Grande parte das empresas de tecnologia utilizam soluções de TI no seu dia a dia para tomar decisões e pensar o seu futuro. Não há como pensar em inovação atualmente sem falar em tecnologia. Isso elevou a demanda por profissionais para atuarem em várias áreas de TI, como desenvolvimento e segurança digital.
Além disso, uma pessoa que passa a ter grande importância para o negócio é a que atua em processamento de informação, gestão de Big data e, claro, faz gestão de banco de dados.
O processamento de dados permite que negócios tomem decisões alinhadas com suas demandas. Por exemplo: se sua compra de um novo telefone móvel for apoiada por dados sobre a marca ou o modelo, as chances de você fazer uma escolha ruim são menores, não é mesmo?
Quer saber mais sobre como ser uma pessoa especialista em processamento de dados? Então, confira o post a seguir e fique por dentro dos seguintes tópicos:
- O que é processamento de dados?
- Como funciona o processamento de dados? Conheça as etapas!
- O que torna o processamento de dados eficaz?
- Qual a importância do processamento de dados?
- Quais são os 4 tipos de processamento de dados?
- Qual a relação do Big Data com o processamento de dados?
- O que a LGPD fala sobre o processamento de dados?
- Como adequar o processamento de dados à LGPD? 4 dicas!
- Como está o mercado de trabalho para processamento de dados?
- Como trabalhar com processamento de dados?
Boa leitura!
O que é processamento de dados?
O processamento de dados é o método no qual um grande número de informações é organizado, catalogado e unificado em prol de alguns objetivos. Esse processo conta com o apoio de poderosos algoritmos de análise de documentos, que combinam Big Data, inteligência artificial e aprendizado de máquina. Assim, analistas podem entender melhor o ambiente ao seu redor e tomar decisões mais robustas.
Como funciona o processamento de dados? Conheça as etapas!
Entender como funciona o processamento de dados é de grande importância, ainda mais quando estamos trabalhando com dados de dentro de uma empresa. Quando recebemos um conjunto de dados ou informações é comum que ele chegue sem nenhum parâmetro e até mesmo sem nenhuma organização. Sem dúvidas, não podemos trabalhar com os dados dessa forma.
Então, o processamento de dados é qualquer rotina que envolve a análise de um grande número de informações. Para que possa auxiliar pessoas a obter bons insights, essa prática costuma passar pelas seguintes etapas:
- Identificação de objetivos;
- Busca por informações;
- Coleta e armazenamento dos registros;
- Categorização dos dados conforme as demandas existentes.
Por conta disso, a análise e o processamento não podem faltar para que os dados não sejam simplesmente armazenados, mas sim, utilizados para obter insights. Para que isso seja possível, existem algumas etapas de processamento que os dados devem percorrer para estarem prontos para uso. Sendo elas:
Etapas de processamento de dados
Coleta
A coleta é considerada a primeira etapa desse processamento. Na coleta, o dado chega da forma que foi inserida pela pessoa usuária, de modo que qualquer tipo de valor ou informação é obtido. Este é o local onde os dados chegam de forma bruta para que o processo possa seguir para a próxima etapa.
Armazenamento
Com os dados recebidos de maneira bruta ainda (ou seja, sem nenhum tipo de tratativa), eles são armazenados em um espaço dentro do servidor antes de seguir para a próxima etapa. Assim, existe a garantia de que eles poderão ser acessados posteriormente, caso necessário.
Análise
Na etapa de análise, como o próprio nome já diz, todos os dados que foram obtidos são analisados de acordo com os requisitos do próprio processamento de dados e com as regras de negócio da empresa. Geralmente, na análise os dados que não são relevantes já são sinalizados para descarte.
Organização
Logo em seguida, esses dados cheguem para a etapa de organização, onde começam a ser classificados de acordo com categorias definidas previamente, por exemplo por funções, números, áreas, entre outros atributos que a empresa pode solicitar.
