é registrada. Como exemplo temos a transação de compra de crédito para celulares, operações bancárias de crédito e débito e operações com o cartão de crédito, que têm atualização imediata no extrato do cliente.
3. Processamento offline
Nessa modalidade de processamento de dados não há conexão direta entre o terminal e o servidor. Os dados que entram são armazenados em um dispositivo temporário — smartphone, cartão de memória etc. — sem conexão com a internet, até que possa, em determinado tempo, ser transmitido para a base de dados.
4. Processamento em tempo real
É o processamento imediato e sequenciado de registros. Ao concluir o processamento de uma informação, é disparado um mecanismo de processamento de um novo registro. Um bom exemplo é o GPS, que vai processando informações do trajeto ao longo da jornada do veículo do usuário e liberando as orientações necessárias de direcionamento.
Como processar dados de maneira eficiente?
Existem diversas ferramentas que fazem com que o processamento de dados seja mais eficiente. Neste post vamos focar na plataforma de software open source — código-fonte aberto — de processamento de grandes volumes de dados denominada Hadoop.
A plataforma Hadoop proporciona o armazenamento massivo de qualquer tipo de dado — estruturado, semiestruturado ou não estruturado, como texto, vídeo ou áudio etc. — e tem alta capacidade de processamento de diversas tarefas simultaneamente, tais como tratamento, agrupamento, extração de dados, entre outras.
O Hadoop trabalha com computação distribuída e é protegido contra falhas. Se um hardware sofre alguma pane, os trabalhos são automaticamente direcionados a outro equipamento, de forma transparente e sem perda de performance.
Com essa ferramenta é possível armazenar dados pelo tempo necessário para decidir o que fazer com eles sem ter que realizar um pré-processamento. O melhor é: o Hadoop é gratuito, escalável e pode processar algoritmos analíticos de Big Data Analytics — ferramenta de análise de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, destinada a gerar informações relevantes e insights de diversas fontes, com grandes volumes de dados.
O Hadoop processa os dados em batch, não sendo compatível com bancos de dados transacionais, que necessitam de processamento em tempo real.
Qual é a relação do processamento de dados com o Big Data?
Como dissemos anteriormente, o grande e diversificado volume de dados gerado na atualidade ficou conhecido como Big Data. Esses dados não podem passar despercebidos da administração do negócio, pois contêm informações substanciais para a melhoria do desempenho e das estratégias da organização envolvida.
Para isso, esses dados precisam ter um processamento eficiente — a fim de permitir a aplicação de ferramentas de Big Data Management — para gerenciá-los da maneira mais produtiva possível para a empresa interessada. Afinal de contas, já dizia Peter Drucker, guru da Administração: “se você não pode medir, não pode gerenciar”.
A partir do gerenciamento dos dados é possível 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 ajudarão no desenvolvimento da inteligência de mercado, contribuindo para a sustentabilidade do negócio.
O Hadoop é 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 análises de veracidade, variedade e valor dos dados — inclusas nos 5Vs do Big Data.
O processamento de dados é uma atividade central e primordial de TI que serve de suporte para a operação e a gestão dos negócios. Sem ela, o grande volume de transações comerciais, financeiras, administrativas e gerenciais (baseadas em sistemas computacionais que ocorrem na atualidade) ficariam totalmente inviáveis.
Devido ao grande volume de dados trafegando entre as redes lógicas 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 será tratado com maior valor.

Fonte: Meu Positivo