Les 5 Types de traitement des données

Avant que vous puissiez utiliser les données structurées et non structurées que vous collectez, ces données doivent être traitées.

L’exemple le plus simple de traitement des données est la visualisation des données. Par exemple, la plupart des CRM peuvent cracher des rapports d’analyse de données sous forme de graphiques. Pour en arriver là, cependant, les données subissent une série d’opérations de conversion.

Il existe plusieurs types de traitement de données différents, qui diffèrent en termes de disponibilité, d’atomicité et de concurrence, entre autres facteurs.

Table des matières

1. Pourquoi la Méthode De Traitement des Données Est-elle Importante ?

2. Traitement des transactions

5. Traitement distribué

3. Traitement en temps réel

4. Traitement par lots

6. Multitraitement

7. Préparation de vos Données pour le Traitement

Pourquoi le Mode de Traitement des Données Est-il Important ?

La méthode de traitement des données que vous utilisez déterminera le temps de réponse à une requête et la fiabilité de la sortie. Ainsi, la méthode doit être choisie avec soin. Par exemple, dans une situation où la disponibilité est cruciale, comme un portail boursier, le traitement des transactions devrait être la méthode privilégiée.

Il est important de noter la différence entre un traitement de données et un système de traitement de données. Le traitement des données est la règle par laquelle les données sont converties en informations utiles. Un système de traitement de données est une application optimisée pour un certain type de traitement de données. Par exemple, un système de temps partagé est conçu pour exécuter le traitement de temps partagé de manière optimale. Il peut également être utilisé pour exécuter le traitement par lots. Cependant, cela ne fonctionnera pas très bien pour le travail.

En ce sens, lorsque nous parlons de choisir le bon type de traitement de données pour vos besoins, nous parlons de choisir le bon système. Voici les types de traitement de données les plus courants et leurs applications.

Traitement des transactions

Le traitement des transactions est déployé dans des situations critiques. Ce sont des situations qui, si elles sont perturbées, affecteront négativement les opérations commerciales. Par exemple, le traitement des transactions boursières, comme mentionné précédemment. Dans le traitement des transactions, la disponibilité est le facteur le plus important. La disponibilité peut être influencée par des facteurs tels que:

• Matériel : Un système de traitement des transactions doit avoir du matériel redondant. La redondance matérielle permet des pannes partielles, car les composants redondants peuvent être automatisés pour prendre le relais et maintenir le système en marche.
• Logiciel : Le logiciel d’un système de traitement des transactions doit être conçu pour se remettre rapidement d’une défaillance. En règle générale, les systèmes de traitement des transactions utilisent l’abstraction des transactions pour y parvenir. En termes simples, en cas d’échec, les transactions non validées sont abandonnées. Cela permet au système de redémarrer rapidement.

Traitement distribué

Très souvent, les jeux de données sont trop volumineux pour tenir sur une seule machine. Le traitement distribué des données décompose ces grands ensembles de données et les stocke sur plusieurs machines ou serveurs. Il repose sur le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS). Un système de traitement de données distribué présente une tolérance aux pannes élevée. Si un serveur du réseau tombe en panne, les tâches de traitement des données peuvent être réaffectées à d’autres serveurs disponibles.

Le traitement distribué peut également être extrêmement économique. Les entreprises n’ont plus besoin de construire des ordinateurs centraux coûteux et d’investir dans leur entretien et leur maintenance.

Le traitement en flux et le traitement par lots sont des exemples courants de traitement distribué, qui sont tous deux discutés ci-dessous.

Traitement en temps réel

Le traitement en temps réel est similaire au traitement des transactions, en ce sens qu’il est utilisé dans des situations où la sortie est attendue en temps réel. Cependant, les deux diffèrent en termes de gestion de la perte de données. Le traitement en temps réel calcule les données entrantes aussi rapidement que possible. S’il rencontre une erreur dans les données entrantes, il ignore l’erreur et passe au bloc de données suivant entrant. Les applications de suivi GPS sont l’exemple le plus courant de traitement des données en temps réel.

Contrastez cela avec le traitement des transactions. En cas d’erreur, telle qu’une défaillance du système, le traitement des transactions interrompt le traitement en cours et se réinitialise. Le traitement en temps réel est préféré au traitement des transactions dans les cas où des réponses approximatives suffisent.

Dans le monde de l’analyse de données, le traitement de flux est une application courante du traitement de données en temps réel. D’abord popularisé par Apache Storm, le traitement de flux analyse les données au fur et à mesure. Pensez aux données des capteurs IoT ou au suivi de l’activité des consommateurs en temps réel. Google BigQuery et Snowflake sont des exemples de plates-formes de données cloud qui utilisent un traitement en temps réel.

Traitement par lots

Comme son nom l’indique, le traitement par lots consiste à analyser des morceaux de données, stockés sur une période de temps, ensemble ou par lots. Le traitement par lots est nécessaire lorsqu’un grand volume de données doit être analysé pour obtenir des informations détaillées. Par exemple, les chiffres de vente d’une entreprise sur une période donnée seront généralement traités par lots. Comme il y a un grand volume de données impliquées, le système prendra du temps pour le traiter. En traitant les données par lots, il économise des ressources de calcul.

Le traitement par lots est préféré au traitement en temps réel lorsque la précision est plus importante que la vitesse. De plus, l’efficacité du traitement par lots est également mesurée en termes de débit. Le débit est la quantité de données traitées par unité de temps.

Multitraitement

Le multitraitement est la méthode de traitement des données dans laquelle deux processeurs ou plus travaillent sur le même ensemble de données. Cela peut ressembler exactement à un traitement distribué, mais il y a une différence. Dans le multitraitement, différents processeurs résident dans le même système. Ainsi, ils sont présents dans le même emplacement géographique. En cas de défaillance d’un composant, cela peut réduire la vitesse du système.

Le traitement distribué, quant à lui, utilise des serveurs indépendants les uns des autres et pouvant être présents dans des emplacements géographiques différents. Étant donné que presque tous les systèmes d’aujourd’hui ont la possibilité de traiter des données en parallèle, presque tous les systèmes de traitement de données utilisent le multitraitement.

Cependant, dans le contexte de cet article, le multitraitement peut être considéré comme un système de traitement de données sur site. En règle générale, les entreprises qui traitent des informations très sensibles peuvent choisir le traitement des données sur site plutôt que le traitement distribué. Par exemple, les sociétés pharmaceutiques ou les entreprises travaillant dans l’industrie de l’extraction de pétrole et de gaz.

L’inconvénient le plus évident de ce type de traitement de données est le coût. Construire et entretenir des serveurs internes coûte très cher.

Customer Story

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Décalage vers le rouge d’Amazon

Keith Slater

Développeur senior chez Creative Anvil

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