Categoria: Engenharia de Software

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UX Design

Uma mudança na forma da visão fornecedor-cliente pode definir futuro de crescimento ou fechamento de um empresa.

Muitas pessoas acreditam que UX Design está ligado diretamente a TI, mas esse é um mito que deve ser quebrado, a UX Design eleva o padrão de experiencia do usuário, podendo ser de um simples uso de um fósforo ou de um complexo sistema web.

O que é UX ?

User Experience, em português, experiência do usuário. Essa sigla referência o motivo, quem, como  e onde é utilizado um sistema ou objeto, que pode ser qualquer coisa.


“User Experience é tudo! É a forma com que você sente o mundo, é a forma como você experiencia a sua vida, é a forma como você experiencia um serviço, um aplicativo, um sistema de computador. Mas é um sistema. É tudo!”

— Don Norman, criador do termo “UX (User Experience)”

O objetivo principal é melhorar de forma continua a usabilidade e a experiencia que o usuário tem com o produto.

É importante ressaltar que UX Experience é uma área multidisciplinar que engloba conhecimentos de áreas diversas, então é muito comum ter conceitos de psicologia atrelado a tecnologia no momento da análise e da melhoria do produto que dever ser algo feito de forma continua.

UI Design ou UX Design?

Esses dois termos são suscetíveis a enganação e erros, acreditar que UX Design e a Interface do sistema estão ligados esta em partes correto, pois para ter uma boa experiencia, é necessário uma interface amigável.

Mas achar que UX Design é relacionado só a interface é um erro, quando falamos de interface, precisamos falar também de UI Design, que é responsável por toda a lógica visual do projeto. Como os elementos de interface são de fato algo muito importante para a experiência do usuário, podemos afirmar com propriedade que o UI Design é um dos muitos elementos que compõem o UX Design.

Usabilidade

A usabilidade é um ponto muito importante na UX, diferentemente do que as pessoas acreditam, ela não está só relacionada com a facilidade que o sistema traz, de fato esse é o ponto menos importante. O foco principal é como ele pode ser usado. Todo produto no mercado hoje em dia precisa de um motivo para existir, logo se ele não tem motivo ele desaparece.

Para ter um sistema de sucesso, o desenvolver ou engenheiro de software precisa usar a empatia para entender o usuário, o desenvolvedor precisa saber que o sistema é feito para uso do usuário. Uma técnica que pode ser usada é definir um avatar, que seria o tipo de usuário que vai usar o sistema, qualificações, idade, conhecimento. A partir dos dados coletados é possível criar um sistema de acordo com o perfil do usuário.

É importante ressaltar mais um vez que a interface também é importante, criar algo simples e intuitivo, que mostre onde o usuário está através de breadcrumbs ou um título que cada página é muito importante.
Mesmo após o sistema criado as melhorias nunca devem acabar, começar com o que tem é o indicado, mas aos poucos ir percebendo em qual nível está a experiencia do usuário,  e criar novas funções para facilitar o acesso a informação e a usabilidade do sistema.

Conclusão

User Design chegou a mercado como uma forma de reunir informações de todos os aspectos  entre a interação do usuário com a empresa, sistema ou produto. Ele sem dúvida estuda todas as maneiras de como deixar o usuário satisfeito de uma forma que atenda todas as necessidades e interesses do mesmo. Ressalto que a verdadeira experiência do usuário não é somente oferecer ao cliente o que ele quer, muito pelo contrário, o cliente normalmente não sabe o que procura, então é responsabilidade da empresa perceber da melhor maneira as necessidades reais do usuário e deixa-los satisfeitos com a experiência obtida.

Esse conceito de perceber a necessidade do cliente, sem que ele fale, ou mesmo saiba o que precise, deve ser feito levando em consideração aspectos como a facilidade de uso, eficiência e utilidade para propor a melhor solução para um determinado problema. Para resolver e criar soluções para o problema, é necessário que a empresa tenha uma visão ampla de todas as possibilidades e disciplinas que envolvem o problema.

Portanto, seguindo todas essas diretrizes, é possível trabalhar o lado emocional do usuário, melhorar a sua experiência com o sistema, e assim garantir o sucesso do projeto.

