什麼是批次處理？
批次處理是指電腦處理它收集成一組的許多任務，它被設計為一個完全自動化的過程，無需人工干預，因此也可以稱為工作負載自動化 (WLA) 和工作排程。
批次處理是在短時間內處理大量資料的一種方法，極具成本效益。一旦啟動，電腦只會在發現錯誤或異常時停止，然後通知相應的工作人員或經理來處理。
什麼時候應該在業務中使用批次處理？
批次處理具有一系列優勢，但它非常適合以下業務：
- 有一個流程不需要立即處理，也不需要即時資訊
- 需要處理大量資料
- 電腦或系統有一段時間處於閒置狀態
- 過程中不需要人工輸入，並且是可重複執行的
批次處理的一個很好例子是信用卡公司如何進行計費。當客戶收到信用卡帳單時，並不是每筆交易單獨開立一張帳單，而是整個月只有一張帳單。該帳單就是使用批次處理建立的，所有資訊都在當月收集，但只在特定日期一次性處理。
從歷史上來看，銀行會在每天結束時使用批次處理，以免在高峰時段佔用運算資源。但是最近以來，交易通常都是立即處理。
人們熟悉的一個批次處理例子是電子郵件系統。大多數程式都能夠在您發送電子郵件後將其儲存一段時間，之後再批次發送。這讓使用者在正式發送電子郵件之前還有時間可以刪除或編輯電子郵件，以避免「後悔寄信」，例如，當您忘記加上附件時。
為什麼要使用批次處理？
批次處理在電腦起源的早期就開始了。帶有電腦編程指令的一批打孔卡，都是成批一次性處理。批次處理將一直執行下去，直到完成或發生錯誤為止，屆時它將停止並需要手動干預。
當電腦資源有限且缺乏當今如此巨大的處理能力時，就會使用這種方法。在一天結束時執行這些批次，意味著寶貴的電腦資源不會被佔用，並允許機器以最快的速度處理完大量資料。
多年來，批次處理已經發生了很大變化。現在，批次處理資料不僅僅是「一天結束」或夜間執行的過程，它不需要連接網際網路來處理，而且它可以非同步執行。基本上，這些批次可以在任何合適的時間在後台執行，而不會中斷其他重要的流程。
但即便如此，在當今擁有龐大運算能力和雲端運算的情況下，仍有很好的理由應該使用批次處理。
批次處理的好處
速度和成本節約
由於批次處理在很大程度上是自動化的，因此不需要人工干預。自動化降低了營運成本，並提高了交易和資料的處理速度。如有必要，組織也可以排列待處理資料的優先順序。
準確性
消除流程中的人員之後，就不會出現人為錯誤，可以節省時間和金錢，並產生更準確的資料和更快樂的最終使用者。
離線功能
批次處理系統可以離線運行。當一天結束時，這個主力系統仍會賣力工作。管理人員可以控制流程應於何時開始，以避免加重系統負荷及中斷日常活動。
設定並忘記它
一旦批次處理系統就緒，它就是自動化的，無需登入帳號並檢查或調整任何內容。如果出現問題，則會向相應的工作人員發送異常通知。否則，這將是一個管理人員可以信任且完全不需干涉的解決方案。
保持簡單
不需要持續的系統支援、額外的資料輸入或專門的軟體，此系統啟動並運行之後，就不需要維護，是一種門檻很低的資料處理解決方案。
用於機器學習和人工智慧的準確資料
人工智慧面臨的最大挑戰之一是資料品質差，資料科學家花費大量時間來清理資料，消除其中的錯誤和不一致，而批次處理由於其自動化特性，可以完全避免資料錯誤。當發現異常時，系統會立即標記以便快速解決。最終就產生高度準確的資料，將能用於建立準確的預測。
更好地利用現有的電腦系統
允許在系統需求低的地方處理資料，從而最大限度地利用現有系統資源。由於批次處理可以在系統達到某個頻寬點時觸發或自動執行，因此較不需要購買新系統，並能更智慧地使用現有資源。
批次處理的挑戰
雖然批次處理是一個很好的方案，但它未必是每個公司或場景的正確解答。它仍存在一些限制和挑戰，可能無法成為每個組織的最佳解決方案。
培訓和部署
所有新技術都需要培訓。經理和員工需要瞭解批次處理觸發條件、排程，以及如何處理異常通知和錯誤。
解決方法：解決方法是徹底的培訓，以及簡單易懂的手冊。一旦系統設定好，就很少需要再次更動，因此培訓如何處理異常情況非常重要。
系統除錯的過程可能非常複雜，因此最好有一名瞭解並專門研究這些系統的內部員工，但有些組織可能會發現聘請外部顧問才是最好的解決方案。
成本
對於處理大量連續資料的大型企業和組織，實施批次處理將可節省時間和人力成本。但是，對於沒有資料輸入人員或足夠硬體來維持系統的小型組織，卻可能負擔不起啟動成本。
