Métodos de processamento de dados

Os melhores dados do universo não têm muita utilidade se não forem processados. O processamento de dados refere-se a métodos que pegam os dados brutos e os transformam em informações utilizáveis. Papel e lápis podem funcionar, mas no século 21, a análise de dados geralmente depende de computadores. Para processar dados por computador, eles devem ser coletados, verificados quanto à precisão e inseridos primeiro no computador.

O processamento em lote é um trabalho pesado, a forma mais simples de processamento de dados. É útil quando uma organização tem um grande volume de dados que podem ser agrupados em uma ou duas categorias. Uma loja, por exemplo, pode processar em lote suas transações no final do dia ou da semana, enviando os resultados para a matriz. Se as informações não precisarem ser atualizadas a cada alteração, o processamento em lote será rápido o suficiente.

Às vezes, o processamento em lote não é rápido o suficiente. Os métodos de processamento em tempo real lidam com os dados quando eles exigem um retorno instantâneo. Se alguém compra uma passagem aérea ou cancela uma reserva, por exemplo, a companhia aérea precisa atualizar seus registros instantaneamente. Um sistema de radar deve fornecer a seu operador um feedback imediato sobre o que detecta; um caixa eletrônico deve processar sua solicitação de dinheiro imediatamente. Onde o processamento em lote lida com grandes cargas de dados em horários especificados, o processamento em tempo real é contínuo.

A mineração de dados pega dados de várias fontes e pools e os combina para procurar correlações. Por exemplo, uma rede de supermercados pode analisar as compras dos clientes e descobrir que os clientes que compram cereais costumam comprar bananas para acompanhar. A rede pode usar essa informação para aumentar as vendas, talvez colocando bananas perto do cereal para encorajar mais compras conjuntas. A rede também pode rastrear quais itens vendem melhor quando a loja oferece cupons ou mantém vendas.

O processamento estatístico envolve cálculos pesados. Uma empresa que sabe que está ocupada na sexta-feira pode usar o processamento estatístico para calcular o efeito de diferentes variáveis. Parte da pressa pode ser devido a clientes com solicitações de última hora, por exemplo, enquanto outra parte pode ser resultado de funcionários atrasando-se no início da semana. Saber a causa ajuda a empresa a enfrentar a correria. As estatísticas também facilitam a comparação de dados de empresas ou cidades de diferentes tamanhos.