O que é processamento de dados?

Historicamente, as empresas dependiam de processamento de dados e calculadoras para gerenciar conjuntos de dados menores. Como as empresas geravam volumes cada vez maiores de dados, tornaram-se essenciais os métodos avançados de processamento de dados.

Dessa necessidade surgiu o processamento eletrônico de dados, trazendo unidades centrais de processamento (CPUs) avançadas e automação que minimizavam a intervenção humana.

Com a crescente adoção da inteligência artificial (IA), o processamento de dados nunca foi tão importante. Dados limpos e bem estruturados alimentam os modelos de IA, possibilitando que as empresas automatizem fluxos de trabalho e liberem insights mais profundos.

Segundo um relatório de 2024 do IBM Institute for Business Value, apenas 29% dos líderes de tecnologia concordam fortemente que seus dados corporativos atendem aos padrões de qualidade, acessibilidade e segurança para viabilizar a expansão eficiente da IA generativa. Porém, sem sistemas de processamento de alta qualidade, as aplicações orientadas por IA são propensas a ineficiências, vieses e saídas não confiáveis.

Hoje, o aprendizado de máquina (ML), a IA e o processamento paralelo ou computação paralela possibilitam o processamento de dados em grande escala. Com esses avanços, as organizações podem obter insights utilizando serviços de computação em nuvem, como Microsoft Azure ou IBM Cloud.

Embora os métodos de processamento de dados variem, há aproximadamente seis estágios para converter sistematicamente dados brutos em informações úteis:

1. Coleta de dados: as empresas podem reunir grandes volumes de dados de fontes como sensores da Internet das Coisas (IoT), redes sociais ou provedores terceirizados. A padronização das práticas de gerenciamento de dados desta etapa pode ajudar a simplificar as tarefas de processamento de dados subsequentes.
   
   
2. Preparação de dados: esta etapa envolve limpeza, validação e padronização de dados para manter datasets de alta qualidade. Os algoritmos de ML alimentados por scripts Python detectam anomalias, sinalizam valores ausentes e removem registros duplicados, melhorando a precisão para análise e modelos de IA.
   
   
3. Entrada de dados: após a seleção, os dados brutos são levados para um sistema de processamento, como o Apache Spark, por meio de consultas SQL, fluxos de tarefas ou tarefas em lote. Priorizando a proteção de dados durante a ingestão, as empresas podem permanecer em conformidade, especialmente em ambientes altamente regulamentados.
   
   
4. Análise: algoritmos, processamento paralelo ou multiprocessamento podem revelar padrões em big data. A integração da IA aqui pode ajudar a reduzir a necessidade de supervisão manual, o que acelera a análise de dados.
   
   
5. Produção de dados: os stakeholders podem consultar os resultados da análise de dados por meio de gráficos, painéis e relatórios. A tomada rápida de decisões depende da facilidade com que os usuários podem interpretar esses insights valiosos, especialmente na previsão ou no gerenciamento de riscos.
   
   
6. Armazenamento de dados: os dados processados são armazenados em data warehouses, data lakes ou computação em nuvem para acesso posterior. Práticas adequadas de armazenamento de dados alinhadas com regulamentos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) podem ajudar as empresas a manter a conformidade. 

O processamento de dados ajuda as organizações a transformar dados em insights valiosos.

À medida que as empresas coletam uma quantidade cada vez maior de dados, sistemas de processamento eficazes podem ajudar a melhorar a tomada de decisões e simplificar as operações. Podem também ajudar a garantir que os dados sejam precisos, plenamente seguros e prontos para aplicações avançadas de IA.

Ferramentas de IA e ML analisam conjuntos de dados para descobrir insights que ajudam as organizações a otimizar estratégias de preços, prever tendências de mercado e melhorar o planejamento operacional. Ferramentas de visualização de dados, como gráficos e dashboards, tornam insights complexos mais acessíveis, transformando dados brutos em inteligência prática para os stakeholders.