Fonte: https://www.raffcom.com.br/blog/o-que-e-ux-design/

Autor: Felipe Tartarotti

 

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O que é e quais os impactos da Computação Quântica

A Computação Quântica, sendo desenvolvida com base nos princípios da Mecânica Quântica, tem como seu principal objetivo o desenvolvimento do computador quântico, ferramenta que será utilizada no processamento de informações computacionais muito complexas, buscas de informações em bases de dados muito grandes, auxiliar no desenvolvimento de inteligência artificial, e outros processos computacionais aplicáveis. A necessidade do desenvolvimento desta tecnologia surgiu após a identificação de um limite no aprimoramento do desempenho de dispositivos computacionais no cenário da computação atual, o que poderia no futuro restringir o desenvolvimento de novas tecnologias que dependem de um poder de processamento significativo.

Principais diferenças entre Computação Tradicional e Computação Quântica

Na computação baseada na arquitetura de Von Neumann atualmente utilizada por computadores, dispositivos móveis, servidores, e diversos outros dispositivos, a unidade de informação básica é o bit, que pode ser ‘0’ ou ‘1’ a qualquer momento, isto é relacionado aos componentes transistores de um processador que podem estar ligados (‘1’) ou desligados (‘0’) e permite a comunicação do hardware e software. Desta forma na computação tradicional existem apenas duas possibilidades para um dado e qualquer informação produzida será uma combinação destes ‘0’ ou ‘1’.

Contudo na computação quântica a unidade de informação básica é o Bit Quântico ou qubit, que além de poder assumir o estado de ‘0’ ou ‘1’, pode assumir ambos estados ao mesmo tempo graças a propriedade quântica de sobreposição, não se trabalhando mais com transistores, e sim com partículas de átomos como fótons ou elétrons. Para entendimento deste artigo podemos considerar que a propriedade de sobreposição determina que: Até que seja observada ou interagida com o mundo real, uma partícula pode assumir dois estados ao mesmo tempo, ou seja, neste caso ela poderia ser tanto ‘0’ como ‘1’. Porém para entender um pouco mais sobre este assunto busque informações sobre o paradoxo Schrödinger’s cat, também conhecido como o gato de Schrödinger.

Esta habilidade do qubit possuir três valores distintos e o fato de se trabalhar com partículas de átomos, tornam a Computação Quântica muitas vezes mais rápida que a computação tradicional para o processamento de cálculos quânticos e tarefas extremamente complexas como a realização de simulações de moléculas.

Principais impactos da aplicação da Computação Quântica

Abaixo será listado o impacto da Computação Quântica em apenas algumas áreas, porém existem diversas outras áreas que serão afetadas. Adicionalmente especialistas acreditam que com a constante evolução da Computação Quântica, o tamanho do impacto em diferentes áreas dependentes de computação deve aumentar significativamente.

Saúde e Medicina

A Computação Quântica teoricamente facilitará a analise de informações genéticas de pacientes, fornecendo maiores informações para possíveis tratamentos, sendo possivelmente aplicada juntamente com uma Inteligência Artificial para melhorar a eficácia de diagnósticos. Possuindo possível aplicação também no uso de radioterapias para calcular a dose correta de radiação a ser utilizada.

Será possível aplicar a computação quântica em maior escala para o desenvolvimento de novos medicamentos e pesquisa de novos tratamentos, pois computadores tradicionais não são capazes de efetivamente simular completamente determinadas moléculas devido a quantidade de processamento necessária, porém computadores quânticos teoricamente cumprirão esta tarefa efetivamente, auxiliando pesquisadores no entendimento de compostos essenciais a vida, e outros conceitos extremamente importantes para o desenvolvimento de medicamentos como a compreensão do enovelamento de proteínas, bem como a simulação da reação de diversas moléculas em nível atômico.

Machine Learning e Inteligência Artificial

Um dos principais requisitos para o desenvolvimento de inteligência artificial é concentrado em Machine Learning, ou “Aprendizado de Máquina”, que em sua grande parte é utilizar algoritmos em grandes conjuntos de dados para efetuar o reconhecimento de padrões. Com o aumento de poder computacional oferecido pela Computação Quântica será possível comparar conjuntos ainda maiores de dados ainda mais efetivamente, acelerando o processo de Machine Learning e o desenvolvimento de inteligência artificial.

Criptografia

Com os recentes avanços em Computação Quântica, especialistas da área de segurança já estão pesquisando e desenvolvendo novos algoritmos de criptografia chamados de “quantum-proof, quantum-safe ou quantum-resistant”, pois existe um consenso nesta área que computadores quânticos suficientemente grandes poderão quebrar qualquer algoritmo de criptografia de chave pública utilizado atualmente utilizando o algoritmo de Shor.

