zanim będziesz mógł korzystać z jakichkolwiek gromadzonych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, dane te muszą zostać przetworzone.
najprostszym przykładem przetwarzania danych jest wizualizacja danych. Na przykład, większość CRM można wypluć raporty analizy danych w postaci wykresów. Aby do tego dojść, dane poddawane są serii operacji konwersji.
istnieje kilka różnych rodzajów przetwarzania danych, które różnią się między innymi pod względem dostępności, atomiczności i współbieżności.
spis treści
1. Dlaczego metoda przetwarzania danych ma znaczenie?
2. Przetwarzanie transakcji
5. Przetwarzanie rozproszone
3. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
4. Przetwarzanie wsadowe
6.
7. Przygotowanie danych do przetwarzania
- dlaczego metoda przetwarzania danych ma znaczenie?
- przetwarzanie transakcji
- przetwarzanie rozproszone
- Zintegruj Swoje Dane Już Dziś!
- Wypróbuj Xplenty za darmo przez 7 dni. Karta kredytowa nie jest wymagana.
- przetwarzanie w czasie rzeczywistym
- przetwarzanie wsadowe
- Multiprocessing
- zaufane przez firmy na całym świecie
- podoba Ci Się Ten artykuł?
- Otrzymuj co tydzień wspaniałe treści z newsletterem Xplenty!
- przygotowanie danych do przetwarzania
dlaczego metoda przetwarzania danych ma znaczenie?
metoda przetwarzania danych, którą stosujesz, określi czas odpowiedzi na zapytanie i wiarygodność wyniku. Dlatego metoda musi być starannie dobrana. Na przykład w sytuacji, w której dostępność ma kluczowe znaczenie, takiej jak portal giełdowy, preferowaną metodą powinno być przetwarzanie transakcji.
ważne jest, aby zwrócić uwagę na różnicę między przetwarzaniem danych a systemem przetwarzania danych. Przetwarzanie danych to Zasady, za pomocą których dane są przekształcane w Przydatne informacje. System przetwarzania danych to aplikacja zoptymalizowana pod kątem określonego rodzaju przetwarzania danych. Na przykład system współdzielenia czasu jest zaprojektowany tak, aby optymalnie uruchamiać przetwarzanie współdzielenia czasu. Może być również używany do uruchamiania przetwarzania wsadowego. Jednak nie będzie to zbyt dobrze skalować do pracy.
w tym sensie, kiedy mówimy o wyborze odpowiedniego typu przetwarzania danych do Twoich potrzeb, mamy na myśli wybór odpowiedniego systemu. Poniżej przedstawiono najczęstsze rodzaje przetwarzania danych i ich zastosowania.
przetwarzanie transakcji
przetwarzanie transakcji jest wdrażane w krytycznych sytuacjach. Są to sytuacje, które w razie zakłóceń negatywnie wpłyną na działalność gospodarczą. Na przykład przetwarzanie transakcji giełdowych, jak wspomniano wcześniej. W przetwarzaniu transakcji dostępność jest najważniejszym czynnikiem. Na dostępność mogą mieć wpływ takie czynniki jak:
- Sprzęt: system przetwarzania transakcji powinien mieć nadmiarowy sprzęt. Redundancja sprzętowa pozwala na częściowe awarie, ponieważ nadmiarowe komponenty mogą być zautomatyzowane w celu przejęcia i utrzymania działania systemu.
- oprogramowanie: oprogramowanie systemu przetwarzania transakcji powinno być zaprojektowane tak, aby szybko odzyskiwało energię po awarii. Zazwyczaj systemy przetwarzania transakcji wykorzystują do tego abstrakcję transakcji. Mówiąc najprościej, w przypadku niepowodzenia niezatwierdzone transakcje są przerywane. Pozwala to na szybkie ponowne uruchomienie systemu.
przetwarzanie rozproszone
bardzo często zbiory danych są zbyt duże, aby zmieścić się na jednej maszynie. Rozproszone przetwarzanie danych rozbija te duże zbiory danych i przechowuje je na wielu maszynach lub serwerach. Opiera się na rozproszonym systemie plików Hadoop (HDFS). Rozproszony system przetwarzania danych charakteryzuje się wysoką odpornością na awarie. Jeśli jeden serwer w sieci ulegnie awarii, zadania przetwarzania danych mogą zostać przeniesione na inne dostępne serwery.
przetwarzanie rozproszone może być również niezwykle oszczędne. Firmy nie muszą już budować drogich komputerów mainframe i inwestować w ich utrzymanie i konserwację.
przetwarzanie strumieniowe i przetwarzanie wsadowe to typowe przykłady przetwarzania rozproszonego, które omówiono poniżej.
Zintegruj Swoje Dane Już Dziś!
