Os métodos escolhidos para o processamento de dados são determinados por uma interação complexa de vários fatores:
1. Características dos dados: *
volume: A quantidade de dados afeta significativamente o método de processamento. Pequenos conjuntos de dados podem ser tratados facilmente com planilhas ou scripts simples, enquanto conjuntos de dados maciços requerem computação distribuída e ferramentas especializadas como Hadoop ou Spark.
* VELOCIDADE
: A rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados. As aplicações em tempo real (por exemplo, negociação de ações) exigem processamento imediato, diferentemente do processamento de lote adequado para menos tarefas sensíveis ao tempo (por exemplo, relatórios financeiros mensais).
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Variedade: A diversidade de tipos de dados (estruturada, semiestruturada, não estruturada) influencia as técnicas utilizadas. Os dados estruturados (bancos de dados) requerem processamento diferente dos dados não estruturados (texto, imagens) que podem precisar de processamento de linguagem natural ou reconhecimento de imagem.
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Veracidade: A confiabilidade e precisão dos dados. Os métodos de limpeza e validação de dados se tornam cruciais se os dados forem barulhentos ou incompletos.
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Valor: As idéias em potencial que podem ser extraídas dos dados. Isso influencia o investimento em métodos avançados de processamento e o nível de sofisticação necessário.
2. Requisitos de negócios: *
Objetivos: Que perguntas você está tentando responder com os dados? Diferentes metas analíticas (por exemplo, descritivas, preditivas, prescritivas) levarão a diferentes técnicas de processamento.
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Sensibilidade do tempo: Com que rapidez os resultados precisam ser entregues? Isso determina se o processamento em tempo real, próximo em tempo real ou em lote é apropriado.
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Requisitos de precisão: Que nível de precisão é necessário nos resultados? Isso influencia a escolha dos algoritmos e o nível de limpeza de dados.
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Orçamento: Os recursos disponíveis (financeiros e humanos) restringem as opções de hardware, software e pessoal.
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escalabilidade: A capacidade de lidar com o aumento do volume de dados e as demandas de processamento no futuro.
3. Fatores técnicos: *
Infraestrutura disponível: Os recursos de hardware e software (potência de computação, capacidade de armazenamento, recursos de rede) disponíveis ditarão os métodos de processamento. A computação em nuvem oferece flexibilidade e escalabilidade significativas em comparação com soluções locais.
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Ferramentas e bibliotecas de software: A disponibilidade e adequação de ferramentas específicas de processamento de dados (por exemplo, bancos de dados SQL, bibliotecas Python como Pandas e Scikit-Learn, R) influenciarão a abordagem.
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Especialização: As habilidades e o conhecimento dos cientistas e engenheiros de dados envolvidos determinarão a viabilidade e a eficiência de diferentes métodos de processamento.
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Segurança e privacidade de dados: A conformidade com os regulamentos (por exemplo, GDPR) e os requisitos de proteção de dados requer medidas de segurança específicas durante o processamento de dados.
Esses fatores estão interconectados e geralmente se influenciam. Por exemplo, o grande volume de dados requer processamento distribuído, que por sua vez pode afetar o orçamento e exigir experiência especializada. A escolha do método de processamento de dados correto é uma etapa crucial para garantir uma análise precisa, eficiente e perspicaz.
