Real-Time Data (etim: real - real | time - tempo | data - dados) refere-se à coleta, processamento e análise de dados à medida que eles são gerados, permitindo que as informações sejam acessadas e usadas imediatamente.
Essa abordagem é crucial para sistemas que exigem respostas rápidas e decisões baseadas em informações atualizadas.
Real-Time Data é pronunciado como ríal tái-mi dei-ta, com ênfase no “ríal” e “dei” em “dei-ta”, “tái-mi” é suavizado.
O objetivo do Real-Time Data é fornecer informações atualizadas e precisas em tempo real, facilitando uma tomada de decisão rápida e eficaz.
Alguns exemplos de Real-Time Data incluem: sistemas de monitoramento de tráfego; análise de transações financeiras em tempo real; e monitoramento de dispositivos IoT.
Aquisição de dados em tempo real significa a coleta imediata de informações de sensores, sistemas ou dispositivos à medida que eles geram dados, permitindo que essas informações sejam processadas e usadas instantaneamente.
A análise de dados em tempo real na logística permite a otimização de rotas, gestão eficiente de inventário e resposta rápida a interrupções.
Os três tipos de dados mais comuns são: dados estruturados, organizados em formatos fixos, como bancos de dados; dados semiestruturados, que possuem alguma organização, como arquivos XML ou JSON; dados não estruturados, que não possuem formato fixo, como e-mails, vídeos ou postagens em redes sociais.
As três etapas do processamento de dados abrangem: coleta de dados; processamento; e análise e interpretação.
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