Cele 5 tipuri de prelucrare a datelor

înainte de a putea utiliza orice structură și nestructurată pe care o colectați, aceste date trebuie prelucrate.

cel mai simplu exemplu de prelucrare a datelor este vizualizarea datelor. De exemplu, majoritatea CRM-urilor pot scuipa rapoarte de analiză a datelor sub formă de grafice. Pentru a ajunge la acest punct, cu toate acestea, datele suferă o serie de operațiuni de conversie.

există mai multe tipuri diferite de prelucrare a datelor, care diferă în ceea ce privește disponibilitatea, atomicitatea și concurența, printre alți factori.

cuprins

1. De ce contează metoda de prelucrare a datelor?

2. Procesarea tranzacțiilor

5. Procesare distribuită

3. Procesare în timp real

4. Prelucrare lot

6. Multiprocesare

7. Pregătirea datelor dvs. pentru prelucrare

de ce contează metoda de prelucrare a datelor?

metoda de prelucrare a datelor pe care o utilizați va determina timpul de răspuns la o interogare și cât de fiabilă este ieșirea. Astfel, metoda trebuie aleasă cu atenție. De exemplu, într-o situație în care disponibilitatea este crucială, cum ar fi un portal bursier, procesarea tranzacțiilor ar trebui să fie metoda preferată.

este important să observăm diferența dintre prelucrarea datelor și un sistem de prelucrare a datelor. Prelucrarea datelor reprezintă regulile prin care datele sunt transformate în informații utile. Un sistem de procesare a datelor este o aplicație optimizată pentru un anumit tip de prelucrare a datelor. De exemplu, un sistem de timesharing este proiectat pentru a rula procesarea timesharing optim. Acesta poate fi folosit pentru a rula de prelucrare lot, de asemenea. Cu toate acestea, nu se va scala foarte bine pentru slujbă.

în acest sens, atunci când vorbim despre alegerea tipului potrivit de prelucrare a datelor pentru nevoile dvs., ne referim la alegerea sistemului potrivit. Următoarele sunt cele mai frecvente tipuri de prelucrare a datelor și aplicațiile acestora.

procesarea tranzacțiilor

procesarea tranzacțiilor este implementată în situații critice. Acestea sunt situații care, dacă sunt perturbate, vor afecta negativ operațiunile de afaceri. De exemplu, procesarea tranzacțiilor bursiere, așa cum am menționat mai devreme. În procesarea tranzacțiilor, disponibilitatea este cel mai important factor. Disponibilitatea poate fi influențată de factori precum:

• Hardware: un sistem de procesare a tranzacțiilor ar trebui să aibă hardware redundant. Redundanța Hardware permite defecțiuni parțiale, deoarece componentele redundante pot fi automatizate pentru a prelua și a menține sistemul în funcțiune.
• Software: software-ul unui sistem de procesare a tranzacțiilor ar trebui să fie proiectat pentru a se recupera rapid de la o defecțiune. De obicei, sistemele de procesare a tranzacțiilor utilizează abstractizarea tranzacțiilor pentru a realiza acest lucru. Pur și simplu, în caz de eșec, tranzacțiile neangajate sunt anulate. Acest lucru permite sistemului să repornească rapid.

procesare distribuită

foarte des, seturile de date sunt prea mari pentru a încăpea pe o singură mașină. Procesarea distribuită a datelor descompune aceste seturi de date mari și le stochează pe mai multe mașini sau servere. Se bazează pe Hadoop Distributed File System (HDFS). Un sistem distribuit de procesare a datelor are o toleranță ridicată la erori. Dacă un server din rețea eșuează, sarcinile de procesare a datelor pot fi realocate altor servere disponibile.

procesarea distribuită poate fi, de asemenea, extrem de ieftină. Întreprinderile nu mai trebuie să construiască computere mainframe scumpe și să investească în întreținerea și întreținerea lor.

procesarea fluxurilor și procesarea loturilor sunt exemple comune de procesare distribuită, ambele fiind discutate mai jos.

procesarea în timp real

procesarea în timp real este similară procesării tranzacțiilor, prin faptul că este utilizată în situații în care producția este așteptată în timp real. Cu toate acestea, cele două diferă în ceea ce privește modul în care gestionează pierderea datelor. Procesarea în timp real calculează datele primite cât mai repede posibil. Dacă întâmpină o eroare în datele primite, ignoră eroarea și trece la următoarea bucată de date care intră. Aplicațiile de urmărire GPS sunt cel mai frecvent exemplu de prelucrare a datelor în timp real.

contrastează acest lucru cu procesarea tranzacțiilor. În cazul unei erori, cum ar fi o defecțiune a sistemului, procesarea tranzacțiilor întrerupe procesarea în curs și reinițializează. Procesarea în timp real este preferată procesării tranzacțiilor în cazurile în care sunt suficiente răspunsuri aproximative.

