De 5 soorten gegevensverwerking

voordat u gebruik kunt maken van een gestructureerde en ongestructureerde die u verzamelt, moeten die gegevens worden verwerkt.

het eenvoudigste voorbeeld van gegevensverwerking is datavisualisatie. Bijvoorbeeld, de meeste CRM ‘ s kunnen uitspugen data analyse rapporten in de vorm van grafieken. Om dat punt te krijgen, echter, gegevens ondergaat een reeks van conversiebewerkingen.

er zijn verschillende soorten gegevensverwerking, die verschillen in termen van beschikbaarheid, atomiciteit en concurrency, onder andere factoren.

inhoudsopgave

1. Waarom is de methode voor gegevensverwerking belangrijk?

2. Transactieverwerking

5. Gedistribueerde verwerking

3. Realtime verwerking

4. Batchverwerking

6. Multiprocessing

7. Uw gegevens voorbereiden voor verwerking

Waarom is de methode voor gegevensverwerking belangrijk?

de methode voor gegevensverwerking die u gebruikt, bepaalt de responstijd op een query en hoe betrouwbaar de uitvoer is. Daarom moet de methode zorgvuldig worden gekozen. Bijvoorbeeld, in een situatie waar beschikbaarheid cruciaal is, zoals een beurs portal, transactieverwerking moet de voorkeur methode.

het is belangrijk het verschil tussen gegevensverwerking en een gegevensverwerkingssysteem op te merken. Gegevensverwerking is de regels waarmee gegevens worden omgezet in nuttige informatie. Een gegevensverwerkingssysteem is een toepassing die is geoptimaliseerd voor een bepaald type gegevensverwerking. Bijvoorbeeld, een timesharing systeem is ontworpen om timesharing verwerking optimaal te draaien. Het kan worden gebruikt om batch-verwerking uit te voeren, ook. Echter, het zal niet erg goed schalen voor de baan.

in die zin hebben we het over het kiezen van het juiste type gegevensverwerking voor uw behoeften, dan hebben we het over het kiezen van het juiste systeem. De volgende zijn de meest voorkomende soorten gegevensverwerking en hun toepassingen.

transactieverwerking

transactieverwerking wordt ingezet in bedrijfskritische situaties. Dit zijn situaties die, als ze worden verstoord, een negatieve invloed hebben op de bedrijfsvoering. B.v. de verwerking van beurstransacties, zoals eerder vermeld. Bij transactieverwerking is Beschikbaarheid de belangrijkste factor. De beschikbaarheid kan worden beïnvloed door factoren zoals:

• Hardware: een transactieverwerkingssysteem moet redundante hardware hebben. Hardware redundantie zorgt voor gedeeltelijke storingen, omdat redundante componenten kunnen worden geautomatiseerd om het systeem over te nemen en draaiende te houden.
• Software: de software van een transactieverwerkingssysteem moet zo zijn ontworpen dat een storing snel wordt hersteld. Typisch, transactieverwerkingssystemen gebruiken transactie abstractie om dit te bereiken. Simpel gezegd, in geval van een mislukking, worden niet-gecommitteerde transacties afgebroken. Hierdoor kan het systeem snel herstarten.

gedistribueerde verwerking

zeer vaak zijn datasets te groot om op één machine te passen. Gedistribueerde gegevensverwerking breekt deze grote datasets af en slaat ze op over meerdere machines of servers. Het berust op Hadoop Distributed File System (HDFS). Een gedistribueerd gegevensverwerkingssysteem heeft een hoge fouttolerantie. Als één server in het netwerk uitvalt, kunnen de taken voor gegevensverwerking opnieuw worden toegewezen aan andere beschikbare servers.

gedistribueerde verwerking kan ook enorm kostenbesparend zijn. Bedrijven hoeven geen dure mainframe computers meer te bouwen en te investeren in onderhoud en onderhoud.

stroomverwerking en batchverwerking zijn veelvoorkomende voorbeelden van gedistribueerde verwerking, die beide hieronder worden besproken.

Real-time verwerking

Real-time verwerking is vergelijkbaar met transactieverwerking, in die zin dat het wordt gebruikt in situaties waarin output in real-time wordt verwacht. Echter, de twee verschillen in termen van hoe ze omgaan met het verlies van gegevens. Real-time verwerking berekent inkomende gegevens zo snel mogelijk. Als het een fout in inkomende gegevens tegenkomt, negeert het de fout en gaat naar het volgende stuk gegevens dat binnenkomt. GPS-tracking-toepassingen zijn het meest voorkomende voorbeeld van real-time gegevensverwerking.