Wypróbuj Xplenty za darmo przez 7 dni. Karta kredytowa nie jest wymagana.
przetwarzanie w czasie rzeczywistym
przetwarzanie w czasie rzeczywistym jest podobne do przetwarzania transakcji, ponieważ jest używane w sytuacjach, w których oczekiwane jest wyjście w czasie rzeczywistym. Jednak oba różnią się pod względem sposobu radzenia sobie z utratą danych. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym oblicza przychodzące dane tak szybko, jak to możliwe. Jeśli napotkasz błąd w przychodzących danych, zignoruje go i przeniesie do następnego fragmentu danych. Aplikacje śledzenia GPS są najczęstszym przykładem przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
W przypadku błędu, takiego jak awaria systemu, przetwarzanie transakcji przerywa bieżące przetwarzanie i ponownie inicjalizuje. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym jest preferowane niż przetwarzanie transakcji w przypadkach, w których wystarczą przybliżone odpowiedzi.
w świecie analizy danych przetwarzanie strumieniowe jest powszechnym zastosowaniem przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Po raz pierwszy spopularyzowany przez Apache Storm, stream processing analizuje dane na bieżąco. Myśl o danych z czujników IoT lub śledzenie aktywności konsumentów w czasie rzeczywistym. Google BigQuery i Snowflake to przykłady platform danych w chmurze, które wykorzystują przetwarzanie w czasie rzeczywistym.
przetwarzanie wsadowe
jak sama nazwa wskazuje, przetwarzanie wsadowe ma miejsce, gdy fragmenty danych, przechowywane przez pewien okres czasu, są analizowane razem lub w partiach. Przetwarzanie wsadowe jest wymagane, gdy duża ilość danych wymaga analizy w celu uzyskania szczegółowych informacji. Na przykład dane dotyczące sprzedaży firmy w danym okresie czasu będą zazwyczaj poddawane przetwarzaniu wsadowemu. Ponieważ jest duża ilość danych, System zajmie trochę czasu, aby je przetworzyć. Przetwarzając dane partiami, oszczędza zasoby obliczeniowe.
przetwarzanie wsadowe jest preferowane w stosunku do przetwarzania w czasie rzeczywistym, gdy dokładność jest ważniejsza niż szybkość. Ponadto wydajność przetwarzania wsadowego jest również mierzona pod względem przepustowości. Przepustowość to ilość danych przetwarzanych na jednostkę czasu.
Multiprocessing
Multiprocessing to metoda przetwarzania danych, w której dwa lub więcej procesorów pracuje na tym samym zbiorze danych. Może to brzmieć dokładnie jak przetwarzanie rozproszone, ale jest różnica. W przetwarzaniu wieloprocesorowym różne procesory znajdują się w tym samym systemie. Tak więc są one obecne w tym samym położeniu geograficznym. Jeśli wystąpi awaria komponentu, może to zmniejszyć prędkość systemu.
przetwarzanie rozproszone wykorzystuje serwery, które są niezależne od siebie i mogą być obecne w różnych lokalizacjach geograficznych. Ponieważ obecnie prawie wszystkie systemy mają możliwość równoległego przetwarzania danych, prawie każdy system przetwarzania danych wykorzystuje przetwarzanie wieloprocesorowe.
jednak w kontekście tego artykułu wieloprocesowanie można postrzegać jako posiadające lokalny system przetwarzania danych. Zazwyczaj firmy, które zajmują się bardzo wrażliwymi informacjami, mogą wybrać lokalne przetwarzanie danych w przeciwieństwie do przetwarzania rozproszonego. Na przykład firmy farmaceutyczne lub firmy działające w branży wydobycia ropy naftowej i gazu.
najbardziej oczywistym minusem tego rodzaju przetwarzania danych jest koszt. Budowa i utrzymanie wewnętrznych serwerów jest bardzo kosztowne.
Amazon Redshift 
dowiedz się, czy możemy zintegrować Twoje dane
zaufane przez firmy na całym świecie
podoba Ci Się Ten artykuł?
przygotowanie danych do przetwarzania
zanim dane będą mogły być przetwarzane i analizowane, należy je przygotować, aby mogły być odczytywane przez algorytmy. Surowe dane muszą zostać poddane ETL – wyodrębnić, przekształcić, załadować – aby dostać się do hurtowni danych w celu przetworzenia. Xplenty upraszcza zadanie przygotowania Twoich danych do analizy. Dzięki naszej platformie w chmurze możesz tworzyć potoki danych ETL w ciągu kilku minut. Prosty interfejs graficzny eliminuje potrzebę pisania złożonego kodu. Integracja z ponad 100 popularnymi hurtowniami danych i aplikacjami SaaS jest dostępna od razu po wyjęciu z pudełka. Możesz też używać interfejsów API do szybkiego dostosowywania i elastyczności.
dzięki Xplenty możesz poświęcić mniej czasu na przetwarzanie danych, dzięki czemu masz więcej czasu na ich analizę. Dowiedz się więcej, planując demo i doświadczając naszej platformy o niskim kodzie dla siebie.