Há alguns anos, era comum que as análises dos dados fossem realizadas horas ou até mesmo dias após a geração das informações. Contudo, atualmente, a necessidade de entregar análises, insights e predições em tempo real é cada vez maior.
Por isso, é essencial conhecer quantas e quais são as etapas do processamento de dados para que essas atividades sejam executadas de maneira ordenada, o que irá resultar em um arranjo de informações úteis de acordo com o objetivo.
Basicamente, este processamento de dados é o principal objetivo dentro da área de TI das empresas. Afinal, vivemos em uma sociedade que está cada vez mais conectada, gerando inúmeros dados a todo momento.
Por isso, para o profissional da área, é fundamental conhecer quais são as principais etapas do processamento de dados. Quer saber mais sobre como funciona este ciclo? Então, continue a leitura!
Qual a importância do ciclo de processamento?
O processamento de dados funciona como um filtro, o que garante que apenas as informações realmente úteis e relevantes para a empresa sejam separadas das demais.
Isso porque, atualmente é possível encontrar diferentes fontes de geração de dados, como por exemplo:
- dispositivos de Internet das Coisas;
- sistemas de gestão mais integrados;
- aplicativos móveis;
- redes sociais, etc.
Para possibilitar a análise em tempo real das informações, novas técnicas e ferramentas são necessárias.
Neste novo contexto, conhecimentos que são aplicados nas aplicações batch tradicionais (que não são em tempo real) continuam válidos (como em técnicas de BI e projetos de Data Warehouse).
Mas é necessário que os profissionais de processamento de fluxos contínuos de dados entendam de bancos de dados NoSQL, ferramentas de mensageria, streaming e aprendizado de máquina (Machine Learning).
O profissional responsável pela arquitetura de processamento de fluxo contínuo de dados precisa entender as diferentes etapas do fluxo, que também é conhecido como pipeline. ⭐
As atividades envolvidas neste ciclo de processamento normalmente são divididas em cinco etapas, como você verá a seguir.
Quantas e quais são as etapas de processamento de dados?
Para responder à principal dúvida, quantas e quais são as fases do processamento de dados, é necessário entender que tudo faz parte de um ciclo e, por isso, cada passo deve ser feito em uma ordem.
Como esse processo é cíclico, o estágio de saída pode resultar em uma repetição da fase de coleta, resultando, assim, em outro processamento de dados, dependendo dos objetivos da organização.
- Coleta de dados;
- Preparação;
- Entrada;
- Processamento de dados;
- Saída.
Confira em detalhes cada uma das etapas do processamento de dados.
Etapa 1: coleta de dados
A primeira etapa do processamento é a coleta de dados brutos. O tipo das informações coletadas têm impacto no resultado da saída, portanto, precisam ser retiradas de fontes definidas e precisas.
Então, neste momento deverão ser definidos os formatos de dados que serão utilizados para transmissão entre a fonte de dados e ferramenta de stream processing.
💡 Para que uma arquitetura mais robusta seja provida é recomendado a utilização dos chamados barramentos de mensagens (brokers), que tem como propósito desacoplar o recebimento das mensagens do processamento.
A escolha do broker deve considerar alguns aspectos que serão definidos pelo profissional responsável pela arquitetura, sendo eles:
- persistência de dados;
- alta disponibilidade;
- tolerância a falhas.
Etapa 2: preparação
Essa preparação, também chamada de limpeza de dados, tem o objetivo de excluir informações repetidas e retirar o que se considera dados inúteis (de acordo com o objetivo do projeto).
Ao final dessa limpeza, restarão apenas os dados que são realmente necessários e de qualidade, para então partir para a etapa seguinte.
< Leia também: O que faz um Dataminer e como é a sua rotina? />
Etapa 3: entrada
A etapa de entrada refere-se à captação de dados brutos, que são convertidos para um formato legível por máquinas. Após este processo, eles são alimentados na unidade de processamento.
Uma grande quantidade de poder de processamento é necessária para analisar informações complexas. Por isso, a maioria dos dados segue uma sintaxe formal e rigorosa. Isso permite que o mecanismo de entrada de dados tenha menos trabalho computacional, além de reduzir erros.
Etapa 4: processamento
Esta fase irá variar de acordo com o objetivo do projeto estabelecido e a origem dos dados que estão sendo processados.
Basicamente, é o momento em que os dados brutos são submetidos a métodos de processamentos usando aprendizado de máquina e inteligência artificial, para que então seja possível gerar uma saída desejável.
Etapa 5: saída
Por fim, após a etapa de processamento, os dados são transmitidos para o usuário de uma forma legível. Isso pode ser feito por:
- documentos;
- tabelas;
- gráficos;
- vídeos, etc.
Lembre-se de que após essa saída, os dados devem ser armazenados para, assim, possibilitar um novo ciclo de processamento caso necessário.
Afinal, uma informação que hoje talvez não seja atrativa para uma análise, pode ser muito relevante em um segundo momento.
Sendo assim é essencial não descartar dados que possam gerar valor para os negócios, pois como disse o matemático inglês Clive Humby:
Dados são o novo petróleo
Como trabalhar com processamento de dados?
O profissional que deseja ser analista de processamento de dados deve entender que esse é um trabalho dinâmico, com a necessidade de apresentar insights inteligentes e robustos. Exatamente por isso, é necessário adquirir conhecimentos específicos.
Neste sentido, uma boa escolha são cursos especializados práticos, imersivos e hands-on, que irão proporcionar o aprendizado técnico necessário para você começar a atuar.
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