Um guia sobre processamento de dados. Saiba como o processamento de dados funciona, incluindo: ciclo completo, principais ferramentas e tipos, como processamento de big data, em lote e em tempo real.
Todos os dias, empresas e organizações geram grandes volumes de dados, mas, em seu estado bruto, esses dados apresentam mais promessas do que valor real. Ao criar uma receita ou um produto em uma linha de montagem, o resultado final é a soma de suas partes, reunindo tudo para criar algo útil (ou delicioso). Da mesma forma, quando uma empresa tem uma profusão de dados brutos, ela precisa organizar e entender tudo antes que eles possam ter uso para qualquer usuário. Isso é feito por meio de uma série de etapas que se chama processamento de dados.
O processamento de dados é a forma como os dados brutos, e muitas vezes caóticos, são estruturados em um formato útil. Por meio de uma série de operações, as empresas descobrem o valor inexplorado contido dentro de colunas de números, páginas de respostas de pesquisa e planilhas repletas de informações. Ele está no centro da estratégia de negócios e possibilita tudo, desde análises de dados de negócios até aprendizado de máquina (machine learning, ML).
Neste guia, vamos explorar o processamento de dados: o que ele é, importância, etapas, tipos, métodos, ferramentas e tecnologias dessa função. Vamos terminar respondendo algumas das principais perguntas relativas a essa operação crítica para os negócios.
O processamento de dados é uma série sistemática de operações que recebe dados brutos e não organizados e os transforma em informações úteis a partir das quais as organizações podem extrair insights significativos e tomar decisões fundamentadas. É um elemento básico da estratégia de negócios, sendo fundamental para tornar a análise de dados possível.
Historicamente, o processamento de dados tem sido um processo manual muito trabalhoso e demorado. Os computadores humanos (ou pessoas que receberam um cargo de “computador”) dependiam de ferramentas físicas, como livros contábeis, formulários e calculadoras, bem como sistemas baseados em papel, para coletar, armazenar e analisar dados. Há um famoso caso dos Estados Unidos que levaram sete anos para publicar os resultados do recenseamento de 1880 por causa da lentidão dos processos de contagem manual. O fato levou Herman Hollerith, um funcionário do Census Bureau norte-americano, a inventar a máquina tabuladora. A criação reduziu drasticamente o tempo necessário para processar dados de recenseamento de anos para meses e estabeleceu o terreno para o moderno setor de processamento de dados.
Hoje, o processamento de dados é um processo eletrônico gerido por computadores e automação, em geral, monitorado por analistas, processadores, engenheiros e cientistas de dados. IA e ML desempenham um papel importante no gerenciamento de conjuntos de dados, especialmente grandes. O processamento de dados é muitas vezes descrito como um ciclo em que várias etapas são realizadas para trazer os dados do seu estado bruto para serem analisados, interpretados e depois armazenados.
Sem processamento de dados, os grandes volumes de dados que as organizações estão gerando a cada segundo não seriam mais do que ruído digital. O processamento de dados abre uma ponte entre informações não processadas, que raramente são úteis em seu estado bruto, e insights importantes que podem fundamentar decisões de negócios e dar às organizações uma vantagem competitiva.
Melhor processo decisório: as empresas não podem se basear em hipóteses e suposições para competir e crescer. Os insights claros obtidos através do processamento de dados podem melhorar as decisões tomadas de várias maneiras, incluindo:
Identificação de tendências de mercado: dados de vendas podem fornecer informações sobre os produtos que estão vendendo bem, que grupos demográficos estão comprando, em que época do ano as vendas são melhores etc.
Aumento da eficiência operacional: analisar dados da cadeia de fornecedores, logística e produção pode ajudar as empresas a identificar desperdícios e gargalos para otimizar seus processos.
Previsões baseadas em dados: a análise de dados preditiva usa dados históricos para prever os resultados, ajudando as empresas a antecipar as necessidades dos clientes, gerenciar o estoque e mitigar riscos.
