Antes de que pueda hacer uso de cualquier dato estructurado y no estructurado que recopile, esos datos deben procesarse.
El ejemplo más sencillo de procesamiento de datos es la visualización de datos. Por ejemplo, la mayoría de los CRM pueden emitir informes de análisis de datos en forma de gráficos. Para llegar a ese punto, sin embargo, los datos se someten a una serie de operaciones de conversión.
Hay varios tipos diferentes de procesamiento de datos, que difieren en términos de disponibilidad, atomicidad y concurrencia, entre otros factores.
Índice
1. ¿Por Qué Importa el Método de Procesamiento de Datos?
2. Procesamiento de transacciones
5. Procesamiento distribuido
3. Procesamiento en tiempo real
4. Procesamiento por lotes
6. Multiprocesamiento
7. Preparación de Sus Datos para el Procesamiento
- ¿Por Qué Importa el Método de Procesamiento de Datos?
- Procesamiento de transacciones
- Procesamiento distribuido
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- Procesamiento en tiempo real
- Procesamiento por lotes
- Multiprocesamiento
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- Preparación de los Datos para el Procesamiento de datos
¿Por Qué Importa el Método de Procesamiento de Datos?
El método de procesamiento de datos que emplee determinará el tiempo de respuesta a una consulta y la fiabilidad de la salida. Por lo tanto, el método debe elegirse cuidadosamente. Por ejemplo, en una situación en la que la disponibilidad es crucial, como un portal de bolsa de valores, el procesamiento de transacciones debe ser el método preferido.
Es importante tener en cuenta la diferencia entre el procesamiento de datos y un sistema de procesamiento de datos. El procesamiento de datos son las reglas por las que los datos se convierten en información útil. Un sistema de procesamiento de datos es una aplicación optimizada para un determinado tipo de procesamiento de datos. Por ejemplo, un sistema de tiempo compartido está diseñado para ejecutar el procesamiento de tiempo compartido de manera óptima. También se puede usar para ejecutar el procesamiento por lotes. Sin embargo, no escalará muy bien para el trabajo.
En ese sentido, cuando hablamos de elegir el tipo de procesamiento de datos adecuado para sus necesidades, nos referimos a elegir el sistema adecuado. Los siguientes son los tipos más comunes de procesamiento de datos y sus aplicaciones.
Procesamiento de transacciones
El procesamiento de transacciones se implementa en situaciones de misión crítica. Se trata de situaciones que, si se interrumpen, afectarán negativamente a las operaciones comerciales. Por ejemplo, el procesamiento de transacciones bursátiles, como se mencionó anteriormente. En el procesamiento de transacciones, la disponibilidad es el factor más importante. La disponibilidad puede verse influenciada por factores como:
- Hardware: Un sistema de procesamiento de transacciones debe tener hardware redundante. La redundancia de hardware permite fallos parciales, ya que los componentes redundantes se pueden automatizar para hacerse cargo y mantener el sistema en funcionamiento.
- Software: El software de un sistema de procesamiento de transacciones debe diseñarse para recuperarse rápidamente de un fallo. Por lo general, los sistemas de procesamiento de transacciones utilizan la abstracción de transacciones para lograr esto. En pocas palabras, en caso de fallo, las transacciones no comprometidas se cancelan. Esto permite que el sistema se reinicie rápidamente.
Procesamiento distribuido
Muy a menudo, los conjuntos de datos son demasiado grandes para caber en una máquina. El procesamiento de datos distribuido desglosa estos grandes conjuntos de datos y los almacena en varias máquinas o servidores. Se basa en el Sistema de Archivos Distribuido Hadoop (HDFS). Un sistema de procesamiento de datos distribuido tiene una alta tolerancia a fallos. Si un servidor de la red falla, las tareas de procesamiento de datos se pueden reasignar a otros servidores disponibles.
El procesamiento distribuido también puede ser inmensamente económico. Las empresas ya no necesitan construir computadoras centrales costosas e invertir en su mantenimiento y mantenimiento.
El procesamiento de secuencias y el procesamiento por lotes son ejemplos comunes de procesamiento distribuido, los cuales se discuten a continuación.
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Procesamiento en tiempo real
El procesamiento en tiempo real es similar al procesamiento de transacciones, en el sentido de que se utiliza en situaciones en las que se espera una salida en tiempo real. Sin embargo, los dos difieren en términos de cómo manejan la pérdida de datos. El procesamiento en tiempo real calcula los datos entrantes lo más rápido posible. Si encuentra un error en los datos entrantes, lo ignora y pasa al siguiente fragmento de datos que entra. Las aplicaciones de rastreo GPS son el ejemplo más común de procesamiento de datos en tiempo real.
Contrasta esto con el procesamiento de transacciones. En caso de error, como un fallo del sistema, el procesamiento de transacciones aborta el procesamiento en curso y se reinicia. El procesamiento en tiempo real es preferible al procesamiento de transacciones en los casos en que las respuestas aproximadas son suficientes.
En el mundo del análisis de datos, el procesamiento de flujos es una aplicación común del procesamiento de datos en tiempo real. Popularizado por primera vez por Apache Storm, stream processing analiza los datos a medida que llegan. Piense en los datos de los sensores de IoT o rastree la actividad de los consumidores en tiempo real. Google BigQuery y Snowflake son ejemplos de plataformas de datos en la nube que emplean procesamiento en tiempo real.
Procesamiento por lotes
Como su nombre indica, el procesamiento por lotes es cuando trozos de datos, almacenados durante un período de tiempo, se analizan juntos o en lotes. El procesamiento por lotes es necesario cuando se necesita analizar un gran volumen de datos para obtener información detallada. Por ejemplo, las cifras de ventas de una empresa durante un período de tiempo generalmente se procesan por lotes. Dado que se trata de un gran volumen de datos, el sistema tardará tiempo en procesarlo. Al procesar los datos en lotes, ahorra recursos computacionales.
El procesamiento por lotes se prefiere al procesamiento en tiempo real cuando la precisión es más importante que la velocidad. Además, la eficiencia del procesamiento por lotes también se mide en términos de rendimiento. El rendimiento es la cantidad de datos procesados por unidad de tiempo.
Multiprocesamiento
Multiprocesamiento es el método de tratamiento de datos en el que dos o más de dos procesadores trabajan en el mismo conjunto de datos. Puede sonar exactamente como el procesamiento distribuido, pero hay una diferencia. En multiprocesamiento, diferentes procesadores residen dentro del mismo sistema. Por lo tanto, están presentes en la misma ubicación geográfica. Si hay un fallo en un componente, puede reducir la velocidad del sistema.
El procesamiento distribuido, por otro lado, utiliza servidores que son independientes entre sí y pueden estar presentes en diferentes ubicaciones geográficas. Dado que casi todos los sistemas de hoy en día tienen la capacidad de procesar datos en paralelo, casi todos los sistemas de procesamiento de datos utilizan multiprocesamiento.
Sin embargo, en el contexto de este artículo, se puede considerar que el multiprocesamiento tiene un sistema de procesamiento de datos local. Por lo general, las empresas que manejan información muy confidencial pueden elegir el procesamiento de datos en las instalaciones en lugar del procesamiento distribuido. Por ejemplo, compañías farmacéuticas o negocios que trabajan en la industria de extracción de petróleo y gas.
El inconveniente más obvio de este tipo de procesamiento de datos es el costo. Construir y mantener servidores internos es muy costoso.
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