Eduardo M Fagundes

Artigos

Coletânea de artigos técnicos e reflexões de Eduardo M. Fagundes publicados entre 2011 e 2017

Assine a Newsletter no Linkedin

Autor: Eduardo Fagundes

  • Até 2025, o modelo econômico chinês será dominante

    Estamos caminhando para adotar o modelo econômico chinês. A capacidade de produção chinesa e de outros países da Ásia desequilibrou os preços dos produtos no mundo. Os efeitos da globalização afetam todos os países e exigem estratégias de Estado e dos empresários para potencializar ou mitigar seus impactos.

    As previsões apontam que até 2025 o modelo econômico dominante será o chinês. Se a maioria das empresas e governos acreditarem nessas previsões, elas acontecerão. Ao que tudo indica, poucas pessoas duvidam disso.

    Nesse cenário prospectivo, a inovação é fundamental e será o fator que selecionará os mais aptos a competir no mercado internacional. O ponto chave será embarcar inteligência em todos (com grifo) produtos. Desta forma, o preço do produto não será definido pelos materiais e seus custos de produção, mas pelo seu valor agregado em poder se adaptar ao comportamento de cada indivíduo.

    Veja o exemplo de um vaso sanitário inteligente que pode medir a temperatura e fazer a análise da urina das pessoas, trazendo enormes benefícios para idosos que vivem sozinhos. Outro exemplo, são as pulseiras e tênis inteligentes que podem monitorar as atividades físicas das pessoas e enviar os dados para os preparadores físicos e médicos para receber novas orientações de exercícios físicos.

    A implementação dessas facilidades depende de sensores remotos baratos, software, conectividade com a Internet, processamento e, essencialmente, capacidade de inovação.

    Dentro desse contexto, quatro coisas estão envolvidas: técnicas de inovação, Internet das Coisas (IoT), Big Data e Cloud Computing. Para fazer uso de tudo isso é, fundamental, a educação e motivação para que os empreendedores desenvolvam projetos inovadores.

    A formação de engenheiro e tecnólogos é uma questão de segurança nacional para proteger as empresas da concorrência internacional. Entretanto, se não criarmos oportunidades de trabalho para os jovens a geração nem-nem irá aumentar ainda mais.

    Como consultor, recomendo que o foco das empresas deve ser em colocar inteligência nos seus produtos. Essa é uma forma de criar uma cultura de inovação e se preparar para o novo modelo econômico de 2025.

  • O que é necessário para ter uma boa posição no mercado de trabalho?

    Como professor, frequentemente, sou consultado por jovens e pais sobre qual a melhor carreira profissional a seguir. Na verdade, a pergunta principal é qual a profissão que melhor remunera e melhora a qualidade de vida. Tento explicar que a profissão não garante a remuneração e (com grifo) qualidade de vida.

    Acredito que qualquer pessoa possa exercer qualquer atividade profissional sendo bem treinada e praticando atividades relacionadas. Umas com mais esforço que outras, mas depois de um período você terá as habilidades necessárias para executar bem sua profissão.

    Se você tem um know-how (saber fazer) que as empresas do mercado necessitam você conseguirá uma posição no mercado. Note que apenas o conhecimento não é suficiente. Não basta você fazer mais de uma faculdade e cursos de pós-graduação se você não aplicar o conhecimento em atividades práticas. Ou seja, ter só conhecimento não garante uma boa posição no mercado.

    Entretanto, só o know-how não garante uma boa remuneração. Se você não demonstrar paixão naquilo que faz e interesse em melhorar continuamente em pouco tempo você será superado por alguém e perderá sua posição no mercado, além de ter um trabalho chato.

    A paixão naquilo que se faz gera uma vontade, quase incontrolável, de melhorar a cada dia. Algo como um artista que sempre acha que sua obra poderia ter sido melhor.

    Se você faz o que gosta está no caminho certo para ter qualidade de vida, porém só o trabalho prazeroso não é suficiente. Você precisa ter outras atividades em equilíbrio com a família, amigos, espiritualidade e na vida financeira.

