Com a constante evolução da tecnologia, o batch processing ou processamento em lote, tornou-se essencial para manipular grandes volumes de dados de forma eficiente. Esse tipo de processamento desempenha um papel crucial em grandes empresas.
Isso porque, com o batch processing, é possível realizar tarefas de forma pré programada, sistematizada e sem a necessidade de interação humana constante, o que resulta em diversos benefícios para as empresas.
Então, se quer saber mais sobre o que é batch processing, suas etapas, vantagens e casos de uso, é só seguir a leitura do artigo. Confira já!
O que é batch processing?
Batch processing é um método de processamento de dados que agrupa tarefas semelhantes em lotes e as executa em sequência. Ele é bastante oportuno para a execução de tarefas que são repetitivas e demoradas ou que requerem recursos computacionais significativos.
Conhecido também como processamento em lote, o batch processing potencializa e agiliza as tarefas e fluxos de trabalho do seu negócio. Isso porque o processamento em lote tradicional exige que os desenvolvedores de TI escrevam scripts manualmente para execução de cada etapa, como a leitura e processamento de arquivos em lote, por exemplo.
Este processo pode ser longo e ocupar um tempo precioso, que poderia ser melhor empregado em tarefas de maior valor. Diante disso, a automação facilita a criação do código necessário para executar processos em lote.
O batch processing é um dos dois principais métodos de processamento de dados, seguido pelo processamento streaming (streaming processing). A diferença é que este último processa os dados em tempo real, na medida em que eles chegam.
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Benefícios do batch processing
O batch processing oferece uma série de benefícios para equipes de TI e automação. Elencamos, abaixo, os principais:
- Eficiência: otimiza a eficiência dos processos de negócios, automatizando tarefas repetitivas. Isso pode liberar recursos humanos para se concentrarem em tarefas mais estratégicas e automações complexas.
- Redução de custos: contribui com a redução de custos com infraestrutura, dado que é possível realizar o processamento em períodos de baixa e alta demanda com processamento paralelo.
- Melhoria da precisão: apoia a otimização da precisão dos processos de negócios, reduzindo a probabilidade de erros humanos, o que pode levar a uma redução de custos, uma melhoria na satisfação do cliente e uma redução do risco de conformidade.
- Auxílio na tomada de decisão: ajuda empresas a tomarem melhores decisões com base em dados históricos. Por exemplo, as empresas podem usá-lo para analisar dados de vendas, a fim de identificar tendências e oportunidades de crescimento.
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Etapas do processamento em lote
O batch processing, ou processamento em lote, envolve algumas etapas-chave. Saiba mais sobre cada uma delas:
1. Coleta de dados
A primeira etapa do batch processing é a coleta de dados. Eles podem ser recolhidos de uma variedade de fontes, incluindo:
- Bancos de dados: os dados podem vir de bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL ou bancos de dados de objetos;
- Arquivos: também podem ser coletados de arquivos de texto, CSV ou imagem;
- Sensores: outra fonte de dados são sensores, como os de temperatura, umidade ou movimento.
A maneira como os dados são coletados depende de sua fonte. Por exemplo, os dados de um banco de dados podem ser coletados usando uma consulta SQL. Os dados de um arquivo podem ser recolhidos usando uma função de leitura de arquivo. Já os dados de um sensor podem ser reunidos a partir de uma biblioteca de programação de sensores.
2. Preparação de dados
Após a coleta, os dados precisam ser preparados para o processamento, o que pode envolver as seguintes tarefas:
- Limpeza de dados: envolve a remoção de dados inválidos ou irrelevantes. Os primeiros podem incluir dados faltantes, duplicados ou com erros. Já os últimos são desnecessários para o processamento.
- Validação de dados: está ligada à verificação da precisão e integridade dos dados. Ou seja, são verificados: valores válidos, dados consistentes, além de intervalo dos dados (que precisa ser aceitável).
- Transformação de dados: trata-se da conversão dos dados para um formato que possa ser processado pelo sistema de batch processing.
A preparação de dados é uma etapa importante do batch processing, pois ajuda a garantir que os dados sejam processados corretamente.
3. Execução
Finalizada a preparação, os dados estão prontos para serem processados. A execução do batch processing está atrelada a uma série de tarefas em sequência. Estas podem incluir cálculos, análises ou geração de relatórios.
A execução em sequência indica que cada tarefa é realizada e finalizada antes do início da próxima tarefa. Isso garante que os resultados de uma tarefa sejam usados pela seguinte.