解決方法：在實施此類系統之前，必須先進行徹底的成本分析和投資回報可行性研究。
批次處理的替代方案
有兩種替代方法可以處理資料，兩者都是運算領域隨時間的新近發展，只能透過連接更多資源和增強運算能力來實現。
串流處理
這是指在接收或產生資料時就直接處理資料。大多數資料是連續的串流，想想網站上的活動、金融交易、交通資訊或信用卡交易，這些系統不需要儲存大量資料，但它們具有恆定的即時流量。
當有許多動作頻繁發生、並且需要快速對事件採取行動時，串流處理會非常有用。例如，股價波動或識別欺詐性信用卡交易。
即時操作系統
這些系統是在資料進入時處理資料，沒有延遲或緩衝，處理時間僅幾毫秒，這些系統是反應式的，並在重要時機使用。想想航空交通管制或多媒體系統，能在十分之一秒內處理好資料，對於成果至關重要：飛機完美著陸，或多媒體系統完全同步。
這兩個替代系統可能適用於某些環境和使用案例，但不適合其他情況。在實施這些系統時，組織應該在做出決定之前先查看他們的資料和他們想要的結果。
什麼時候應該使用批次處理？
如上所述，在某些特定情況下，批次處理是理想的選擇。但其實沒有正確或錯誤的答案，正確的選擇甚至可能是混合式系統。醫療系統就是選擇混合式選項的一個很好例子：來自穿戴式醫療設備的糖尿病血糖濃度等資料可能需要串流處理，但計費可以使用批次處理來進行。
不需要即時處理並且是批次處理的理想候選對象可能包括：
- 工資單和時間表處理
- 任何公司或組織的發票明細，都是累積資料後在特定的時間點產生一個主要輸出
- 銀行對帳單
- 研究和報告
- 供應鏈和履行：與必須立即追蹤庫存量不同，訂購替換產品可能是每週或每月執行一次的任務
- 可能更偏好每週或每月計費一次的計費系統
- 管理資料庫更新
- 從一種格式轉換成另一種格式的檔案，例如，月末發票從一種格式更改為 PDF
在為組織考慮批次處理時，需要提出以下問題：
- 是否需要完成大量手動任務？如何保證這些任務是正確的？是否有適當的系統來確保它們的準確性，並能以正確的順序提交和處理它們？
- 系統中是否存在需要等待其他作業完成的作業？您知道每項工作何時完成或下一項工作何時開始嗎？
- 組織是否要求手動檢查新檔案？是否有足夠頻繁的程式碼迴圈可以有效率地檢查檔案？
- 目前系統是否在伺服器上進行工作層級的重試作業？它是否會減慢速度或重新排列其他任務的優先順序？您的伺服器可以更好地利用嗎？
批次處理的未來
擁有巨大的運算能力和雲端運算之後，批次處理還有未來嗎？隨著資料變得更加複雜和多樣化，批次處理不再是資料管理的唯一解決方案，它是否還有影響力？
批次處理在今天仍然佔有一席之地，並能邁向未來。在不依賴網際網路或人工干預的情況下，它不間斷處理批次的速度快得令人難以置信，相較於這種機器速度，如果您獲取所有資料並即時手動輸入，可能需要數小時、數天或數週的時間。由於不必等待緩慢的人類或設備完成工作，批次處理讓電腦時間獲得更有價值的利用。
雖然批次處理過去是一個靜態過程，但現在它靈活得多。手動和撰寫硬性程式碼的方法旨在保持一致性，但其結果卻屢屢令人失望。在此進化過程中，現在批次處理更加具有創新性，採用基於規則的工作流程和處理程序，可以建立更高效、可靠、一致、敏捷的方法。
如今，公司還面臨著過去所沒有的嚴格法律規範和強制要求。這種變化可能需要由原則驅動的工作流程，並在某些場景出現時做為批次處理流程的動態觸發條件。例如，如果發生違規行為，它可能會觸發資料回收和相關系統更新，而且這一切都可以自動化，並以批次處理流程執行。
有許多流程最好使用批次處理，例如訂購庫存，與其一次訂購和運送一件物品，不如在達到特定閾值或銷售期結束時，才一次訂購所有需要的物品。
或者，另一種情況是記錄來自物聯網 (IoT) 的資訊。例如，不是每分鐘都需要來自智慧電錶的資訊，如果發生故障或錯誤，應該要立即採取行動，但在正常使用電、水或網際網路的情況下，並不需要每隔幾秒就提供一次資料，否則以這種方式發送資料可能會消耗很多資源。
雖然資料連線功能的速度和可用性能夠支援即時和持續的處理，但對於某些場景來說，單純等待批次處理仍有許多好處。雖然以即時方式驅動所有系統可能很誘人，但最終可能是產生大量額外的工作，並使系統受到不必要的負載束縛。儘管有些人可能將批次處理視為老舊系統產物，但批次處理在今天和未來仍有一席之地。