    Para se ter sucesso na vida financeira você precisa ter um bom relacionamento com o mercado de trabalho. As pessoas têm que ver em você, além da paixão e know-how, o interesse em fazer as empresas obterem lucro e crescimento.

    Resumindo: ter apenas conhecimento é ser um especialista sem uma boa posição no mercado; ter paixão naquilo que faz é ter um hobby; ter know-how para executar apenas o que se pede você será um operário.

    Então, para se ter uma boa remuneração e qualidade de vida você precisa ter paixão naquilo que faz, desenvolver continuamente suas habilidades, ter uma vida equilibrada e demonstrar forte interesse em fazer as organizações crescerem.

  • Uma organização para gestão da infraestrutura predial de data centers

    A alta disponibilidade dos serviços dos data centers exige uma organização dedicada ao controle da infraestrutura predial, forte automação de processos e integração com a monitoração do ambiente tecnológico (servidores, armazenamento e rede de comunicação). A gestão inicia com os processos de comissionamento dos equipamentos e sistemas especialistas, segue com os aspectos gerenciais da operação, a gestão da comunicação e os aspectos de segurança, de saúde e ambientais.

    A definição e simulação de processos devem assegurar a sequência correta das instruções de trabalho e a redução das intervenções humanas, que representação cerca de 80% das falhas nos data centers.

    Outro processo crítico é a seleção e treinamento do pessoal técnico, que além da qualificação devem ter extrema atenção para detalhes e usar técnicas para detecção e solução de problemas, dentro de um programa de melhoria contínua.

    Na gestão da infraestrutura deve existir processos para o controle e projeção de custos e investimentos para a ampliação e renovação tecnológica do parque instalação.

    Os processos devem atender as normas da legislação e as metas voluntárias definidas pela organização, como a redução da emissão de gases de efeito estufa.

  • DCIM – Data Center Infrastructure Management

    Os data centers modernos de alta disponibilidade enfrentam o desafio da desconexão entre a infraestrutura predial e a infraestrutura de TI. Estes desafios se tornam mais críticos com a virtualização de servidores e armazenamento de dados que cria um ambiente dinâmico dentro de um ambiente estático, onde as rápidas mudanças na carga computacional provocam o aumento do consumo de energia e dispersão de calor. A alocação ineficiente de aplicativos virtualizados podem aumentar o consumo de energia e concentrar a densidades de calor, causando imprevistos “hot spots” em racks de servidores. Se não antecipada, o rápido aumento da densidade de calor aumenta o risco de sobrecargas e interrupções do sistema.

    A Gestão da Infraestrutura de Data Center (DCIM, Data Center Infrastructure Management) é uma categoria de soluções que integra as funções tradicionais de gestão de data centers com a gestão dos ativos físicos e recursos da infraestrutura predial. O DCIM centraliza o monitoramento, a gestão e o planejamento de capacidade de forma inteligente para garantir a alta disponibilidade de sistemas de missão crítica. As implementações de DCIM envolvem softwares especializados, hardware e sensores.

    O DCIM permite o estabelecimento e o monitoramento de métricas de desempenho dos data centers, tais como o PUE – Power Usage Effectiveness (eficiência energética) e, CUE – Carbon Usage Effectiveness (Uso eficaz do Carbono).

    De acordo com o Gartner Group, até 2017 as ferramentas de DCIM serão implantadas de forma significativa em mais de 60% ​​dos data centers maiores que 300 metros quadrados na América do Norte.

    Principais funcionalidades do DCIM:

    • Coleta de dados: combina dados de vários dispositivos que se comunicam através de uma ampla gama de protocolos, incluindo SNMP, Modbus, e dispositivos de BACnet.
    • Mecanismo de cálculo: permite a construção de fórmulas e cálculos. Cria elementos que podem calcular e armazenar quaisquer dados variáveis definidos por especialistas. Apresenta informações em tempo real e relatórios de tendências e chargeback;
    • Alertas avançados: fornece alertas e funcionalidades de controle para infraestrutura de TI e predial através do sistema de gerenciamento de energia (EMS) ou sistema de gerenciamento predial (BMS);
    • Integrações ampliadas: entre o BMS e aplicativos de gerenciamento de TI;
    • Visualização 3D: permite visualizar os ativos do data center em 3 dimensões para a melhorar o entendimento do layout e localização dos ativos;
    • Controle: atuação de controles para os dois ambientes físicos e virtuais;
    • Planejamento da capacidade: simulações de hipóteses para definição da capacidade futura do data center;
    • Descoberta de ativos: detecção automática de uma variedade tipos de ativos.

