Guida per principianti all'elaborazione in batch
Che cos'è l'elaborazione in batch?
L'elaborazione in batch è un sistema per eseguire elevati volumi di job sui dati di tipo ripetitivo. Il metodo in batch consente di elaborare i dati quando sono disponibili risorse di elaborazione sufficienti e con un'interazione minima o nulla da parte dell'utente.
Con l'elaborazione in batch è possibile raccogliere e memorizzare i dati, per poi elaborarli nel corso di un evento conosciuto come "finestra batch". L'elaborazione in batch migliora l'efficienza definendo delle priorità di elaborazione e consente di portare a termine i job sui dati nel momento più opportuno.
Il metodo di elaborazione in batch è stato utilizzato per la prima volta nel 19° secolo da Herman Hollerith, l'inventore americano che ha creato la prima macchina di tabulazione. Tale dispositivo, che può essere considerato il precursore del moderno computer, era in grado di contare e ordinare dati organizzati sotto forma di schede perforate. Le schede e le informazioni in esse contenute potevano quindi essere raccolte ed elaborate insieme in lotti, o "batch". Questa innovazione ha consentito di elaborare più rapidamente e in modo più accurato grandi quantità di dati rispetto al metodo di inserimento manuale.
Elementi fondamentali dell'elaborazione in batch
L'elaborazione in batch ha un ruolo chiave nell'aiutare aziende e organizzazioni a gestire in modo efficiente grandi quantità di dati. È particolarmente indicata per gestire attività frequenti e ripetitive, come i processi contabili. Gli elementi di base dell'elaborazione in batch sono gli stessi per qualunque settore e qualunque tipo di job sui dati. I parametri essenziali includono:
- chi invia il job
- quale programma dovrà essere eseguito
- l'ubicazione dei dati di input e di output
- quando il job deve essere eseguito.
In altre parole, chi, che cosa, dove e perché.
Esempio – elaborazione in batch di dati finanziari
Molte aziende utilizzano l'elaborazione in batch per automatizzare le procedure di fatturazione.
Pensate a una transazione mediante carta di credito che non viene visualizzata nell'estratto conto bancario fino a diversi giorni dopo la data dell'acquisto. Tale transazione potrebbe essere stata elaborata in batch qualche tempo dopo l'avvenuto acquisto.
Un altro possibile scenario è quello di una società di commercio all'ingrosso che paga i propri clienti solo una volta al mese e i propri dipendenti ogni due settimane. Sia il ciclo di fatturazione mensile che i cicli di retribuzione bisettimanali sono esempi di elaborazione in batch.
Vantaggi
L'elaborazione in batch si è diffusa perché offre una serie di vantaggi alle aziende in termini di gestione dei dati. Le organizzazioni possono trarre diversi vantaggi dall'elaborazione in batch:
Efficienza
L'elaborazione in batch consente di elaborare i job quando le risorse necessarie sono disponibili. In tal modo, le aziende possono dare la priorità ai job più urgenti e pianificare l'elaborazione in batch di quelli che è possibile procrastinare. Inoltre, i sistemi batch possono essere eseguiti offline per ridurre al minimo i carichi sui processori.
Semplicità
Rispetto allo stream processing, l'elaborazione in batch è un sistema meno complesso che non richiede hardware o supporti particolari per l'inserimento dei dati. Inoltre, una volta implementato, un sistema di elaborazione in batch richiede meno manutenzione rispetto a un sistema di stream processing.
Qualità dati ottimizzata
Dal momento che l'elaborazione in batch automatizza la maggior parte dei componenti di un job di elaborazione, se non tutti, e riduce al minimo le interazioni umane, le opportunità di errore sono ridotte. Precisione e accuratezza risultano migliorate e i dati prodotti sono qualitativamente superiori.
Business intelligence più rapida
L'elaborazione in batch consente alle aziende di elaborare grandi volumi di dati rapidamente. Dal momento che rende possibile l'elaborazione simultanea di una grande quantità di record, il metodo in batch velocizza i tempi di elaborazione, permettendo alle aziende di intervenire tempestivamente con decisioni basate sui dati. Infine, la possibilità di gestire più job simultaneamente, consente di poter usufruire di dati di business intelligence più rapidamente di quanto sia mai stato possibile.
Casi d'uso
Affinity Water – Milioni di clienti, miliardi di litri
Affinity Water, principale fornitore di acqua del Regno Unito, impiega un sistema automatizzato per la lettura dei contatori dei suoi 3,6 milioni di clienti, che usano più di 900 milioni di litri di acqua ogni giorno. La complessità di gestire un'infrastruttura per la distribuzione dell'acqua, l'imponente base clienti dell'azienda e l'ambito dei servizi offerti ha imposto ad Affinity di trovare strategie il più possibili efficaci ed efficienti per la gestione di elevati volumi di dati.
