Procesamiento en tiempo real
¿Qué es el procesamiento en tiempo real?
El procesamiento en tiempo real es un método de procesamiento de datos casi al instante que requiere un flujo constante de entrada y salida de datos para mantener información en tiempo real.
¿Qué son los datos en tiempo real?
Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se reciben datos sin procesar, se procesan inmediatamente para facilitar la toma de decisiones casi al instante. En lugar de almacenarse, se facilita su disponibilidad para promover la obtención de información lo antes posible, a fin de mejorar la rentabilidad, la eficacia y los resultados de negocio de la organización.
¿Por qué son importantes los datos en tiempo real?
Los datos en tiempo real resultan increíblemente importantes para las empresas, al proporcionar información esencial a partir de conjuntos de datos que se procesan en tiempo real. Las organizaciones empresariales se benefician enormemente de los datos en tiempo real, puesto que la información producida cuenta con la capacidad de mejorar las operaciones, aumentar la supervisión y visibilidad de la arquitectura de TI, optimizar los resultados de negocio, e incluso mejorar las experiencias de cliente globales.
¿Qué es el procesamiento de datos por lotes?
El procesamiento de datos por lotes no se realiza en tiempo real. Recopila y almacena un gran volumen de datos, que luego procesa de una vez. Comparado con el procesamiento de datos en tiempo real, este enfoque sacrifica la inmediatez a cambio de unos análisis más completos y complejos.
¿Cuál sería un ejemplo de procesamiento en tiempo real?
El procesamiento en tiempo real presenta ventajas en todos los sectores de los mercados actuales. Con una atención cada vez más centrada en los Big Data, este sistema de procesamiento y adquisición de información puede llevar a las empresas a alcanzar éxitos hasta ahora impensables.
Algunas aplicaciones prácticas del procesamiento en tiempo real se encuentran en los sistemas de banca, la transmisión de datos, las estructuras de servicio de atención al cliente y los radares meteorológicos. Sin el procesamiento en tiempo real, estos sectores no podrían existir o carecerían de precisión.
Por ejemplo, el radar meteorológico depende en gran medida de la información en tiempo real que proporciona este sistema de procesamiento de datos. Debido al volumen de datos que recopilan los supercomputers para estudiar las interacciones y predicciones meteorológicas, el procesamiento en tiempo real resulta absolutamente crítico para poder realizar una interpretación correcta.
¿Cuáles serían algunos ejemplos de procesamiento de datos por lotes?
La diferencia clave entre el procesamiento en tiempo real y el procesamiento de datos por lotes es que el funcionamiento de este último consiste en dividir grandes volúmenes de datos en grupos basados en las transacciones y recopilarlos a largo plazo para generar información. En lugar de suceder en tiempo real, los datos se dividen en lotes continuamente, dentro de un plazo determinado, para producir información.
El procesamiento por lotes solo se produce cuando hay cargas de trabajo presentes, a diferencia del sistema rápido y continuo de entrada y salida de datos del procesamiento en tiempo real. Además, establece un uso eficaz de la computación, dado que el procesamiento por lotes resulta más económico. Se produce la clasificación para agrupar trabajos similares y procesarlos simultáneamente a continuación. Sobre la base de las medidas, este tipo de procesamiento opera de forma opuesta a la estructura orientada a la acción del tiempo real.
Un ejemplo habitual de procesamiento de datos por lotes incluye las transacciones con tarjeta de crédito o débito y los sistemas de facturación posteriores. La contabilidad financiera se beneficia de esta arquitectura de procesamiento de datos porque pueden elaborarse informes al concluir un plazo determinado, como cuando se han finalizado y cerrado todas las transacciones al final de la jornada. Esto mantiene al sistema fluyendo de forma eficiente y de una forma extremadamente organizada, sin la demanda de respuestas inmediatas característica de las arquitecturas de procesamiento en tiempo real.
¿Cuáles son los tres métodos de procesamiento de datos?
Los tres métodos de procesamiento de datos son el mecánico, el manual y el electrónico. Cada método es eficaz y necesario en el ámbito de determinadas aplicaciones, y aporta beneficios diferentes a cada sistema.
Procesamiento de datos mecánico
El procesamiento de datos mecánico se produce a través de máquinas o dispositivos, que incluyen calculadoras, prensas de impresión, máquinas de escribir u otros medios mecánicos. La ventaja de este método se encuentra en la minimización de los errores, aunque se ha vuelto poco realista en el paisaje de datos actual. No existe ninguna manera razonable de que pueda seguir el ritmo que marca el gran volumen de datos que se adquieren, estudian y procesan. Un volumen de datos cada vez mayor conlleva una mayor complejidad, lo que provoca que este método resulte más adecuado en aplicaciones simples y de bajo volumen.
Procesamiento de datos manual
El procesamiento de datos manual conlleva la adquisición y clasificación manual de los datos, con participación humana directa. Requiere un rigor lógico y no cuenta con el uso de ningún tipo de sistema o software automatizado. Aunque este método resulta económico, y por tanto, atractivo para empresas pequeñas o nuevas, puede provocar errores frecuentes debidos al elemento humano.
Procesamiento de datos electrónico
El procesamiento de datos electrónico emplea tecnologías y programas de procesamiento modernos. Requiere el mayor gasto inicial, puesto que se debe obtener toda la tecnología necesaria para construir una arquitectura de datos efectiva. En esencia, el software ejecuta todas las tareas de procesamiento bajo demanda y produce la información correspondiente. Esta es la forma de procesamiento de datos más precisa.
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