    O DCIM pode ser usado para muitas finalidades, tais como: suportar a disponibilidade do data center e requisitos de confiabilidade; identificar e eliminar fontes de risco para aumentar a disponibilidade de sistemas críticos de TI; identificar interdependências entre as infraestruturas de TI e predial para alertar sobre lacunas na redundância do sistema; e auxiliar na modelagem de estruturas de custos de operação e manutenção dos ativos.

    Uma aplicação típica do DCIM é melhorar a energia e eficiência energética dos data centers. Nestes casos, as soluções de DCIM permitem medir o consumo de energia para a operação segura em altas densidades de consumo. De acordo com a Gartner Research, as soluções de DCIM podem economizar em até 20 por cento o custo total de propriedade (TCO) do data center através da redução do consumo de energia. Além de medir o uso de energia, outros componentes do DCIM como CFD (Computational Fluid Dynamics) podem ser usados para maximizar o uso do fluxo de ar e eliminar recursos ociosos, como espaço, reduzindo ainda mais os custos de infraestrutura.

  • A inovação está na simplicidade

    Olhe a sua volta e observe quantas coisas sofisticadas nos cercam. São computadores, smartphones, tablets, televisores conectados na Internet que respondem aos nossos gestos, relógios que tiram fotos e medem nossa pressão arterial e batimentos cardíacos entre outros. Isso pode sugerir que uma inovação deve ser tão ou mais sofisticada do que esses artefatos que nos cercam. Pensando assim podemos perder grandes oportunidades, pois muitas vezes a inovação está em coisas simples que facilitam a vida das pessoas.

    Veja a origem dos restaurantes McDonald’s nos Estados Unidos em 1948. Os irmãos Richard e Maurice eram proprietários de um drive-in e resolveram mudar de ramo porque o negócio não atraia mais as famílias que consumiam alimentos e bebidas devido à grande concentração de jovens que ocupavam o espaço sem consumir.

    Fizeram mudanças radicais nas práticas dos restaurantes da época. Entre elas, reduziram o cardápio para apenas 9 itens para facilitar a escolha dos clientes. Eliminaram os pratos e talheres e entregavam os produtos em sacos de papel. Com isso conseguiram reduzir o número de empregados.

    A redução dos custos foi repassada para os clientes, chegando a reduzir o preço de alguns itens em até 50%. Simples. O cliente chega, escolhe rapidamente o item, paga, recebe em menos de um minuto e vai embora.

    No mundo da tecnologia, um dos exemplos de simplicidade é o iPod idealizado por Steve Jobs. Um equipamento controlado por apenas um botão.

    Agora observe novamente e veja que apesar de sofisticadas as coisas estão cada vez mais simples de se usar. A maioria dos softwares que utilizamos não precisam de manual de instrução, seu uso é intuitivo. Quanto mais simples, maior será o número de pessoas aptas a utilizar o produto.

    Concluindo, um dos maiores desafios da inovação é a busca da simplicidade.

  • O fim do emprego

    Já demiti dezenas de pessoas competentes nos seus empregos. Pessoas que davam o seu máximo para realizar suas atividades com eficiência e qualidade. Porém, infelizmente, suas tarefas foram extintas por alguma tecnologia ou obsolescência no mundo dos negócios. Desde de cedo entendi que não basta ter um emprego, você tem que ter um trabalho com um objetivo bem claro. As atividades vão se transformando com o tempo, mas o propósito do seu trabalho continuará o mesmo.