L'elaborazione in batch consente ad Affinity di assegnare priorità ai processi di elaborazione, in modo che procedure come lettura dei contatori e fatturazione vengano eseguite nel modo più rapido e accurato possibile, senza riallocare inutilmente risorse critiche da altri job di elaborazione dei dati.
Almerys – Elaborazione in batch per il settore sanitario
Quando si tratta di gestire l'enorme quantità di dati generati dalla fatturazione di prestazioni sanitarie, Almerys può sicuramente dire la sua in merito all'elaborazione in batch. L'azienda ha adottato una strategia personalizzata che incorpora l'elaborazione in batch per alcuni job e lo stream processing per altri. In questo modo, Almerys è in grado di gestire ogni giorno più di un milione di transazioni digitali di terze parti, relative a prestazioni sanitarie.
Elaborazione in batch o stream processing?
Quando si tratta di stabilire quale metodo di elaborazione dei dati sia ottimale, non esiste un'unica risposta giusta. Tutto sta nel trovare una soluzione che si adatti al meglio all'azienda, ai dati e alla situazione. In alcuni casi, l'elaborazione in batch rappresenta la strategia di gestione più economica. In altri, l'impiego del metodo di stream processing è essenziale . Molte aziende si affidano a entrambi i sistemi.
L'elaborazione in batch consente di gestire grandi quantità di dati non continui. Può elaborare i dati rapidamente, ridurre al minimo o eliminare completamente l'intervento umano e migliorare l'efficienza delle attività di elaborazione. Può essere la soluzione ideale per la gestione di aggiornamenti di database, l'elaborazione di transazioni e la conversione di file da un formato a un altro.
L'elaborazione mediante stream processing è più appropriata per dati continui ed è proficua per sistemi o processi che necessitano di un accesso ai dati in tempo reale. Se la tempestività è di importanza critica in un processo, lo stream processing è molto probabilmente l'opzione migliore. Ad esempio, le aziende che si occupano di sicurezza informatica o che lavorano con dispositivi sempre connessi, come apparecchiature medicali, si affidano all'elaborazione in stream processing per fornire dati in tempo reale.
In alcuni casi, la medesima azienda può utilizzare entrambi i processi, affidando allo stream processing l'elaborazione dei dati più urgenti ed elaborando in batch i restanti. Ad esempio, un'azienda del settore sanitario che distribuisce dispositivi medicali indossabili può utilizzare lo stream processing per raccogliere e monitorare i dati provenienti dai dispositivi, mentre l'elaborazione in batch può essere economicamente più conveniente per la gestione dei cicli di fatturazione dei clienti.
Elaborazione in batch e cloud
L'elaborazione in batch è in continua evoluzione. La tecnologia cloud ha rivoluzionato il funzionamento di tutti i sistemi di elaborazione dei dati consentendo di unificare e integrare dati provenienti dai programmi più disparati per essere archiviati in remoto. Nel caso dell'elaborazione in batch, il cambiamento più significativo consiste nella migrazione dei dati da sistemi di archiviazione locali a sistemi distribuiti in cui data warehouse e data lake possono essere memorizzati in più località nel mondo.
A prescindere dalle trasformazioni introdotte dall'avvento delle tecnologie e dello storage cloud nativi, l'elaborazione in batch resta e rimarrà sempre un metodo di elaborazione dei dati efficace. In realtà, i comuni processi ETL (estrazione/caricamento/trasformazione) di spostamento e trasformazione dei dati sono in sostanza una sorta di elaborazione in batch. Anche se sono stati introdotti nuovi metodi, l'elaborazione in batch non è destinata a scomparire a breve.
Il futuro dell'elaborazione in batch
Oggi più che mai, le aziende si trovano a dover gestire set di dati sempre più complessi e diversificati. Ecco perché non possono più affidarsi esclusivamente all'elaborazione in batch per gestire le informazioni. La maggior parte delle organizzazioni oggi deve usare più metodi di elaborazione per rimanere competitiva.
Talend Data Management Platform offre una serie diversificata di strumenti e funzionalità per l'elaborazione dei dati che assicura alle aziende di poter sempre disporre dello strumento giusto per i propri job di elaborazione. Talend aiuta le aziende a gestire le sempre più complesse esigenze di integrazione dei dati, elaborazione di big data e analisi dei dati.
Sii pronto a tutto. Scarica una prova gratuita di Talend Data Management Platform per scoprire cosa ti riserva il futuro della gestione dei dati.