A preparação de dados de forma eficaz pode ajudar as empresas a otimizar as operações, desde a agregação de dados de desempenho até a melhoria da previsão de inventário.

De forma mais ampla, pipelines de dados em tempo real construídos em plataformas de nuvem, como Microsoft Azure e AWS, permitem que as empresas escalem o poder de processamento conforme o necessário. Esse recurso ajuda a garantir análises rápidas e eficientes de grandes conjuntos de dados.

O processamento de dados robusto ajuda as organizações a proteger informações confidenciais e a cumprir regulamentações como o GDPR. Soluções de armazenamento de dados ricas em segurança, como data warehouses e data lakes, ajudam a reduzir o risco, mantendo o controle sobre como os dados são armazenados, acessados e retidos. Os sistemas automáticos de processamento podem se integrar aos frameworks de governança e aplicar políticas, mantendo o tratamento de dados consistente e em conformidade. 

 Dados estruturados e de alta qualidade são essenciais para modelos de IA (gen IA) e outras aplicações orientadas por IA. Cientistas de dados dependem de sistemas de processamento avançados para limpar, classificar e enriquecer dados. Essa preparação ajuda a garantir que os dados sejam formatados corretamente para o treinamento de IA.

Utilizando automação impulsionada por IA, as empresas também podem acelerar a preparação de dados e melhorar o desempenho das soluções de ML e IA. 

Os avanços nos sistemas de processamento redefiniram a forma como as organizações analisam e gerenciam as informações. 

O processamento inicial de dados dependia de entrada manual, calculadoras básicas e computação baseada em lotes, muitas vezes resultando em ineficiências e qualidade de dados inconsistentes. Com o tempo, inovações como SQL databases, computação em nuvem e ML inspiraram as empresas a otimizar a forma como processam os dados. 

Atualmente, as principais tecnologias de processamento de dados são:

Os sistemas de processamento baseados em nuvem disponibilizam poder escalável de computação, possibilitando que as empresas gerenciem grandes quantidades de dados sem grandes investimentos em infraestrutura. Frameworks como Apache Hadoop e Spark processam dados em tempo real, possibilitando que as empresas otimizem tudo, desde a previsão da cadeia de suprimentos até experiências personalizadas de compra. 

O surgimento de algoritmos de aprendizado de máquina transformou o processamento de dados. Ferramentas impulsionadas por IA, como o TensorFlow, simplificam a preparação de dados, aprimoram a modelagem preditiva e automatizam a análise de dados em larga escala. Estruturas em tempo real como Apache Kafka otimizam os pipelines de dados, melhorando aplicativos como detecção de fraude, Preços e mecanismos de recomendação de comércio eletrônico.

Para reduzir a latência e melhorar a análise de dados em tempo real, a edge computing processa informações mais próximas de sua fonte. Isso é essencial para setores que exigem tomada de decisão instantânea, como no setor de saúde, onde decisões em frações de segundo têm altos riscos.

O processamento de dados localizado também pode melhorar as interações com os clientes e o gerenciamento de estoque, minimizando atrasos.

A computação quântica está pronta para revolucionar o processamento de dados resolvendo problemas complexos de otimização que vão além das capacidades de computação tradicionais. Conforme o número de casos de uso cresce, a computação quântica tem o potencial de transformar áreas como criptografia, logística e simulações em grande escala, acelerando os insights e moldando o futuro do processamento de dados.

As empresas podem adotar diferentes métodos de processamento de dados com base em seus requisitos operacionais e de escalabilidade:

• Processamento em lote: esse método processa dados brutos em intervalos programados e continua como boa opção econômica para cargas de trabalho repetitivas com intervenção humana mínima. O processamento em lote é mais adequado para agregar transações ou tarefas de rotina como folha de pagamento.
  
