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- jan 28, 2025
O processamento de dados é a nova moeda da economia digital atual, mas acompanhar as mudanças na gestão e análise de dados corporativos e as crescentes demandas por informações ainda é desafiador.
A migração para a nuvem já se tornou uma realidade, garantindo que esse recurso valioso, os dados da sua empresa, seja governado, gerenciado e acessível de maneira confiável.
Embora a nuvem seja ponto de acordo sobre a melhor forma de gerenciar, há ainda algumas dúvidas sobre a melhor maneira de fazer o processamento de dados: batch ou stream.
Cada abordagem tem seus prós e contras, mas sua escolha se resume ao seu caso de uso de negócios. Para entender melhor, continue lendo nosso post!
O processamento de dados refere-se à conversão de dados brutos em informações valiosas. É o processo pelo qual as informações são coletadas, manipuladas e analisadas para se tornarem úteis.
Isso pode ocorrer de diferentes maneiras, dependendo do volume de dados, do tempo necessário e da infraestrutura disponível.
A escolha do tipo de processamento adequado é importante para empresas que lidam com grandes quantidades de informações e precisam de agilidade e precisão nas tomadas de decisão.
Existem diferentes tipos de processamento de dados, cada um com suas características específicas. Veja alguns dos principais métodos utilizados:
O processamento em lote (batch) envolve o agrupamento de grandes volumes de dados e o processamento deles de uma só vez, em um horário pré-determinado.
É ideal para tarefas que não exigem resposta imediata, como o processamento de folhas de pagamento ou análises financeiras diárias.
No batch, os dados são acumulados até o momento do processamento, o que pode ser feito em intervalos regulares, como diariamente ou semanalmente.
O método de fluxo (stream), por outro lado, lida com dados em tempo real, processando cada pedaço de informação à medida que ele chega.
Isso torna o stream ideal para situações onde a resposta precisa ser quase imediata, como monitoramento de redes sociais ou detecção de fraudes.
Diferente do batch, o stream exige que os dados sejam tratados assim que entram no sistema.
No online, os dados são processados quase instantaneamente, geralmente em um ambiente de conexão ativa e constante.
Esse tipo é utilizado para operações em que a velocidade de resposta é essencial, como sistemas de transações bancárias e e-commerce.
Já o processamento offline ocorre em momentos específicos, sem a necessidade de conexão constante.
Um exemplo seria o cálculo de relatórios periódicos que podem ser gerados e analisados posteriormente, sem a urgência de resultados instantâneos.
A conversão de dados brutos em informações úteis, facilitando a otimização de operações e decisões estratégicas, depende diretamente de um bom processamento de dados.
Empresas que dominam essa prática ganham vantagens competitivas significativas, como maior eficiência operacional, a capacidade de detectar fraudes ou irregularidades rapidamente, a tomada de decisões orientadas por dados e a automação de processos.
Além disso, o monitoramento em tempo real permite uma resposta ágil a mudanças. Sem uma gestão de dados eficiente, as empresas podem enfrentar desperdício de tempo, recursos e comprometer a precisão das informações.
As etapas do processamento de dados envolvem uma série de ações que permitem transformar dados brutos em informações úteis:
A diferença está na maneira como os dados são processados. Enquanto o batch lida com grandes volumes de dados de uma vez, o stream processa os dados em tempo real. Veja a seguir de forma mais detalhada essas diferenças e seus principais pontos.
Cada especialista tem sua preferência, mas a verdade é que ambos os métodos funcionam melhor quando utilizados em conjunto.
O stream processing é mais indicado para casos em que o tempo é essencial, enquanto o batch processing se destaca quando os dados já foram totalmente coletados. A escolha depende dos objetivos da empresa.
Nos últimos anos, houve uma mudança significativa, com muitas empresas adotando o stream. Uma pesquisa recente com 300 organizações de engenharia apontou que 71% já utilizam stream processing para análises em tempo real, e 75% planejam expandir seu uso.
No entanto, desafios como qualidade e acessibilidade dos dados ainda são obstáculos comuns, acentuados pelo processamento contínuo do stream.
Resolver esses problemas antes de implementar o stream é fundamental para garantir a eficácia do processamento em tempo real.
Se você não tem uma longa história de trabalho com o processamento de stream, você pode perguntar: “por que não podemos usar apenas o batch como antes?”.
Você certamente pode, mas se tiver enormes volumes de dados, não é uma questão de quando você precisar extraí-los, mas quando precisará usá-los.
As empresas veem os dados em tempo real como um divisor de águas, mas ainda pode ser um desafio chegar lá sem as ferramentas adequadas, principalmente, porque elas precisam trabalhar com volumes, variedades e tipos de dados cada vez maiores de diversos sistemas, como mídias sociais.
Normalmente, as organizações querem ter processos de dados mais ágeis para poderem passar da imaginação para a inovação mais rapidamente e responder às ameaças da concorrência.
Por exemplo, os dados enviados dos sensores de uma turbina eólica estão sempre ligados. Assim, o fluxo de dados é ininterrupto e flui o tempo todo.
Uma abordagem em batch aqui seria obsoleta, pois não há início ou parada do fluxo. Esse é um caso de uso perfeito em que o processamento de stream é o caminho a percorrer.
O processamento de dados em batch e stream são dois modelos diferentes — não é uma questão de escolher um sobre o outro, é sobre ser assertivo e determinar qual é o melhor para cada caso de uso.
Agora que você entende as diferenças entre batch e stream, aproveite e veja 4 cases que separamos sobre os impactos da análise de Big Data, na prática!
O processamento de dados transforma dados brutos em informações úteis e organizadas. Ele coleta, organiza, analisa e converte os dados em resultados que podem ser utilizados para a tomada de decisões, otimização de processos e geração de insights relevantes para empresas e sistemas.
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