Porem atualmente não há a necessidade de se preocupar com seus dados, pois os computadores quânticos atualmente construídos ainda não possuem o poder de processamento necessário para efetivamente efetuar esta quebra. Adicionalmente algoritmos de criptografia de chaves simétricas e funções de hash ainda são considerados relativamente seguros contra a computação quântica.

Principais desafios da Computação Quântica

Um dos principais desafios atuais da computação quântica é a preservação da informação quântica, ou seja, garantir que o estado desta informação seja preservado e que ela não sofra alterações indesejadas, como por exemplo possuir seu valor alterado. A empresa D-Wave, fabricante de uma linha de computadores quânticos, conseguiu obter sucesso neste requisito através de um sistema de refrigeração que mantém o processador em um ambiente de -273ºC, combinando isto com múltiplas camadas de blindagem magnética. Adicionalmente existe ainda uma certa dificuldade em trabalhar com Computação Quântica devido a sua inerente complexidade, fazendo-se necessário o uso de algoritmos específicos para computação quântica, o que no presente momento em grande parte dos casos ainda não oferece vantagens significativas em relação a computação tradicional.

Outro problema que vale destaque é o preço de desenvolvimento de computadores quânticos, pois são extremamente caros em sua construção. Contudo empresas como Google já estão experimentando trabalhar com esta tecnologia, e a IBM atualmente disponibiliza um serviço experimental de Computação Quântica na nuvem contando com um processador quântico de 20 qubits.

O fim da computação tradicional?

Um dos maiores mitos existentes sobre a computação quântica é que ela irá substituir completamente a computação tradicional, porém especialistas garantem que isto não é o caso em qualquer realidade próxima. O consenso atual de pesquisadores da computação quântica é que ela será utilizada principalmente em grandes aplicações em nuvem e em laboratórios de pesquisa onde suas grandes vantagens sobre a computação tradicional podem ser efetivamente aplicadas. Para o dia-a-dia de usuários a computação tradicional ainda será superior tanto em termos de custo, quanto em desempenho.

Autor: Marcos P. Garbin

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Análise de dados: como priorizar as informações mais importantes?

Seja pelo escândalo do Facebook e Cambridge Analytica, pelo nosso mapa traçado detalhadamente pelo Google Maps, ou simples sugestões de compras relacionadas em um e-commerce. Nós temos nossos dados coletados e analisados diariamente usando para o bem, e inevitavelmente, para o mal.

Produzimos uma infinidade de dados, diariamente, deixando cliques e rastros de navegação em todo o universo online. Se observados isoladamente, esses dados podem parecer irrelevantes. Mas através de conceitos da Inteligência Artificial como Machine Learning e outros métodos para a análise de dados, eles já se tornaram um divisor de águas para o avanço do conhecimento em todas as áreas de nossa sociedade. Desde a medicina até à música, do Facebook ao mundo real.

BIG TRASH DATA:

Big data é lixo. Sim, é lixo como aquele pedaço de carne sobrado que vai pro lixo pois não sabemos como reutiliza-lo e fazer um delicioso carreteiro, por exemplo.
Sem metáforas, big data nada mais é do que toda a informação que recebemos mas que involuntariamente deixamos passar, pois não temos capacidade de processá-la e armazená-la no nosso cérebro. Mas a diferença, é que no mundo digital, toda essa informação que produzimos, fica armazenado, e se analisada com atenção, pode ser o estopim para uma revolução na inovação mundial. Desde a sugestão de publicações no Facebook até a descoberta de cura para diversas doenças.

ANALISAR. MAS O QUE ANALISAR?

Quem procura, acha. Mas precisamos saber o que procurar.
Na visão de Steven D. Levitt (Freaknomics), “a economia é uma ciência com instrumentos para chegar a respostas, mas sofre uma tremenda escassez de perguntas interessantes”. O grande sucesso para criarmos relevância em qualquer pesquisa é saber o que realmente queremos saber(!). E para saber, precisamos viver. Entender o contexto do que queremos fazer é essencial, precisamos vivenciar o universo que a pesquisa se baseará, entender o mecanismo e refletir, para então, criarmos as perguntas certeiras e respondê-las através de dados.
Economia de tempo nem sempre é gastar menos tempo.

AFINAL, O QUE É ECONOMIA?