Tratamento
Já com os dados organizados, eles começam a ser tratados. Nessa etapa, os dados que são inválidos ou que estão incompletos, por exemplo, já são descartados. Isso é importante para que fiquem apenas os dados que realmente possam agregar valor.
Agrupamento
Nessa etapa, os dados são agrupados de acordo com alguns requisitos. Veja que “classificar” e “agrupar” são coisas diferentes: na classificação, os dados recebem algo como uma etiqueta. No agrupamento, os dados com a mesma etiqueta são colocados em um lugar, de acordo com os parâmetros estabelecidos.
Os dados podem ser enviados para uma máquina com inteligência artificial para que isso seja feito. Aliás, essa é a forma que a maior parte das empresas tem preferido atualmente. Com isso, estarão prontos para ir para a próxima etapa.
Saída
Por fim, a saída é a última etapa e trata-se do momento que os dados já estão prontos para uso. Ou seja, eles já podem ser exibidos para as pessoas usuárias de forma legível. Geralmente, são utilizados para compôr gráficos, tabelas, documentos, painéis, etc.
O que torna o processamento de dados eficaz?
Como acabamos de listar, todo processamento de dados tem algumas etapas. Mas o que faz elas serem eficazes? A resposta é simples: a confiabilidade do processo.
A análise de informações deve ocorrer no menor tempo possível, porém os sistemas devem fazer isso também com segurança, ou seja, nenhuma informação pode ser acessada por terceiros enquanto as aplicações trabalham.
É necessário manter a integridade dos registros o tempo todo. Para ter decisões inteligentes e certeiras, o sistema responsável pela operação e a pessoa que executa os comandos devem ter o apoio de registros íntegros. Isso significa que nada pode ser corrompido durante as etapas, sob o risco de comprometer a decisão feita.
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Qual a importância do processamento de dados?
Para as empresas, rotinas que envolvem o processamento de dados estão ganhando um papel estratégico. Tomar decisões sem o apoio da intuição e com uma visão abrangente é algo que pode atrair muito mais lucro. Afinal, o negócio estará considerando pontos mais precisos para avaliar que caminho seguir.
Pessoas que trabalham com o processamento de dados são ainda mais requisitadas por companhias de todas as áreas nesse cenário em que soluções, como as baseadas no Big Data e na inteligência artificial estão mais presentes.
Isso vale até mesmo para quem desenvolve aplicativos. Quem se planeja com o apoio de uma pessoa nalista de dados pode conseguir identificar os melhores recursos e caminhos para criar um aplicativo robusto. Afinal, as funcionalidades serão feitas com um foco maior nas necessidades e pontuações do público-alvo, por exemplo.
Quais são os 4 tipos de processamento de dados?
Existem diferentes tipos de processamento de dados. Cada um deles ajuda empresas a terem mais eficiência no seu dia a dia. Veja, a seguir, os 4 mais comuns!
1. Processamento em batch
As informações são enviadas diretamente para um servidor central, às vezes em uma infraestrutura de cloud computing. Os registros são agrupados em um lote e armazenados na máquina. Assim, podem ser analisados em um horário específico para reduzir o impacto que a atividade tem no uso da infraestrutura por outras pessoas.
2. Processamento online
Nesse caso, o dado é processado no momento em que o usuário executa uma ação. Os dados são validados em um servidor e, dependendo do resultado, uma ação é tomada. Com isso, usuários podem realizar pagamentos, acessar sistemas privados e executar outras operações rapidamente.
3. Processamento offline
Nesse tipo de processamento de dados, as informações não entram em contato com uma infraestrutura de rede. Os registros são armazenados em um equipamento e avaliados localmente. Dessa forma, ações podem ser tomadas em um ambiente mais controlado.
4. Processamento em tempo real
Sabe quando devemos tomar medidas rapidamente a partir de um conjunto de fatores? Esse é o caso do processamento em tempo real. Aqui, o sistema recebe o dado e decide o que fazer no menor tempo possível.