    Se você acha seu emprego estressante e não vê a hora de bater o ponto para sair, você não tem um trabalho. Quem gosta do faz e tem objetivos claros o tempo passa rápido demais. Para quem é apaixonado pelo seu trabalho é importante manter um equilíbrio com outras atividades para manter uma vida saudável.

    Alguns podem argumentar que têm um emprego porque precisam pagar as contas e, por isso, vale o sacrifício diário de realizar atividades repetitivas e enfadonhas. Essas pessoas, normalmente, acabam não fazendo tudo o que é necessário com qualidade ou fazem, exatamente, tudo que lhe é pedido. Cá entre nós, conviver em um ambiente onde as atividades precisam ser supervisionadas de perto é muito desgastante.

    O Santo Graal é trabalhar com pessoas que gostam do fazem e em empresas que incentivam o intraempreendedorismo ou empreendedorismo corporativo. Ou seja, empresas que permitem que seus funcionários tenham mais que um emprego, mas que possam realizar seus propósitos de vida.

    Uma dessas empresas é a Google, que permite que alguns funcionários possam dedicar um dia por semana para trabalhar em um projeto pessoal. A Google é boazinha? Claro que não. O resultado dessa estratégia é criar novos projetos e ganhar mais dinheiro.

    Se você não trabalha em uma empresa como a Google e não quer fazer o gosta só depois da aposentadoria desenvolva um plano B.
    Como qualquer projeto, identifique aquilo que você gostaria de fazer. Defina um objetivo claro. Faça um plano com metas parciais a serem atingidas. Guarde dinheiro. Se você isso, tenha certeza que o mundo conspirará a seu favor e criará as oportunidades para você fazer o gosta.

    Resumindo, acabe com o seu emprego antes que alguém o faça.

  • Internet of Things oportunidades de mercado

    Até 2017, 50% das soluções de Internet of Thing (IoT) serão desenvolvidas por startup com menos de três anos, segundo previsão do Gartner Group. Um dos desafios das empresas é embutir tecnologias em seus produtos para se comunicar com aplicativos móveis ou sistemas de monitoração e controle para ações externas. Além das geladeiras, máquinas de lavar e sistemas de ar-condicionado outros produtos deverão ter sensores que se comunicam com aplicativos, como sandálias e coletores de lixo. A coleta dessas informações associadas a sistemas analíticos baseados em Big Data provocarão a nova onda de inovação no mercado.

    Imagine um filho que gostaria de acompanhar o dia a dia dos pais idosos para evitar preocupações. Ele poderia colocar pulseiras e sandálias com sensores para monitorar os movimentos e medir pressão arterial e temperatura nos pais e acompanhar seus movimentos por um aplicativo móvel. Esses sensores conectados a serviços médicos podem acompanhar de forma contínua os pacientes, oferecendo maior qualidade de vida e pronto atendimento em caso de emergência.

    A americana Big Belly Solar desenvolveu um coletor e compactador de lixo de rua movido a energia solar que sinaliza para a central de monitoramento quando o recipiente está cheio e o lixo precisa ser retirado. Esse sistema gerou uma economia de viagens dos caminhões coletores de lixo, reduzindo a emissão de gases do efeito estufa e gastos com combustível e outros recursos. O compactador permite entre 6-8 vezes mais lixo e as coletas reduziram em 80 por cento.

    A SenseAware, também americana, desenvolveu um dispositivo para ser colocado nas encomendas da FedEx para monitorar o trajeto, a temperatura, a exposição a luz, a umidade e a pressão barométrica. Essas informações são acompanhadas pelos clientes e seus parceiros para uma intervenção, caso necessário.

    Ainda é necessário vencer alguns desafios como regulamentação, redução de custos dos dispositivos, segurança, integração padronizada entre os sensores e aplicativos e transformar a cultura das pessoas para utilizar esses serviços.

    Entretanto, as possibilidades de negócios são muito maiores que os desafios e, acredito, que brevemente serão resolvidos. Para acelerar esse processo é preciso que cresça as soluções envolvendo a Internet of Things.