Muitas vezes, pensamos em economia e logo nos vem à mente inflação, taxa de juros, cotação do dólar. Mas a verdade é que a economia vai muito além disso. Ela não se baseia apenas em números, mas sim em comportamento. Ela pode responder perguntas como: “o que mata mais, armas ou piscinas?”, “crianças que têm livros em casa têm desempenho melhor que as outras?”. Para isso, precisamos mergulhar no universo de nossas perguntas e conhecer o contexto.

CAUSALIDADE x CORRELAÇÃO:

Este é um ponto crucial na análise de dados. Precisamos tomar cuidado com nossas análises para não confundirmos causalidade com correlação.

Mas afinal, o que é causalidade e correlação? Correlação é a relação ou semelhança entre duas coisas. Apenas isso. Nem toda correlação acarreta em uma causalidade. Sabe por que? A causalidade requer que, por exemplo, a variável X seja causa da variável Y, e a variável Y é consequência da variável X. Ou vice-versa.

Temos o clássico exemplo da correlação de que “no verão, as mortes por afogamento crescem de acordo com a elevação no número de consumo de sorvete”. Quantos pais não se preocuparam e alertavam os filhos para nã tomarem sorvete na beira da piscina? Essa correlação existe, e realmente no verão, o número de mortes por afogamento aumenta e a venda de sorvetes também. Mas não existe causalidade. Uma coisa não causa a outra. No verão, as pessoas vão mais à piscinas e também tomam mais sorvete. Mas o que mata não é o sorvete, é o nado. A causalidade é o aumento da temperatura.

 

Portanto, a análise de dados é um processo tão simples de ser absorvido, porém complexos de se fazer. Não pelo domínio técnico nem nada, mas sim pela imersão no universo a ser analisado, a fim de obtermos as melhores perguntas e utilizar a análise como meio para obtermos as respostas.

Raphael Chieli Capellari.
Links relacionados: Freaknomics – Ed. Campus -12/04/2005

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Integração Contínua

“Integração Contínua é uma pratica de desenvolvimento de software onde os membros de um time integram seu trabalho frequentemente, …” Martin Fowler.

A Integração Contínua surgiu como parte das práticas da metodologia ágil XP (Extreme Programming), tendo como foco o desenvolvimento de software em ciclos menores, proporcionando melhor resposta a alterações e inclusão de novos requisitos. Mas a prática da Integração Contínua não se limita apenas a equipes utilizando a metodologia XP ou metodologias ágeis, trata-se de um conjunto de boas práticas que também podem ser adotadas em metodologias de desenvolvimento convencionais.
Devido ao grande impacto que vem ocorrendo com as metodologias ágeis, tais como eXtreme Programming, Scrum, entre outras, a integração contínua vem ganhando mais espaço e se tornando cada vez mais importante quando se fala em desenvolvimento de software.
A maior causa desse ganho de espaço da integração contínua ocorre pelo simples fato de que usando ela você tem um feedback instantâneo.
A grosso modo, a integração contínua funciona da seguinte forma: cada mudança que é feita no sistema, é feito o build automaticamente, todos os testes são feitos de forma automática e todas as falhas são detectadas nesse momento. Se alguma falha for detectada, toda a equipe fica sabendo, seja por email ou outras formas de comunicação.
Identificando os erros logo no início, a equipe pode tomar alguma ação para corrigi-los e assim não causar mais nenhum incomodo e/ou evitar que esses erros passe por eventuais testes e vão para as versões que posteriormente iriam para os cliente.
Claro que esses testes poderiam ser rodados manualmente, mas para isso teriam que ser usadas algumas horas de um integrante do projeto que poderia estar desenvolvendo, apenas para fazer essas validações.
Existem algumas ferramentas que podem ser utilizadas para fazer uso da integração continua:
• CruiseControl.rb: desenvolvida pela ThoughtWorks
• Selenium: desenvolvida pela ThoughtWorks
• Jenkios
• Hudson

 

Willian Marcolin

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Padrões de Codificação no Desenvolvimento de Sistemas

Como os idiomas reais, cada linguagem de programação tem suas respectivas regras, pontuações, pausas e pontos, sendo necessário conhecer esses padrões para manter o código organizado e com fácil entendimento. Nas linguagens de programação precisamos seguir alguns padrões básicos para que o código não vire uma bagunça no meio de um desenvolvimento.

Exemplos de padronização em Java

Java é umas das linguagens mais utilizadas hoje no mundo do desenvolvimento e os programadores costumam utilizar alguns padrões definidos pela comunidade que serão descritos abaixo.

Convenção de Nomes

Mantenha o tamanho dos nomes grande o bastante para transmitir o que eles representam. Exemplo: primeiroNome, sobrenome, ordemServico.

