O que é o processamento de dados?

Seja uma pequena planilha ou uma grande quantidade de processamento de dados, o trabalho segue um processo padrão e repetível conhecido como ciclo de processamento de dados.

Esse processo é chamado de ciclo de processamento de dados e forma a base para frameworks comuns de integração de dados, como o ETL (extrair, transformar e carregar). Entender esse ciclo é fundamental para criar fluxos de trabalho de dados eficientes e confiáveis.

1. Coleta: reunir dados brutos. É aqui que o ciclo começa. Você coleta dados brutos de várias fontes, que podem ser registros de sites e pesquisas com clientes, leituras de sensores e transações financeiras. Essa fase também pode envolver técnicas especializadas, como a captura de dados alterados (CDC), que pode transmitir modificações de maneira eficiente diretamente dos bancos de dados de origem.
2. Preparação/limpeza: transformar dados brutos. Essa etapa essencial, muitas vezes chamada de pré-processamento de dados, envolve a limpeza e a estruturação dos dados brutos. Isso inclui lidar com valores ausentes, corrigir erros, remover duplicatas e converter os dados em um formato compatível com o processador, o mecanismo específico projetado para analisar o conjunto de dados.
3. Entrada: fornecer dados preparados ao processador. Os dados limpos e preparados entram no sistema de processamento. Esse sistema representa o ambiente mais amplo, como um serviço de nuvem, um programa de computador ou um modelo de IA, que abriga a lógica específica do processador definida na etapa anterior.
4. Processamento: executar algoritmos. É a fase em que os cálculos, as manipulações e as transformações reais acontecem. O computador ou sistema executa algoritmos e regras específicos para alcançar o resultado desejado, como classificar dados, realizar cálculos matemáticos ou mesclar diferentes conjuntos de dados.
5. Saída/interpretação: apresente os resultados. Os resultados do processamento são apresentados em um formato útil e legível. Essa saída pode ser um relatório, um gráfico, um banco de dados atualizado, um alerta enviado a um usuário ou o treinamento de um modelo de IA.
6. Armazenamento: arquivar os dados processados. Por fim, os dados brutos de entrada e as informações processadas resultantes são armazenados com segurança para uso futuro, auditoria ou análise adicional. Essa é uma etapa essencial para manter a governança de dados e o histórico.

A forma como processamos os dados está em constante evolução, impulsionada pela necessidade de maior velocidade, escala e automação.

O processamento de dados moderno cria uma mudança distinta dos aplicativos monolíticos para arquiteturas mais ágeis e modulares. Isso geralmente envolve contêineres, que empacotam aplicativos e suas dependências para portabilidade, e microsserviços, que dividem aplicativos complexos em funções menores e independentes.

Essas tecnologias costumam funcionar com a computação sem servidor, em que os provedores de nuvem gerenciam toda a infraestrutura. Juntos, eles permitem arquiteturas orientadas a eventos. Nesse modelo, os jobs de processamento não são executados constantemente, mas são acionados apenas quando ocorre um "evento" específico, como a chegada de novos dados em um bucket de armazenamento. Essa abordagem ajuda a reduzir os custos e permite que os sistemas sejam escalonados automaticamente para atender a qualquer demanda.

A inteligência artificial e o machine learning estão sendo integrados diretamente ao pipeline de processamento para automatizar verificações de qualidade de dados e detectar anomalias. Essa automação baseada em IA pode simplificar a fase de preparação, que tradicionalmente consome mais tempo.

Com o aumento dos dispositivos de IoT e a geração massiva de dados na origem, a computação de borda aproxima o poder de processamento de dados de onde os dados são criados (a "borda"). Isso permite o processamento imediato e localizado de dados críticos, como sistemas de monitoramento em uma fábrica, reduzindo a latência e os custos de transmissão de todos os dados brutos de volta a uma nuvem central.