Operaciones en Batch

Es un enfoque en el que los datos se procesan en bloques o lotes, en lugar de ser analizados en tiempo real.

Se utiliza comúnmente en escenarios donde los datos pueden acumularse durante un período de tiempo antes de ser procesados, mejorando la eficiencia.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, este método permite entrenar modelos con grandes volúmenes de datos agrupados, optimizando el uso de recursos computacionales.

Facilita el procesamiento de tareas complejas que no requieren resultados inmediatos, como la actualización de modelos o análisis de datos históricos.

Es ideal para trabajar con grandes cantidades de información, ya que permite manejar los datos de forma estructurada y realizar operaciones en intervalos definidos.

Aunque práctico, puede no ser adecuado para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real, como sistemas de recomendación instantánea o detección de fraudes en línea.