Precisão e confiabilidade aprimoradas: os dados não processados muitas vezes contêm erros, duplicações e inconsistências. E em muitos setores, como em governança, risco e conformidade (GRC), detecção de fraudes e finanças, um único erro ou discrepância pode se tornar algo ainda mais complicado. A etapa de limpeza do processamento de dados (que vamos explicar mais adiante) identifica e corrige esses problemas, tornando os dados mais precisos e confiáveis quando eles forem necessários para a análise.
Maior vantagem competitiva: processar e utilizar dados de forma eficaz é um diferencial indispensável para as empresas que querem ter acesso aos dados da concorrência. Entre algumas das vantagens que isso oferece estão:
Personalizar a experiência do cliente: processar dados de clientes permite às empresas oferecer recomendações personalizadas, marketing direcionado e serviços que possam interessar, o que aumenta a fidelidade da marca e a retenção dos clientes.
Responder às mudanças de mercado: o processamento de dados quase em tempo real permite que as empresas reajam, com rapidez, às mudanças de mercado, seja um novo lançamento de produto por parte de um concorrente ou uma mudança na demanda do cliente.
Melhorar a segurança e a conformidade dos dados: processar dados não significa apenas torná-los úteis, mas também torná-los seguros. Medidas de proteção específicas são incorporadas à limpeza e à organização dos dados, incluindo mascaramento, anonimização, criptografia e tokenização. Os sistemas de processamento de dados também impõem regras de quem pode acessar, modificar ou eliminar os dados. Além disso, muitas regulamentações de dados, como RGPD e HIPAA, possuem requisitos rigorosos quanto a que dados podem ser coletados, como podem ser usados etc. Sistemas de processamento de dados documentam meticulosamente todas as etapas do ciclo de vida dos dados, da coleta à exclusão. Isso cria uma trilha de auditoria capaz de provar que uma organização está cumprindo com os regulamentos.
No início deste guia, comparamos o processamento de dados com uma linha de montagem industrial. Assim como acontece com as etapas de construção de um automóvel, desde a instalação do chassis até a pintura e o polimento final, o processamento de dados segue um fluxo de trabalho estruturado e com várias etapas. Cada etapa é essencial para converter dados brutos e fragmentados em dados limpos e confiáveis nos quais as organizações confiam para tomar decisões bem informadas e criar estratégias sólidas.
Chegou a hora de começar a coletar os dados. Eles podem vir de inúmeras fontes, como logs de transações e bancos de dados corporativos, estatísticas de interação em mídias sociais e pesquisas com clientes. Muitas vezes, eles são armazenados em data lakes e warehouses. É fundamental que os dados extraídos durante esta primeira etapa sejam relevantes, precisos e vindos de fontes confiáveis. Caso contrário, há o risco de distorcer os resultados finais, comprometendo completamente o projeto desde o início.
Com frequência, chamada de pré-processamento, essa é a etapa mais crítica e demorado, durante a qual os dados são limpos e organizados para garantir a qualidade e a consistência. Essas etapas incluem:
É nesta etapa que os dados pré-processados são transferidos para o sistema de processamento, sendo o primeiro estágio em que os dados brutos começam a assumir a forma de dados utilizáveis. Exemplos de sistemas de processamento podem ser programas ou algoritmos projetados para tipos de dados ou objetivos de análise específicos, como o Apache Spark para grandes conjuntos de dados. Entrada manual (para pequenos conjuntos de dados), importação de dados de fontes externas ou captura automática de dados: todos esses são métodos como os dados podem ser inseridos nesses sistemas neste estágio.
Como o nome sugere, este é o coração do ciclo de processamento dos dados. Algumas técnicas diferentes são usadas para transformar os dados em informações significativas, dependendo do resultado ou dos insights desejados. Entre elas estão:
Após o processamento, os dados são apresentados em um formato pronto para a ingestão e fácil de entender. O resultado é o produto final, que pode ser um gráfico, um dashboard ou outra representação visual. A fase de interpretação é a análise do resultado para tirar conclusões, identificar tendências e tomar decisões fundamentadas. É nesta fase onde o valor dos dados processados é finalmente aproveitado.
