Verarbeitung in Echtzeit
Was ist Verarbeitung in Echtzeit?
Bei der Verarbeitung in Echtzeit handelt es sich um eine Methode für nahezu sofortige Datenverarbeitung, die einen konstanten Fluss der Datenaufnahme und -ausgabe erfordert, um Echtzeit-Einblicke zu erhalten.
Was sind Echtzeitdaten?
Bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten handelt es sich um den Prozess der Datenanalyse, um Einblicke in Echtzeit zu gewinnen. Unformatierte Daten, die empfangen werden, werden sofort verarbeitet, um eine nahezu sofortige Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Anstatt die Daten zu speichern, werden sie zur Verfügung gestellt, um so schnell wie möglich Erkenntnisse zu gewinnen und so die Rentabilität, Effizienz und Geschäftsergebnisse von Unternehmen zu steigern.
Warum sind Echtzeitdaten wichtig?
Echtzeitdaten sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie unschätzbare Einblicke aus Datensätzen liefern, die in Echtzeit verarbeitet werden. Unternehmen profitieren deutlich von Echtzeitdaten, da die hervorgebrachten Erkenntnisse den Betrieb verbessern, die Überwachung und Transparenz in der IT-Architektur steigern, Geschäftsergebnisse optimieren und sogar für eine insgesamt bessere Kundenerfahrung sorgen können.
Was ist Verarbeitung von Batch-Daten?
Die Verarbeitung von Batch-Daten finden nicht in Echtzeit statt. In diesem Fall werden größere Mengen an Daten gesammelt, gespeichert und dann alle auf einmal verarbeitet. Anders als die Echtzeit-Datenverarbeitung bietet dieser Ansatz statt der unmittelbaren Verfügbarkeit umfassendere, komplexere Analysen.
Was ist ein Beispiel für Verarbeitung in Echtzeit?
Die Verarbeitung in Echtzeit bietet auf den heutigen Märkten branchenübergreifend Vorteile. Mit einem zunehmenden Fokus auf Big Data kann dieses System zur Verarbeitung und Gewinnung von Einblicken Unternehmen dabei unterstützen, neue Leistungsebenen zu erreichen.
Einige reale Anwendungen von Echtzeit-Verarbeitung findet man im Bankwesen, beim Daten-Streaming, in Kundenservice-Strukturen und bei der Wetterüberwachung. Ohne die Verarbeitung in Echtzeit würden diese Branchen nicht funktionieren oder wären extrem ungenau.
Die Wetterüberwachung ist zum Beispiel stark auf die Echtzeit-Einblicke dieses Datenverarbeitungssystems angewiesen. Aufgrund der schieren Datenmenge, die von Supercomputern zur Untersuchung von Wetterinteraktionen und -vorhersagen gesammelt wird, ist die Verarbeitung in Echtzeit für eine erfolgreiche Auswertung absolut unerlässlich.
Was sind Beispiele für Verarbeitung von Batch-Daten?
Der zentrale Unterschied zwischen Verarbeitung in Echtzeit und Verarbeitung von Batch-Daten besteht darin, dass bei der Verarbeitung von Batch-Daten große Datenmengen entsprechend der Transaktionen in Gruppen aufgeteilt und im Laufe der Zeit gesammelt werden, bevor man die Ergebnisse erhält. Die Verarbeitung findet nicht in Echtzeit statt, sondern die Daten werden kontinuierlich und innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens gesammelt, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Im Gegensatz zum schnellen und kontinuierlichen System der Datenaufnahme und -ausgabe bei der Echtzeitverarbeitung, erfolgt die Batch-Verarbeitung nur, wenn Workloads vorhanden sind. Außerdem wird die Rechenleistung effizienter genutzt, da die Batch-Verarbeitung wirtschaftlicher ist. Die Sortierfunktion teilt ähnliche Jobs in Gruppen auf, die dann gleichzeitig verarbeitet werden. Diese Art der Verarbeitung orientiert sich an den Messwerten und funktioniert gegensätzlich zur handlungsorientierten Struktur der Echtzeitverarbeitung.
Ein häufiges Beispiel für die Verarbeitung von Batch-Daten sind Kreditkarten- oder Debit-Transaktionen und anschließende Abrechnungssysteme. Für die Finanzbuchhaltung ist so eine Datenverarbeitungsarchitektur von Vorteil, da Berichte auch nach einem bestimmten Zeitrahmen ausgeführt werden können, z. B. wenn alle Transaktionen am Ende des Tages beendet und abgeschlossen sind. So kann das System effizient und hochorganisiert weiter ausgeführt werden, ohne dass eine schnelle, sofortige Reaktion durch Echtzeit-Verarbeitungsarchitekturen erforderlich ist.
Was sind die drei Methoden der Datenverarbeitung?
Es gibt drei Methoden der Datenverarbeitung: mechanisch, manuell und elektronisch. Jede Methode ist bei bestimmten Anwendungen effektiv und notwendig, mit unterschiedlichen Vorteilen für jedes System.
Mechanische Datenverarbeitung
Mechanische Datenverarbeitung geschieht durch Maschinen oder Geräte wie Taschenrechner, Druckmaschinen, Schreibmaschinen oder andere mechanische Mittel. Der Vorteil dieser Methode liegt darin, dass sie mit wenig Fehler ausgeführt wird. Sie ist jedoch in der Datenlandschaft von heute schnell unrealistisch geworden. Es gibt keine angemessene Möglichkeit, mit der schieren Menge an Daten Schritt zu halten, die erfasst, untersucht und verarbeitet werden. Die wachsende Datenmenge sorgt für mehr Komplexität, weshalb sich diese Methode besser für einfache Anwendungen mit geringer Größe eignet.
Manuelle Datenverarbeitung
Manuelle Datenverarbeitung beinhaltet die manuelle Datenerfassung und -sortierung, die unmittelbar von Menschen durchgeführt wird. Dazu ist logische Genauigkeit erforderlich; die Verwendung jeglicher Art von automatisierten Systemen oder Software wird außer Acht gelassen. Diese Methode ist zwar wirtschaftlich und daher eine attraktive Wahl für kleine oder neue Unternehmen, sie kann aber aufgrund des menschlichen Faktors häufig zu Fehlern führen.
Elektronische Datenverarbeitung
Die elektronische Datenverarbeitung setzt moderne Technologien und Verarbeitungsprogramme ein. Bei dieser Methode sind die höchsten anfänglichen Ausgaben erforderlich, da sie die Beschaffung der gesamten Technologie zum Aufbau einer effektiven Datenarchitektur beinhaltet. Im Wesentlichen führt Software alle Verarbeitungsaufgaben on demand aus und liefert entsprechende Einblicke. Dabei handelt es sich um die genaueste Form der Datenverarbeitung.
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