  • Uma nova organização para Big Data

    Qual a principal diferença entre Data Warehouse (DW) e Big Data? O DW é utilizado para melhorar as tomadas de decisão e o Big Data é usado para a inovação. As empresas terão que tomar a decisão de dividir seus sistemas de informação no médio prazo. Uma para atender aos processos operacionais tradicionais e outra para atender a demanda por inovação. Os sistemas atuais não estão preparados para analisar o volume dados gerados pelas redes sociais e sensores da Internet da Coisas (Internet of Things, IoT). Será necessário criar uma nova organização exclusiva e independente da tradicional TI para analisar dados e propor novos produtos e serviços baseados no Big Data. Essa nova organização terá como principal característica uma equipe de pessoas inteligentes e espertas, smart people.

    O DW trabalha com dados históricos armazenados de forma estruturada e centralizada. Como as empresas possuem apenas 20% de seus dados estruturados as decisões são baseadas em um pequeno universo de informações. Essas informações estão armazenadas em estruturas de bancos de dados hierárquicos ou relacionais. As demais informações estão em arquivos fragmentados, como: planilhas, apresentações e documentos. Atualmente, as empresas já têm dificuldades para tomar decisões com as informações disponíveis pelos sistemas de informações.

    A atual estrutura de bancos de dados das empresas (DMSM, RDBMS ou ORDBMS) não são apropriadas para trabalhar com Big Data. Desta forma, é necessário construir uma infraestrutura independente de hardware e software. O Big Data requer uma infraestrutura para tratar grandes volumes de dados, velocidade de processamento e variedade de dados, o chamado 3V.

    Para tratar milhares de terabytes é necessária uma infraestrutura de armazenamento e I/O flexível, escalável e de alto desempenho, usando tecnologias SSD (Solid State Drive) e DAS (Direct-attach Storage) ou trabalhando com os dados em memória (in-memory). As tecnologias de SAN (Storage Area Network) e NAS (Network-attached storage) são relativamente lentas para o Big Data.

    Para conseguir velocidade de processamento é necessário trabalhar com processamento paralelo em uma infraestrutura escalável. Como a filosofia do Big Data é dividir as pesquisas em várias frentes é necessário um grande número de processadores para conseguir alto desempenho no processamento. O Big Data usa processamento paralelo massivo (MPP) para bancos de dados, grid computing, sistemas de arquivos e bancos de dados distribuídos e pesado acesso à Internet.

    Trabalhar com uma grande variedade de dados muda o paradigma da normalização de dados utilizada pelos bancos de dados tradicionais. O Big Data requer tecnologias para processamento de gigantescas quantidades de dados, tais como: teste A/B, crowdsourcing, fusão e integração de dados, algoritmos genéricos, máquinas de aprendizagem, processamento de linguagem natural, processamento de sinais, simulações, análise de séries e visualização.

    O MapReduce, um framework para processamento de Big Data proposto pelo Google, é um dos mais conhecidos no mercado. O MapReduce tem uma implementação em open source, o Apache Hadoop. Esse framework permite o processamento de dados com um grande número de computadores (nós) de forma coletiva em “cluster” (se todos os nós estiverem na mesma rede local) ou em “grid” (se os nós estiverem geograficamente ou administrativamente distribuídos). Devido as características de processamento em paralelo e altamente escalável é recomendável o uso de ambientes Cloud Computing.

    Resolvidos os desafios de coleta de dados e infraestrutura de TI o próximo desafio é definir a equipe para a análise de dados. Na verdade, esse é o maior desafio para que o Big Data traga valor para as organizações.

    Minha sugestão é que os membros da equipe tenham diferentes dominâncias celebrais e com experiência em melhoria contínua de processos e projetos de startups. Para o sucesso dessa equipe seu líder deve estar no mesmo nível hierárquico dos demais diretores para não sofrer obstáculos na obtenção de dados organizacionais e exposição de ideias e projetos.

    Resumindo, o Data Warehouse não atende as expectativas de inovação das empresas e é necessário criar uma organização para Big Data com infraestrutura apropriada, de preferência em ambiente Cloud Computing, e uma equipe com diferentes aptidões com liberdade de acesso as informações corporativas e sem obstáculos para apresentar novos projetos.