  
• Processamento em tempo real: o processamento em tempo real é vital para aplicativos sensíveis ao tempo, como monitoramento de saúde ou detecção de fraudes, em que a saída de dados é necessária instantaneamente. Validação automática de dados, aprendizado de máquina e ferramentas de baixa latência podem ajudar as organizações a responder a eventos enquanto ocorrem.
  
  
• Multiprocessamento: o multiprocessamento distribui as tarefas de processamento de dados entre várias CPUs para lidar com big data de forma eficiente. Essa abordagem é valiosa para engenheiros de dados que executam análises de dados complexas em paralelo, reduzindo o tempo total de processamento.
  
  
• Processamento manual de dados: como o nome sugere, o processamento manual de dados envolve intervenção humana. Embora mais lento, esse método pode ser necessário em contextos regulatórios ou quando é necessária uma avaliação humana precisa para evitar erros, como em auditorias especializadas ou atividades de entrada de dados críticos.
  
  
• Processamento online: o processamento online apoia interações contínuas de dados em tempo real em ambientes como redes sociais ou comércio eletrônico. Atualizando constantemente os conjuntos de dados, o processamento online pode alinhar a análise do comportamento do usuário com respostas dinâmicas do sistema, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para aprimorar experiências em tempo real.

As organizações enfrentam vários desafios no gerenciamento de grandes volumes de dados, incluindo: 

• Problemas de qualidade
• Restrições de escalabilidade
• Complexidade na integração 
• Conformidade regulamentar

A limpeza ou validação inadequada de dados pode resultar em imprecisões, como redundâncias não intencionais, campos incompletos e formatos inconsistentes. Esses problemas podem degradar insights valiosos, prejudicar os esforços de forecasting e afetar gravemente as empresas.

Considere quando a Unity Software perdeu cerca de US$ 5 bilhões em valor de mercado devido a uma "ferida autoinfligida" causada por "dados proprietários ruins de clientes". Mantendo padrões rigorosos de qualidade de dados e reduzindo a supervisão manual, as organizações podem aumentar a confiabilidade e manter práticas éticas em todo o ciclo de vida dos dados.

Unidades de processamento tradicionais ou arquiteturas legadas podem ficar sobrecarregadas pela expansão de conjuntos de dados. E ainda assim, até 2028, espera-se que o universo global de dados atinja 393,9 zettabytes.¹ Isso equivale a aproximadamente 50 mil vezes em bytes o número de grãos de areia existentes na Terra.

Sem estratégias de dimensionamento eficientes, as empresas correm o risco de enfrentar gargalos, consultas lentas e aumento nos custos com infraestrutura. Métodos modernos de multiprocessamento e processamento paralelo podem distribuir cargas de trabalho entre várias CPUs, possibilitando que os sistemas manipulem grandes volumes de dados em tempo real.

Reunir dados brutos de diferentes provedores, sistemas locais e ambientes de computação em nuvem pode ser difícil. De acordo com o relatório "State of Data Science" de 2023 da Anaconda, a preparação de dados continua sendo a tarefa mais demorada para os profissionais de ciência de dados² Vários tipos de processamento de dados podem ser necessários para unificar os dados e preservar a linhagem, especialmente em setores altamente regulamentados.

Soluções cuidadosamente projetadas podem reduzir a fragmentação e manter informações significativas em cada estágio do pipeline, enquanto etapas de processamento padronizadas podem ajudar a garantir a consistência em vários ambientes.

Regulamentações como o GDPR tornam a proteção de dados uma prioridade crítica. As multas por descumprimento totalizaram aproximadamente 1,2 bilhões de euros em 2024.³ À medida que o processamento de dados se expande, também aumentam os riscos regulatórios, com as organizações lidando com requisitos como soberania de dados, rastreamento de consentimento do usuário e relatórios automáticos de conformidade.

Diferentemente das etapas de processamento focadas no desempenho, as soluções regulatórias priorizam a segurança e a qualidade de dados. Técnicas como a minimização e criptografia de dados podem ajudar as empresas a processar dados brutos e a aderir às leis de privacidade.