Qual a relação do Big Data com o processamento de dados?
Big Data é uma grande quantidade ou conjunto de dados que precisarão passar por processamento e armazenamento de forma correta. Com a globalização, a troca de informações e chegada de cada vez mais dados em maior volume se atualiza em tempo real. Na prática, a quantidade de dados obtidos em determinado momento pode triplicar em pouquíssimo tempo.
De acordo com o volume de dados obtidos, o processamento de dados é um dos serviços essenciais para que a empresa consiga transformá-los em informação. Através do processamento é que ocorre a divisão desse grande volume de dados em partes que compõem um sentido lógico para a empresa, bem como a seleção dos dados que realmente são relevantes para a obtenção de informações.
Para simplificar, imagine um cenário no qual determinada empresa está acostumada a receber grandes volumes de dados de diversos assuntos diferentes, como: cadastros de pessoas para baixar e-books, dados de compra de clientes, informações de navegação das pessoas usuárias, informações em tempo real dos produtos em estoque, etc.
Observando esse cenário é possível entender que ficará inviável analisar todas essas informações todas juntas sem nenhum processamento. Por isso, o processamento de dados é o conjunto de etapas que transforma o Big Data em informações consumíveis, que poderão servir para gerar insights, trazer melhorias e pensar ações publicitárias, só para citar alguns exemplos. As possibilidades são muitas!
O que a LGPD fala sobre o processamento de dados?
Como já sabemos, a Lei Geral de Proteção de Dados também conhecida como LGPD tem como objetivo proteger os dados pessoais das pessoas usuárias. A LGPD destaca que só podemos coletar, armazenar e tratar os dados obtidos após o consentimento expresso da pessoa titular dos dados.
Sabe quando você entra em um site pela primeira vez e ele pede seu consentimento para o uso de dados, apresentando um botão, geralmente escrito “estou de acordo”? Depois da promulgação da LGPD em 2020, só é possível realizar movimentações com os dados da pessoa usuária após este consentimento, que pode ser requisitado de outras formas.
Caso sejam descobertas irregularidades em relação ao consentimento das pessoas titulares dos dados e a forma como seus dados são coletados, armazenados e tratados, ou até mesmo caso a empresa se recuse a excluí-los caso a pessoa titular solicite, ela poderá sofrer as consequências legais previstas na LGPD. O mesmo vale para vazamentos de dados.
Por isso, nas etapas do processamento de dados, é de extrema importância trabalhar com as informações utilizando princípios básicos de segurança para que esse dado não seja vazado, a utilização dos dados apenas quando necessário e a transparência. Em resumo, a LGPD não proíbe o processamento de dados, desde que haja consentimento expresso das pessoas usuárias.
Como adequar o processamento de dados à LGPD? 4 dicas!
Bom, você deve se lembrar que, antes de 2020, era difícil navegar em um site e/ou utilizar um aplicativo brasileiro que notificasse que sim, está coletando e usando seus dados. Antes da LGPD, nem sempre as empresas gostavam de deixar a público essa informação. Porém, desde sua promulgação, isso teve de mudar.
O maior objetivo da LGPD foi dar mais autonomia para as pessoas usuárias para que elas tenham mais controle sobre suas informações em relação à forma como as empresas as utilizam, bem como aparato legal em caso de irregularidades.
Além disso, a LGPD prevê o uso de dados sob a alegação de legítimo interesse, que é uma base legal pautada na manipulação de dados para beneficiar a pessoa usuária. Por exemplo: prevenção de fraudes, garantia de segurança da informação, entre outros.