A última etapa consiste em armazenar com segurança os dados processados em bancos de dados ou data warehouses para uso e recuperação futuros. Esta etapa é fundamental por alguns motivos:
Vários métodos são usados para transformar dados brutos em informações significativas e úteis. Embora existam poucos, e cada um se adapte melhor a diferentes cenários e necessidades, o processamento em lote, o processamento em tempo real e o processamento on-line são três dos tipos mais comuns.
O processamento em lote é um método no qual um grande volume de dados é coletado ao longo de um intervalo de tempo e processado de uma só vez, em um lote. Esse método é ideal para tarefas não urgentes e que podem ser agendadas para realização fora do horário de pico de trabalho, para reduzir os recursos de processamento. Exemplos de casos de uso desse tipo seriam: sistemas de folha de pagamento, faturamento mensal, relatórios do fim de dia e geração de relatórios bancários. Por exemplo, uma empresa de cartão de crédito pode coletar todas as transações durante o dia e processá-las em um único lote durante a noite para atualizar as contas dos clientes.
O processamento em tempo real lida com os dados à medida que eles são gerados, fornecendo resultados imediatos. Este método é fundamental para situações em que o prazo de entrada dos dados em produção precisa ser instantâneo, especialmente em sistemas em que o atraso pode ter sérias consequências. Detecção de fraudes em transações financeiras, sistemas de GPS e sistemas de controle de tráfego aéreo são exemplos de onde esse tipo de processamento de dados é usado.
O processamento online é um tipo de processamento em tempo real que é interativo. Ele processa transações iniciadas pelo usuário à medida que elas ocorrem, fornecendo uma resposta imediata. É isso que você experimenta todos os dias quando interage com websites e apps. Em resumo, o usuário inicia um pedido ou insere dados e o sistema os processa e fornece feedback imediatamente. Esses sistemas estão sempre online e prontos para processar solicitações do usuário a qualquer momento. Comércio eletrônico, bancos online, reservas de companhias aéreas e jogos online utilizam o processamento online. Já comprou ingressos online para shows ou sessões de cinema? É dessa forma que o seu pagamento é processado e o sistema é atualizado imediatamente para garantir que ninguém mais possa comprar um ingresso para os mesmos lugares.
Existem diferentes métodos de processamento de dados, e nem todos os métodos são compatíveis com todos os tipos de processamento.
Este é o método mais antigo e tradicional de processamento de dados. Ele envolve coletar, organizar e analisar dados de forma inteiramente manual, sem a ajuda de máquinas. Ele é lento, trabalhoso, propenso a erros e não é ideal para grandes volumes de dados. No entanto, é uma boa escolha para operações de pequena escala ou empresas, ou onde o julgamento humano é essencial, como realizar uma recontagem manual de votos durante uma eleição.
Se você estiver usando máquinas e dispositivos simples para processar dados, como calculadoras, máquinas de escrever ou máquinas perfuradoras de cartão, você está usando o método de processamento mecânico de dados. A máquina tabuladora Hollerith mencionada antes neste guia é um exemplo deste método. O processamento mecânico de dados é ideal para tarefas simples. Ele produz menos erros do que o processo manual, mas ainda não é uma boa escolha para grandes conjuntos de dados.
O processamento eletrônico de dados (electronic data processing, EDP) é o método mais moderno e amplamente utilizado. Ele depende de soluções eletrônicas, como computadores, servidores e automação para processar dados. É um método altamente eficiente, preciso e com escala dimensionável, capaz de lidar com grandes volumes de dados em tempo real. O EDP automatiza todo o ciclo de processamento de dados, da entrada à produção. Hoje em dia, ele é usado em praticamente todos os setores para tudo, desde sistemas simples de folha de pagamento até aplicações de big data.
O processamento de dados moderno depende de uma combinação de ferramentas avançadas e tecnologias emergentes para extrair insights valiosos de dados brutos e não processados. Estas soluções possibilitam tudo, do armazenamento de dados básico à análise complexa e automatizada.
São ferramentas indispensáveis para o armazenamento e o gerenciamento de dados. No entanto, elas têm funções diferentes no pipeline de processamento.
