Métodos de procesamiento de datos

Los mejores datos del universo no sirven de mucho si no se procesan. El procesamiento de datos se refiere a métodos que toman los datos sin procesar y los convierten en información utilizable. El papel y el lápiz pueden funcionar, pero en el siglo XXI, el análisis de datos generalmente se basa en computadoras. Para procesar los datos por computadora, primero se deben recopilar, verificar su precisión e ingresar en la computadora.

El procesamiento por lotes es un trabajo duro, la forma más simple de procesamiento de datos. Es útil cuando una organización tiene un gran volumen de datos que se pueden agrupar en una o dos categorías. Una tienda, por ejemplo, puede procesar por lotes sus transacciones al final del día o de la semana, enviando los resultados a la oficina central. Si no es necesario actualizar la información para cada cambio, el procesamiento por lotes es lo suficientemente rápido.

A veces, el procesamiento por lotes no es lo suficientemente rápido. Los métodos de procesamiento en tiempo real manejan datos cuando requieren un cambio instantáneo. Si alguien compra un boleto de avión o cancela una reserva, por ejemplo, la aerolínea necesita actualizar sus registros al instante. Un sistema de radar debe proporcionar a su operador información inmediata sobre lo que detecta; un cajero automático tiene que procesar su solicitud de dinero con prontitud. Cuando el procesamiento por lotes maneja grandes cantidades de datos en momentos específicos, el procesamiento en tiempo real es continuo.

La minería de datos toma datos de múltiples fuentes y grupos y los combina para buscar correlaciones. Por ejemplo, una cadena de supermercados puede analizar las compras de los clientes y descubrir que los clientes que compran cereales a menudo compran bananas para acompañarlo. La cadena puede usar esa información para aumentar las ventas, quizás colocando bananas cerca del cereal para fomentar más compras conjuntas. La cadena también puede rastrear qué artículos se venden mejor cuando la tienda ofrece cupones o mantiene ventas.

El procesamiento estadístico implica un gran procesamiento de números. Una empresa que sabe que está ocupada el viernes puede usar el procesamiento estadístico para calcular el efecto de diferentes variables. Parte de la prisa puede deberse a clientes con solicitudes de último momento, por ejemplo, mientras que otra parte puede deberse a que los empleados se relajaron a principios de semana. Conocer la causa ayuda a la empresa a hacer frente a las prisas. Las estadísticas también facilitan la comparación de datos de empresas de diferentes tamaños o ciudades de diferentes tamaños.