Levando em conta tudo o que a LGPD traz de novo para o processamento de dados, todas as etapas precisam ser extremamente seguras para que a empresa não acabe sendo impactada de forma negativa por alguma falha, vazamento ou algo do tipo. Então, aqui vão 4 dicas sobre como adequar o processamento de dados para a LGPD:
1. Ter uma equipe de TI qualificada
Ter uma equipe de TI altamente qualificada é importante para resolver determinadas demandas que podem ser mais complexas. Além disso, uma equipe de TI qualificada trará mais maturidade para a empresa como um todo, já que será possível realizar ações de segurança, como:
- Criar grupos de trabalho e comitês de Segurança da Informação;
- Definir ações para prevenção de falhas e incidentes;
- Definir como a empresa lidará em possíveis situações de crise antes delas ocorrerem;
- Fazer campanhas internas com palestras, lives e eventos para ensinar boas práticas de segurança para as pessoas colaboradoras.
2. Transparência dentro da empresa
É extremamente importante que as informações utilizadas estejam expressamente descritas em algum lugar quando falamos em trabalhar com dados de pessoas usuárias seguindo a regulamentação da LGPD. Geralmente, as empresas colocam essa informação na Política de Privacidade e Cookies do site. Isso traz mais transparência em todo o processamento de dados.
3. Padrão no fluxo de trabalho
Em qualquer área dentro da empresa, ter um fluxo de trabalho padronizado traz os melhores resultados. Esse fluxo costuma ser estabelecido a partir da governança de TI, que é a área que vai analisar as regras e objetivos de negócio e construir os fluxos para que eles sejam alcançados mais rápido e com menos esforço. Todas as pessoas do time devem saber fazer as atividades e seguir o mesmo padrão, principalmente quando o assunto é prezar pela segurança das informações.
4. Segurança no processamento de dados
Quando coletamos informações de clientes, assumimos uma certa responsabilidade em guardar esses dados com segurança. Sendo assim, criar limites a quem pode ter acesso a essas informações é uma das principais definições que a empresa precisa ter. Além disso, garantir que o servidor e todos os outros equipamentos dentro da empresa estejam fisicamente seguros é de grande importância.
Como está o mercado de trabalho para processamento de dados?
A área de processamento de dados é uma profissão cada vez mais requisitada, mas que lida com uma carência de pessoas profissionais qualificadas. Durante a pandemia, no momento em que as pessoas passaram a ficar mais tempo em casa e as compras on-line deram um salto, o mercado de maneira geral começou a realizar contratações massivas de profissionais que soubessem lidar com dados de maneira assertiva. Isso porque a análise de dados, quando bem realizada, pode ser o diferencial para o sucesso da empresa.
Como trabalhar com processamento de dados?
Uma pessoa especialista em processamento de dados será responsável por identificar as demandas da equipe e montar um relatório pautado pela análise de informações diversificadas. Esse documento precisa apresentar insights inteligentes e robustos. Assim, as lideranças poderão tomar decisões confiáveis e capazes de orientar todo mundo para o melhor caminho possível.
Esse tipo de carreira pode ser útil em áreas como a de marketing, a de criação de sistemas e até mesmo a de investimentos financeiros. Para ter sucesso, quem tem a pretensão de trabalhar com esse posto deve ter uma formação que passe por:
- Conceitos de estatística;
- Análise preditiva;
- Comunicação com profissionais de múltiplos perfis;
- Tecnologias de análise de dados;
- Programação;
- Big Data;
- Inteligência Artificial;
- Business Intelligence.
Conclusão
Esses são apenas alguns dos pontos que ajudam no trabalho nesse setor. A formação, como podemos ver, é multifacetada: de programação a conceitos avançados de matemática, quem pretende atuar como analista de processamento de dados deve estar atento.
Ainda assim, trabalhar como analista de processamento de dados é algo dinâmico e que pode trazer novos desafios para o seu dia a dia, indo muito além das suas habilidades adquiridas anteriormente.
Por isso não deixe de considerar a área de processamento de dados para a sua carreira como profissional de tecnologia. Nos últimos anos, ela tem se destacado como uma das melhores: soluções voltadas para extrair valor agregado de dados corporativos ganharam um grande destaque diante do seu potencial de tornar negócios competitivos.
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