4. Monitoramento
Por fim, o monitoramento para garantir que as tarefas sejam executadas conforme o planejado. Para realizá-lo, é possível utilizar uma variedade de ferramentas e técnicas, como logs, alertas e relatórios.
O monitoramento é importante para garantir que o batch processing seja executado com sucesso e que os resultados sejam precisos.
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Casos de uso do batch processing
O batch processing é frequentemente usado para tarefas que não exigem respostas em tempo real. A seguir, indicamos alguns exemplos deste uso. Confira:
- Processamento de dados financeiros: pode ser empregado para processar transações financeiras, gerar relatórios financeiros e conciliar contas. Isso pode ajudar as empresas a economizar tempo e dinheiro;
- Gestão de estoque: é útil para acompanhar o estoque, realizar inventários e gerar pedidos de compra, garantindo que as empresas tenham o estoque necessário para atender às demandas dos clientes, evitando desperdícios;
- Análise de dados: pode ser utilizado para analisar dados históricos, gerar insights e identificar tendências, apoiando as empresas na tomada de melhores decisões sobre marketing, vendas e operações;
- Geração de relatórios: é possível usar o batch processing para gerar relatórios periódicos, como relatórios financeiros, de vendas ou de desempenho;
- Cálculos: pode ser empregado para realizar cálculos complexos, como os de impostos, estatísticas ou financeiros;
- Transformação de dados: o batch processing pode ajudar a converter dados de um formato de arquivo para outro, ou de um formato de banco de dados para outro.
Como fazer batch processing com data pools?
Data pools são elementos cruciais no processamento em lote, funcionando como filas dinâmicas. Eles são projetados para gerenciar e otimizar o manuseio de dados de várias fontes, como bancos de dados e planilhas.
Esse gerenciamento inclui a supervisão do ciclo de vida completo dos itens processados, desde o início até a conclusão, e o manejo eficiente de tentativas de processamento e gerenciamento de filas durante ocorrências de erros ou quando sistemas estão offline.
Algumas ferramentas de RPA, por exemplo, já possuem funcionalidades de data pool, permitindo a entrada de dados tanto manual quanto automatizada. Isso inclui a priorização de tarefas e a importação de conjuntos de dados de fontes externas, como arquivos CSV.
À medida que novos dados são inseridos no pool, tarefas correspondentes são geradas automaticamente e enfileiradas para processamento, mostrando a capacidade do sistema para gerenciamento de tarefas eficiente e automação.
No entanto, estabelecer um data pool requer alguns cuidados e requerimentos, incluindo:
- Definição de políticas de consumo que ditam como os dados são processados e quando devem ser reprocessados em caso de falhas de execução;
- Estratégia de tempo limite para cada tarefa, ajudando a identificar e corrigir processos propensos a atrasos ou que provavelmente encontrarão problemas;
- Implementação de schemas que consistem em rótulos e tipos de dados para cada informação adicionada ao pool, garantindo a integridade dos dados e facilitando o processamento;
- Monitoramento em tempo real e gerenciamento de tarefas incluindo o rastreamento do número de itens em andamento, dos que restam e das taxas de sucesso dos itens processados.
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Diferenças entre processamento em lote e processamento em fluxo
A principal diferença entre processamento em lote e processamento em fluxo é que o batch processing processa os dados em lotes, enquanto o processamento em fluxo processa os dados na medida em que eles chegam.
Outras diferenças entre os dois métodos incluem:
- Tempo de resposta: o processamento em lote geralmente tem um tempo de resposta mais lento do que o processamento em fluxo, pois os dados precisam ser coletados e agrupados antes de serem processados;
- Recursos computacionais: o batch processing costuma demandar de menos recursos computacionais do que o processamento em fluxo, pois os dados podem ser processados em lotes;
- Requisitos de dados: o processamento em lote pode exigir que os dados sejam estruturados e consistentes, enquanto o processamento em fluxo pode lidar com dados não estruturados ou inconsistentes.
A escolha entre batch processing e processamento em fluxo depende das necessidades específicas da aplicação.
O processamento em lote é uma boa escolha para tarefas que não exigem resposta em tempo real e que podem ser executadas em lotes.
Já o processamento em fluxo é o mais indicado para tarefas que exigem resposta em tempo real e que precisam ser processadas na medida em que os dados chegam.
Combinando batch processing e RPA com datapools
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