O papel dos bancos de dados é armazenar e organizar informações de uma única fonte de dados para uma função específica do seu negócio. Pense nele, como um arquivo fichário meticulosamente organizado para uma única finalidade. Eles foram desenvolvidos para tarefas rápidas e frequentes e pequenas consultas. Os bancos de dados mais comuns incluem sistemas baseados em SQL, como MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server.
Por outro lado, os data warehouses são grandes repositórios centralizados capazes de armazenar grandes volumes de dados históricos de várias fontes. Eles foram desenvolvidos para análise e são, em essência, a biblioteca onde analistas de dados vão buscar informações para responder a perguntas sobre complexas tendências de negócios. Data warehouses foram criados para executar consultas complexas em grandes conjuntos de dados para produzir relatórios e inteligência de mercado. Os data warehouses muitas vezes usam tecnologias de big data, como Snowflake, Hadoop, Apache Spark e data lakes.
A IA e o ML são tecnologias avançadas que automatizam e melhoram todas as fases do processamento de dados. Elas ultrapassam a realização de cálculos simples para identificar padrões e fazer previsões. A IA pode automatizar a limpeza e a preparação de dados, detectar e corrigir erros automaticamente, completar valores ausentes e padronizar formatos de dados. Quando os modelos de ML são treinados com dados históricos, eles podem fazer previsões, encontrar anomalias e segmentar dados.
Provedores de nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure, permitem às empresas ampliar ou reduzir os recursos de processamento de dados conforme necessário, sem precisar adquirir ou manter hardware caro e local. Eles também possibilitam o processamento de grandes volumes de dados em escala, o que seria impossível para a maioria das empresas realizar de outra forma.
As plataformas de análise de dados são soluções de software que muitas vezes são baseadas na nuvem e fornecem um ambiente completo para processamento de dados. Snowflake e Tableau oferecem uma plataforma unificada para armazenar dados, executar consultas analíticas, criar visualizações e simplificar fluxos de trabalho complexos. Por exemplo, com o Snowflake AI Data Cloud os dados são otimizados para operações de alto desempenho, uma vez carregados na plataforma e executados nas principais nuvens públicas.
O processamento de dados é o mecanismo indispensável que conduz a transformação de dados brutos e não organizados em insights essenciais para os negócios de que as organizações precisam para tomar decisões fundamentadas. Caminhou-se bastante desde os dias de registro e análise de dados puramente manuais até agora quando podemos contar com soluções avançadas e automatizadas, com tecnologia de IA e ML, para lidar com o grande volume de dados que as empresas produzem hoje, e que continua a crescer exponencialmente. Mais do que nunca, o processamento de dados inteligente e eficiente é indispensável para lidar com o volume de dados que as organizações produzem todos os dias e garantir o crescimento e o sucesso futuros.
Estruturas de processamento distribuídas: Apache Hadoop e Apache Spark
Data warehouses baseados em nuvem: Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Azure HDInsight
Bancos de dados NoSQL: MongoDB, Apache Cassandra
Sistemas de processamento de fluxo: Apache Flink, Apache Storm
Ferramentas de visualização e inteligência de mercado (BI): Tableau, Microsoft Power BI
Plataformas integradas de dados: Snowflake
Biga data pode vir de uma grande variedade de fontes, que podem ser amplamente categorizadas em três tipos: dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.
Dados estruturados: altamente organizado, seguem um formato predeterminado. São normalmente armazenados em tabelas, o que os torna o tipo de dados mais fácil de pesquisar, gerenciar e analisar usando ferramentas tradicionais. Exemplos: transações financeiras, dados do ponto de venda (point of sale, POS), históricos de saúde.
Dados não estruturados: não possuem um formato predefinido. São o tipo mais comum de big data, que ainda traz grandes desafios para a análise. Incluem texto, imagens, áudio e vídeo. Exemplos: dados de mídias sociais, PDFs e emails, dados de sensores de termostatos inteligentes ou dispositivos vestíveis.
Dados semiestruturados: um híbrido dos outros dois tipos. Não têm uma estrutura rígida, como os dados estruturados, mas têm algumas propriedades organizacionais que facilitam a categorização e a análise, diferente dos dados não estruturados. Exemplos: arquivos XML e JSON, logs, páginas da web.
