实时处理
什么是实时处理？
实时处理是以近乎实时的速度处理数据的一种方法，需要持续不断的输入和输出数据流以保持实时洞见分析。
什么是实时数据？
实时数据指分析数据以实时得出洞见的过程。为了支持做出近乎实时的决策，在收到原始数据后，会立即加以处理。该过程不会将数据存储起来，而是加以利用，尽快得出洞见，进一步提高组织的盈利能力及效率并丰富业务成果。
实时数据为何如此重要？
实时数据可通过实时处理的数据集提供大量洞见，对企业极为重要。实时数据所得出的洞见可加强运营，提升对 IT 架构的监控和了解程度，优化业务成果，甚至还可提高整体客户体验，从而助力企业组织从中多多获益。
什么是批量数据处理？
批量数据处理不是实时发生的，而是收集并存储大量数据，然后一次性处理所有数据。与实时数据处理相比，该方法牺牲了即时性来换取更完整、更复杂的分析。
实时处理有哪些示例？
实时处理在当今市场的所有行业都具有优势。随着大数据的热度日益高涨，这种处理并得出洞见的方法可以推动企业取得更高成就。
银行系统、数据流处理、客户服务结构和气象雷达都应用了实时处理。如果没有实时处理，这些行业将严重缺乏精确性，甚至毫无精确性可言。
例如，气象雷达高度依赖数据处理系统所提供的实时洞见分析。由于超级计算机为研究气象交互作用和预测而收集的数据量巨大，因此实时处理对成功解释数据至关重要。
批量数据处理有哪些示例？
实时处理和批量数据处理之间的主要区别在于，批量数据处理主要用于根据事务将大量数据分为多个组并长期收集数据，然后提供洞见。与实时处理相反，批量数据处理是在给定时间表内对数据不断进行批量处理，以得出洞见。
批量处理仅在有工作负载时发生，这点与实时处理输入和输出数据的快速、连续系统不同。此外，由于分批处理更具经济性，因此可以高效利用计算资源。将相似作业分为一组时会进行排序，然后同时处理这些作业。根据相关衡量，这种处理方式与实时处理的操作导向结构截然相反。
批量数据处理的常见示例包括信用卡或借记交易以及后续计费系统。财会行业受益于这种数据处理架构，因为报表可以在给定时间表之后运行，比如所有交易在当天结束时均已完成并结清。如此，系统可以井井有条地高效运行，无需实时处理架构所需的快速、直接响应。
数据处理的三种方法是什么？
数据处理的三种方法是机械、手工还有电子。每种方法在给定应用中都是有效且必要的，对每个系统的益处各不相同。
机械数据处理
机械数据处理通过机器或设备完成，包括计算器、印刷机、打字机或其他机械方式。这种方法的优点在于出错最少，然而，在如今的数据态势下，这种方法也会很快变得不切实际。要跟上如今采集、研究和处理大量数据的脚步，这种方法已经力不从心。随着数据量的增加带来的更大复杂性，这种方法更适合简单、少量数据的应用。
手工数据处理
手工数据处理包括直接人工参与的手工数据采集和排序。这需要逻辑严谨且不使用任何类型的自动化系统或软件。尽管此方法经济实惠，对小型或新企业来说颇具吸引力，但可能会由于人员因素而频繁出错。
电子数据处理
电子数据处理利用现代技术和处理程序。与其他两种方法相比，初始开支最多，因为需要采购构建有效数据架构所需的所有技术。从本质上讲，软件按需运行所有处理任务并生成相应洞见。这是最精确的数据处理形式。
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