Elaborazione in tempo reale
Cos'è l'elaborazione in tempo reale?
L'elaborazione in tempo reale è un metodo di elaborazione dei dati a una velocità quasi istantanea, che richiede un flusso costante di immissione e output di dati per fruire costantemente di informazioni in tempo reale.
Cosa sono i dati in tempo reale?
I dati in tempo reale sono il processo di analisi dei dati per creare informazioni in tempo reale. Quando si ricevono dati non elaborati, vengono immediatamente elaborati per consentire di prendere decisioni quasi istantanee. Anziché essere archiviati, vengono resi disponibili per promuovere la raccolta di informazioni nel più breve tempo possibile, favorendo la redditività, l'efficienza e i risultati di business delle organizzazioni.
Perché i dati in tempo reale sono importanti?
I dati in tempo reale sono incredibilmente importanti per le aziende, poiché forniscono informazioni straordinarie da set di dati che vengono elaborati in tempo reale. Le organizzazioni di livello enterprise traggono enormi vantaggi dai dati in tempo reale, poiché le informazioni prodotte hanno il potenziale di migliorare le operazioni, il monitoraggio e la visibilità dell'architettura IT, nonché ottimizzare i risultati di business e persino di migliorare le customer experience nel loro complesso.
Cos'è l'elaborazione dei dati in batch
L'elaborazione dei dati in batch non avviene in tempo reale. Raccoglie e archivia una grande quantità di dati, quindi li elabora tutti in una volta. Rispetto all'elaborazione dei dati in tempo reale, questo approccio privilegia analisi più complete e complesse a scapito dell'immediatezza.
Un esempio di elaborazione in tempo reale.
L'elaborazione in tempo reale offre vantaggi in tutti i settori dei mercati odierni. Con una crescente attenzione ai Big Data, questo sistema di elaborazione e acquisizione di informazioni può consentire alle aziende di cogliere nuove opportunità.
Alcune applicazioni reali dell’elaborazione in tempo reale si trovano nei sistemi bancari, nello streaming di dati, nelle strutture del servizio clienti e nei radar meteorologici. Senza l’elaborazione in tempo reale questi settori non esisterebbero o non sarebbero così precisi.
Ad esempio, i radar meteorologici dipendono fortemente dalle informazioni in tempo reale fornite da questo sistema di elaborazione dei dati. A causa dell'enorme quantità di dati raccolti dai supercomputer per studiare le interazioni e le previsioni meteorologiche, l'elaborazione in tempo reale è assolutamente fondamentale per un'interpretazione corretta.
Alcuni esempi di elaborazione dei dati batch.
La differenza fondamentale tra l'elaborazione in tempo reale e l'elaborazione dei dati in batch è che quest'ultima si basa su grandi quantitativi di dati suddivisi in gruppi in base alle transazioni. Tali dati vengono raccolti prima che vengano restituite informazioni approfondite. Invece di presentarsi in tempo reale, i dati vengono costantemente raggruppati entro un dato limite temporale per produrre informazioni.
L'elaborazione in batch si verifica solo quando sono presenti carichi di lavoro, a differenza del sistema rapido e continuo di immissione e output dei dati dell'elaborazione in tempo reale. Inoltre, stabilisce un uso efficiente del calcolo, poiché i costi dell’elaborazione in batch sono più contenuti. L'ordinamento prevede di raggruppare processi simili per elaborarli simultaneamente. Sulla base delle misurazioni, questo tipo di elaborazione funziona in modo opposto alla struttura orientata all'azione dell'elaborazione in tempo reale.
Un esempio comune di elaborazione dei dati in batch comprende le transazioni con carte di credito o di debito e i successivi sistemi di fatturazione. La contabilità finanziaria trae vantaggio da questa architettura di elaborazione dei dati, perché i report possono essere eseguiti dopo una determinata sequenza temporale, ad esempio quando tutte le transazioni sono state finalizzate e chiuse alla fine della giornata. In questo modo, il flusso del sistema è sempre efficiente e risulta estremamente organizzato senza richiedere una risposta rapida e immediata da parte delle architetture di elaborazione in tempo reale.
Quali sono le tre modalità di elaborazione dei dati?
I metodi di elaborazione dei dati sono tre: meccanici, manuali ed elettronici. Ogni metodo è efficace e necessario all'interno di determinate applicazioni, con diversi vantaggi per ciascun sistema.
Elaborazione dei dati meccanica
L'elaborazione dei dati meccanica avviene tramite macchine o dispositivi, tra cui calcolatrici, macchine da stampa, macchine da scrivere o altri mezzi meccanici. Il vantaggio di questo metodo risiede nella riduzione al minimo degli errori, tuttavia è diventato rapidamente irrealistico nel panorama dei dati di oggi. Non esiste un metodo ragionevole per tenere il passo con l'enorme volume di dati acquisiti, studiati ed elaborati. Con l'aumento della quantità dei dati aumenta la complessità, rendendo questo metodo migliore nelle applicazioni semplici e a basso volume.
Elaborazione dei dati manuale
L'elaborazione dei dati manuale comporta l'acquisizione e l'ordinamento manuale dei dati con la partecipazione diretta dell'uomo. Richiede rigore logico e ignora l'uso di qualsiasi tipo di sistema o software automatizzato. Sebbene questo metodo sia a costi contenuti e quindi adatto per le piccole o nuove imprese, può causare errori frequenti dovuti all'elemento umano.
Elaborazione dei dati elettronica
L'elaborazione dei dati elettronica utilizza tecnologie e programmi di elaborazione moderni. Richiede spese iniziali più alte, in quanto comporta l'approvvigionamento di tutta la tecnologia necessaria per realizzare un'architettura di dati efficiente. In sostanza, il software esegue tutte le attività di elaborazione on demand e produce le informazioni approfondite corrispondenti. Questo è il metodo di elaborazione dei dati più preciso.
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