Contrast dit met transactieverwerking. In het geval van een fout, zoals een systeemstoring, wordt de verwerking van transacties afgebroken en opnieuw geïnitialiseerd. Real-time verwerking heeft de voorkeur boven transactieverwerking in gevallen waar geschatte antwoorden volstaan.

in de wereld van data-analyse is stream processing een veel voorkomende toepassing van real-time gegevensverwerking. Eerst gepopulariseerd door Apache Storm, stream processing analyseert gegevens als het komt in. Denk aan gegevens van IoT-sensoren, of het bijhouden van consumentenactiviteit in real-time. Google BigQuery en Snowflake zijn voorbeelden van cloud data platforms die gebruik maken van real-time verwerking.

Batch Processing

zoals de naam al doet vermoeden, batch processing is wanneer delen van gegevens, opgeslagen over een periode, samen of in batches worden geanalyseerd. Batchverwerking is vereist wanneer een grote hoeveelheid gegevens moet worden geanalyseerd voor gedetailleerde inzichten. Bijvoorbeeld, verkoopcijfers van een bedrijf over een periode van tijd zal meestal batchverwerking ondergaan. Aangezien er een grote hoeveelheid gegevens betrokken is, zal het systeem tijd nodig hebben om het te verwerken. Door de gegevens in batches te verwerken, bespaart het op computationele middelen.

batchverwerking heeft de voorkeur boven realtime verwerking wanneer nauwkeurigheid belangrijker is dan snelheid. Bovendien wordt de efficiëntie van batchverwerking ook gemeten in termen van doorvoer. Doorvoer is de hoeveelheid gegevens die per tijdseenheid worden verwerkt.

Multiprocessing

Multiprocessing is de methode van gegevensverwerking waarbij twee of meer dan twee processoren aan dezelfde gegevensverzameling werken. Het klinkt misschien precies als gedistribueerde verwerking, maar er is een verschil. In multiprocessing bevinden verschillende processors zich binnen hetzelfde systeem. Ze bevinden zich dus op dezelfde geografische locatie. Als er een componentfout is, kan dit de snelheid van het systeem verminderen.

gedistribueerde verwerking daarentegen gebruikt servers die onafhankelijk van elkaar zijn en op verschillende geografische locaties aanwezig kunnen zijn. Aangezien bijna alle systemen tegenwoordig de mogelijkheid hebben om gegevens parallel te verwerken, maakt bijna elk gegevensverwerkingssysteem gebruik van multiprocessing.

in de context van dit artikel kan multiprocessing echter worden beschouwd als een systeem voor gegevensverwerking op locatie. Typisch, bedrijven die omgaan met zeer gevoelige informatie zou kunnen kiezen voor on-premise gegevensverwerking in tegenstelling tot gedistribueerde verwerking. Bijvoorbeeld farmaceutische bedrijven of bedrijven die werkzaam zijn in de olie-en gaswinning Industrie.

het duidelijkste nadeel van dit soort gegevensverwerking zijn de kosten. Het bouwen en onderhouden van interne servers is erg duur.

Customer Story

Keith verbond meerdere gegevensbronnen met Amazon Redshift om hun klantgegevens te transformeren, organiseren en analyseren.

Amazon Redshift

Keith Slater

Senior Developer bij Creative Anvil

voordat we met Xplenty begonnen, probeerden we gegevens van veel verschillende gegevensbronnen naar roodverschuiving te verplaatsen. Xplenty heeft ons daarbij geholpen. Het beste kenmerk van het platform is de mogelijkheid om gegevens te manipuleren als dat nodig is zonder dat het proces al te complex. Ook, de ondersteuning is geweldig – ze zijn altijd responsief en bereid om te helpen.

KIJKEN OF WE HET KUNNEN INTEGREREN VAN UW GEGEVENS

VERTROUWD DOOR BEDRIJVEN OVER DE HELE WERELD

Genietend Van Dit Artikel?

ontvang wekelijks geweldige content met de Xplenty nieuwsbrief!

uw gegevens voorbereiden voor gegevensverwerking

voordat gegevens kunnen worden verwerkt en geanalyseerd, moet deze worden voorbereid, zodat ze door algoritmen kunnen worden gelezen. Ruwe gegevens moeten ETL ondergaan-extract, transformeren , laden – om naar uw datawarehouse te gaan voor verwerking. Xplenty vereenvoudigt de taak van het voorbereiden van uw gegevens voor analyse. Met ons cloudplatform kunt u binnen enkele minuten ETL-datapijpleidingen bouwen. De eenvoudige grafische interface doet weg met de noodzaak om complexe code te schrijven. Er is direct integratieondersteuning voor meer dan 100 populaire datawarehouses en SaaS-toepassingen. En u kunt API ‘ s gebruiken voor snelle aanpassingen en flexibiliteit.

met Xplenty kunt u minder tijd besteden aan het verwerken van uw gegevens, zodat u meer tijd hebt om deze te analyseren. Leer meer door een demo te plannen en ons low-code platform zelf te ervaren.