Nomes de Classes e Interfaces

Os nomes de classe devem ser substantivos e, em caso de nomes compostos, utilize nomes com a primeira letra de cada palavra interna maiúscula. Use palavras inteiras evitando acrônimos e abreviaturas. Exemplo: Cliente ou ContaCliente.

Nomes de Métodos

Os nomes dos métodos devem ser verbos, em casos compostos com o primeiro nome minúsculo, e com a primeira letra de cada palavra interna em maiúsculo. Exemplo: calcularPagamento().

Nomes de Variáveis

Os nomes de variáveis devem estar com uma primeira letra minúscula e, em caso de nomes compostos, com a primeira letra de cada palavra interna em maiúsculo. Exemplo: contraPeso, primeiroNome.

Nomes de Constantes

Os nomes de constantes para tipos de dados ordinais devem ter todas as letras em maiúsculo, separadas por underline. Exemplo:

1

2

 public static final int MAX_POLICY_AMOUNT; ou

public static final char PROCESS_INFO_COMMAND;

Comentários

Adicione comentários para facilitar a compreensão do código. Mantenha o comentário simples e separe-os de tal forma o código fique limpo e legível. Escreva também os comentários onde alguma explanação é necessária. Não escreva comentários para as coisas óbvias.

Use Linhas em Branco

Forneça linhas em branco entre as seções do código para melhorar a legibilidade. Use uma linha em branco nas seguintes circunstâncias:

  • Para separar as definições de classes das definições de métodos;
  • Para separar as variáveis locais de um método;
  • Para separar blocos de código;
  • Para separar comentários das seções lógicas do código.

Espaços em Branco e Tabulação

Use o espaço em branco para melhorar a legibilidade do código nas seguintes circunstâncias: Entre uma palavra-chave e um parêntese. Exemplo:

1

2

 while (condicao) {

}

Após vírgulas na lista entre parênteses. Exemplo:

1 operacao(param1, param2, param3);

Entre um operador binário e seu operando. Exemplos:

1

2

 x += y + z;

a = (a + b) / (c * d);

Variáveis Locais

Declare uma variável local por linha do código e adicione um comentário que identifique a variável. Exemplo:

1 int contador = 0; // contador para número de referências

Atributos

Para declarar atributos utilize os seguintes padrões:

  • Finalidade: Documente a finalidade do atributo;
  • Visibilidade: Mantenha a visibilidade tão baixo quanto possível;
  • Iniciação: Certifique-se de que todos os atributos estão inicializados antes que sejam alcançados. Inicialize todos os atributos no momento da criação do objeto. A inicialização posterior pode ser usada para os campos que não são acessados regularmente.

Métodos

Para declarar métodos de membro utilize os seguintes padrões:

  • Nomenclatura: use get/set como um prefixo do nome do campo para todos os métodos de ascensão, a menos que forem do tipo booleano. Use o prefixo “is” para nomes de métodos que referenciem campos booleanos. Utilize também a primeira palavra do nome do método de membro como um verbo forte, ativo. Exemplo: getPotenciaMotor(), setPotenciaMotor(), isAutomatico(), reduzirMarcha().
  • Visibilidade: Mantenha a visibilidade de funções de membro tão restritiva quanto possível para minimizar o acoplamento entre as classes;
    Documentação: Inclua um cabeçalho para especificar as seguintes informações da função de membro:

    • O propósito da função;
    • Seu valor de retorno;
    • Os parâmetros;
    • As mudanças nas versões do código.

Declarações ou Comandos

Cada linha deve conter no máximo um comando.

Chaves ou Blocos

Siga um esquema consistente para a abertura e fechamento de chaves. Alinhe a abertura e fechamento das chaves verticalmente. Isto facilitará a identificação do começo e término dos blocos. Exemplo:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

 class Cliente

{

    public void operacaoParaCliente()

    {

        if(condicao)

        {

        }

    }

}

Utilização de Chaves

Sempre utilize chaves para delimitar blocos de comandos, mesmo que estes tenham apenas uma instrução:

1

2

3

4

5

6

 if(determinadaCondicao) // EVITE ISSO!

    realizaOperacao();

 

if(determinadaCondicao){ // OK

    realizaOperacao();

}

 

Quando utilizamos padrões e boas práticas, garantimos que todos da equipe conseguirão ter o mínimo de entendimento do código que está sendo desenvolvido. Em linguagens como o Java já temos padrões indicados e definidos pela comunidade de forma documentada para que os desenvolvedores adotem um padrão universal de codificação, facilitando assim o entendimento de qualquer código desenvolvido na linguagem. Visto isso é indicado adotar sempre o padrão de codificação da linguagem utilizada.