în lumea analizei datelor, procesarea fluxului este o aplicație comună a procesării datelor în timp real. Mai întâi popularizat de Apache Storm, procesarea fluxului analizează datele pe măsură ce intră. Gândiți-vă la datele de la senzorii IoT sau urmăriți activitatea consumatorilor în timp real. Google BigQuery și Snowflake sunt exemple de platforme de date cloud care utilizează procesarea în timp real.

prelucrare lot

după cum sugerează și numele, prelucrare lot este atunci când bucăți de date, stocate pe o perioadă de timp, sunt analizate împreună, sau în loturi. Procesarea în serie este necesară atunci când un volum mare de date trebuie analizat pentru informații detaliate. De exemplu, cifrele de vânzări ale unei companii pe o perioadă de timp vor fi supuse de obicei procesării în serie. Deoarece există un volum mare de date implicate, sistemul va avea nevoie de timp pentru a le procesa. Prin prelucrarea datelor în loturi, se economisește pe resurse de calcul.

procesarea pe loturi este preferată procesării în timp real atunci când precizia este mai importantă decât viteza. În plus, eficiența procesării lotului este, de asemenea, măsurată în termeni de randament. Debitul este cantitatea de date prelucrate pe unitate de timp.

multiprocesare

multiprocesare este metoda de prelucrare a datelor în cazul în care două sau mai mult de două procesoare lucrează pe același set de date. S-ar putea suna exact ca procesarea distribuită, dar există o diferență. În multiprocesare, procesoare diferite locuiesc în același sistem. Astfel, ele sunt prezente în aceeași locație geografică. Dacă există o defecțiune a componentei, aceasta poate reduce viteza sistemului.

procesarea distribuită, pe de altă parte, utilizează servere care sunt independente unele de altele și pot fi prezente în diferite locații geografice. Deoarece aproape toate sistemele de astăzi vin cu capacitatea de a procesa date în paralel, aproape fiecare sistem de procesare a datelor utilizează multiprocesare.

cu toate acestea, în contextul acestui articol, multiprocesarea poate fi văzută ca având un sistem de procesare a datelor la fața locului. De obicei, companiile care gestionează informații foarte sensibile ar putea alege prelucrarea datelor la fața locului, spre deosebire de procesarea distribuită. De exemplu, companiile farmaceutice sau întreprinderile care lucrează în industria extracției de petrol și gaze.

dezavantajul cel mai evident al acestui tip de prelucrare a datelor este costul. Construirea și întreținerea serverelor interne este foarte scumpă.

povestea clientului

Keith a conectat mai multe surse de date cu Amazon Redshift pentru a transforma, organiza și analiza datele clienților.

Amazon Redshift

Keith Slater

dezvoltator Senior la Creative Anvil

înainte de a începe cu Xplenty, încercam să mutăm date din mai multe surse de date diferite în Redshift. Xplenty ne-a ajutat să facem asta rapid și ușor. Cea mai bună caracteristică a platformei este capacitatea de a manipula datele după cum este necesar, fără ca procesul să fie prea complex. De asemenea, suportul este excelent – sunt întotdeauna receptivi și dispuși să ajute.

aflați dacă vă putem integra datele

încredere de companii din întreaga lume

vă place acest articol?

primiți conținut excelent săptămânal cu buletinul informativ Xplenty!

pregătirea datelor dvs. pentru prelucrarea datelor

înainte ca datele să poată fi procesate și analizate, trebuie să fie pregătite, astfel încât să poată fi citite prin algoritmi. Datele brute trebuie să fie supuse ETL-extragere, transformare, încărcare – pentru a ajunge la depozitul dvs. de date pentru procesare. Xplenty simplifică sarcina de pregătire a datelor pentru analiză. Cu platforma noastră cloud, puteți construi conducte de date ETL în câteva minute. Interfața grafică simplă elimină necesitatea de a scrie cod complex. Există suport de integrare chiar din cutie pentru mai mult de 100 de depozite de date populare și aplicații SaaS. Și puteți utiliza API-uri pentru personalizări rapide și flexibilitate.

cu Xplenty, puteți petrece mai puțin timp procesând datele dvs., astfel încât să aveți mai mult timp pentru a le analiza. Aflați mai multe programând un demo și experimentând platforma noastră cu cod redus pentru dvs.