Cuando utiliza Internet para aprender sobre un tema, pedir comida o completar una transacción financiera, se generan datos cada segundo. Las empresas utilizan el procesamiento de datos para obtener información a partir de una cantidad tan grande de datos.
Entonces, comprendamos con más detalle este concepto de procesamiento de datos junto con sus diferentes tipos y métodos.
Definir Procesamiento de Datos
El procesamiento de datos ocurre cuando los datos se recopilan y traducen en información utilizable. Las operaciones de procesamiento de datos suelen ser realizadas por científicos de datos. Es extremadamente importante completar el procesamiento de datos con cuidado para lograr el resultado correcto. Cuando se hace incorrectamente, puede afectar negativamente al producto final.
Algunos de los ejemplos de tratamiento de datos son:
- Una empresa de marketing digital utiliza datos demográficos de los usuarios para diseñar estrategias para campañas específicas de ubicación.
- Un software de negociación de acciones que convierte numerosos datos bursátiles en gráficos simples
- Una empresa de comercio electrónico utiliza el historial de búsqueda de los usuarios para recomendar productos similares
¿Qué es el Ciclo de Procesamiento de Datos?
Un ciclo de procesamiento de datos comienza con la recopilación de datos sin procesar. Luego se convierte a un formato más legible, como documentos y gráficos. Esto le da la forma y el contexto necesarios que luego pueden ser interpretados por las computadoras y utilizados por los empleados de toda la organización.
¿Cuáles son las Diferentes Etapas del Procesamiento de Datos?
El ciclo de procesamiento de datos consta de seis etapas:
- Recopilación de Datos
La primera tarea en el procesamiento de datos es la recopilación de datos. El proceso de recopilación de datos se realiza extrayendo datos de diferentes fuentes disponibles, incluidos lagos y almacenes de datos. Es fundamental recopilar datos de fuentes creíbles para obtener resultados de la más alta calidad.
- Preparación de Datos
El segundo paso es la preparación de los datos, también conocida como etapa de preprocesamiento. Aquí, los datos se limpian y organizan para las siguientes etapas. En esta etapa, los datos sin procesar se verifican cuidadosamente para detectar errores y se eliminan los datos incorrectos, como los incompletos, redundantes o incorrectos.
- Entrada de Datos
En esta etapa, los datos limpios se ingresan en el destino, que puede ser un CRM o un almacén de datos. Esto ayuda a traducir los datos a un lenguaje comprensible, lo que la convierte en la primera etapa en la que los datos sin procesar comienzan su transformación en información utilizable.
- Procesamiento de Datos
En la cuarta etapa, los datos sin procesar se someten a varios métodos de procesamiento de datos utilizando algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para generar resultados deseables. El proceso puede variar según la fuente de los datos que se procesan y el propósito para el que se utilizarían.
- Salida de Datos o Interpretación de Datos
Los datos finalmente se transmiten y se muestran al usuario en un formato legible en esta etapa. Puede ser en forma de gráficos, vídeos, tablas, documentos y archivos de audio, entre otros. Esta salida también se puede almacenar y procesar posteriormente en el siguiente ciclo de procesamiento de datos.
- Almacenamiento de Datos
El último paso del ciclo de procesamiento de datos es el almacenamiento de datos, donde se almacenan datos y metadatos para su uso posterior. Esto ayuda a acceder y recuperar rápidamente los datos siempre que se requiera información. Este paso también permite que los datos se utilicen como entrada en el siguiente ciclo de procesamiento.
Diferentes Tipos de Procesamiento de Datos
Existen diferentes tipos de procesamiento de datos según sus fuentes y pasos en la unidad de procesamiento de datos para la generación de resultados:
- Procesamiento por Lotes: en este tipo de procesamiento, los datos se recopilan y procesan en lotes. Es un tipo común para procesar grandes cantidades de datos. Ejemplo: sistema de nómina.
- Procesamiento en Tiempo Real: aquí los datos se procesan en segundos cuando se proporciona la entrada. Este tipo de procesamiento se suele utilizar para pequeñas cantidades de datos. Ejemplo: Retirar dinero del cajero automático.
- Procesamiento de Datos en Línea: los datos se introducen automáticamente en la CPU siempre que estén disponibles. Este tipo de procesamiento se utiliza para el procesamiento continuo de datos. Ejemplo: escaneo de códigos de barras.
- Multiprocesamiento: también conocido como procesamiento paralelo, donde los datos se dividen en cuadros y se procesan utilizando dos o más CPU dentro de un solo sistema informático. Ejemplo: previsión meteorológica.
- Tiempo Compartido: En este tipo, los recursos y datos informáticos se asignan en franjas horarias a varios usuarios simultáneamente.
Método de Procesamiento de Datos
Los tres métodos principales de procesamiento de datos son:
- Procesamiento Manual de Datos
En este proceso, los datos se manejan manualmente. Todo el ciclo de datos se completa con la ayuda de la intervención humana y sin el uso de ningún dispositivo electrónico o software de automatización. Es un método de bajo costo, sin embargo, tiene el potencial de producir altos errores. También tiene un alto costo laboral y requiere una cantidad significativa de tiempo para su finalización.
- Procesamiento de Datos Mecánicos
Los datos se procesan mecánicamente a través de máquinas y dispositivos. Esto puede incluir el uso de dispositivos simples como máquinas de escribir y calculadoras, entre otros. Puede completar operaciones de datos simples utilizando este método. Tiene menos posibilidades de errores en comparación con el proceso manual, sin embargo, el aumento de datos ha hecho que este método sea más complejo.
- Procesamiento Electrónico de Datos
Los datos se procesan con tecnologías modernas utilizando software y programas de procesamiento de datos. Utilizando el conjunto de instrucciones, el software procesa los datos y genera el resultado. Aunque este método es caro, proporciona los resultados más rápidos y precisos.
Comprender el Futuro del Procesamiento de Datos
El futuro del procesamiento de datos está en la computación en la nube. Si bien las seis etapas del procesamiento de datos permanecen sin cambios, la tecnología de la nube ha avanzado el método de procesamiento de datos, haciéndolo más rápido, avanzado y rentable.
Con la ayuda de la tecnología en la nube, las empresas pueden combinar sus plataformas en un sistema centralizado, lo que facilita el trabajo y la adaptación. Esto también se puede utilizar para una interacción fluida de nuevas actualizaciones que pueden ayudar a organizaciones grandes y pequeñas a escalar fácilmente.
Además, es fundamental comprender la importancia del big data en el mundo actual. El impacto del big data es enorme en la forma en que se realizan las empresas. Ha ayudado a que el camino desde el procesamiento de datos hasta el análisis sea más fluido.
La analítica es esencialmente el proceso de encontrar, interpretar y comunicar patrones significativos en los datos, el siguiente paso lógico después del procesamiento de los datos. Le ayuda a entender los datos una vez procesados. Por lo tanto, tanto el big data como el análisis son cruciales para lograr resultados de calidad en el procesamiento de datos.
Conclusión
Por lo tanto, el procesamiento de datos ayuda a identificar información útil que las empresas pueden utilizar para tomar decisiones basadas en datos. Puede completar los pasos del procesamiento de datos siguiendo las seis etapas. Elija el tipo y método adecuado para su negocio para obtener información detallada que le permita mejorar su negocio.