 

Autor: Ricardo José Boff

 

Referências

Padrões de Codificação, por Tadeu Pereira, acesso em: <http://www.devmedia.com.br/padroes-de-codificacao/16529>

Introdução a Padrões de Codificação, por Diego Eis, acesso em: <https://tableless.com.br/introducao-a-padroes-de-codificacao/>

Dicas de Boas Práticas de Codificação, por Luiz Gustavo S. de Souza, acesso em: <https://luizgustavoss.wordpress.com/2010/09/09/dicas-de-boas-praticas-de-codificacao/>

Convenções de Código Java, por Carlos Eduardo, acesso em: <http://www.devmedia.com.br/convencoes-de-codigo-java/23871>

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Componentização de Software uma Boa Prática

Os desenvolvedores são cada vez mais cobrados por performance de desenvolvimento, flexibilidade e fazer com seus sistemas fiquem cada vez mais integrados. Utilizando uma metodologia de componentização de software você pode ganhar essa performance e flexibilidade. Em alguns casos projetos de seis meses passaram a demorar dois, três meses de desenvolvimento. Continue lendo “Componentização de Software uma Boa Prática”

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Os Diagramas Comportamentais da UML


Diagramas comportamentais são aqueles onde existe alguma alteração de comportamento das classes. Os principais diagramas comportamentais da UML são: Diagrama de Caso de Uso, Diagrama de Seqüência e Diagrama de Atividade. Este artigo tem o objetivo de descrever as principais características destes diagramas.

A UML permite que os desenvolvedores visualizem os produtos de seus trabalhos em diagramas padronizados propiciando uma notação gráfica facilmente entendível com a um explicação significativa. Continue lendo “Os Diagramas Comportamentais da UML”

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Frameworks para desenvolvimento móvel multiplataforma

Com a concorrência acirrada e cada vez menos tempo para desenvolver novos produtos, os frameworks tem a finalidade de minimizar o tempo de desenvolvimento e maximizar os recursos já existentes, ou seja, os desenvolvedores ao invés de criar tudo do zero utilizam recursos prontos que irão facilitar o seu desenvolvimento e tendo como principal vantagem de serem multiplataformas. Continue lendo “Frameworks para desenvolvimento móvel multiplataforma”

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Norma NBR ISO/IEC 12207

A norma internacional ISO/IEC 12207 tem como objetivo principal estabelecer uma estrutura comum para os processos de ciclo de vida e de desenvolvimento de softwares visando ajudar as organizações a compreenderem todos os componentes presentes na aquisição e fornecimento de software e, assim, conseguirem firmar contratos e executarem projetos de forma mais eficaz.

A norma ISO/IEC 12207 estabelece uma arquitetura de alto nível do ciclo de vida de software que é construída a partir de um conjunto de processos e seus inter-relacionamentos. Continue lendo “Norma NBR ISO/IEC 12207”

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MPS.BR, passos para implantação do  Nível G

Este texto tem por objetivo descrever os passos para implantação do MPS.br nível G.
Com a enorme dependência das empresas com os diversos softwares utilizados, o grau de exigência que o mercado busca de suas prestadoras de serviço é cada vez maior. O MPS.br foi uma metodologia desenvolvida por brasileiros, baseada e compatível com o CMMI, que visa dar uma previsibilidade de qualidade, referente aos processos que as empresas de desenvolvimento de software definem, e devem seguir na execução de diferentes projetos. O MPS.br é divido em 7 níveis de maturidade, sendo o menos maduro o G, ao mais maduro A. Continue lendo “MPS.BR, passos para implantação do  Nível G”

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Big Data! O que é?


Trabalhar com Big Data é retirar informações importantes para conseguir melhores resultados, a partir de uma gigantesca quantidade de dados de forma rápida e confiável.

Qualquer pessoa incrementa todos os dias centenas e centenas de informações novas em diversas redes sociais, documentos eletrônicos,blogs, lojas online, entre tantos outros. E o que as empresas fazem com estes milhares de dados? Praticamente nada. Porém com a Big Data isto mudou completamente, se quiseres aumentar a satisfação dos seu clientes e/ou fazê-los comprarem mais, são exatamente estas informações que devem ser analisadas. Continue lendo “Big Data! O que é?”