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Tech & Energy Think Tank

Think tank independente com foco em energia, tecnologia e tendências globais. Análises para apoiar decisões estratégicas com visão de impacto.

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Autor: Eduardo Fagundes

  • Sistema de cogeração com gás natural torna empresas autossuficientes em energia

    Da mais simples a mais complexa e sofisticada fábrica não opera sem energia. Confiar no sistema público de fornecimento de energia tem suas vantagens, porém tem seus riscos. No Brasil, as concessionárias de distribuição têm um acumulo de multas superior a R$600 milhões por não atingirem os níveis de serviço estabelecidos nos contratos com a Aneel. Os ressarcimentos para os consumidores são tão pequenos que mal se percebe nas contas de energia, o que de longe não compensam os prejuízos gerados pela falta e qualidade da energia. Empresas que desenvolvem planos de continuidade de negócios sérios (aqueles que não são apenas para auditor ver) estão considerando a autoprodução de energia para garantir a autossuficiência de energia. Uma opção é a cogeração com gás natural.

    A cogeração com gás natural permite a produção simultânea de energia elétrica e térmica (vapor e água quente) que podem ser utilizadas de diferentes formas na indústria (produção de metanol, amônia e ureia), além de refrigeração isento de CFC no processo de produção de água gelada. (mais…)

  • Geração distribuída de energia: uma oportunidade para as cidades atraírem novos investimentos

    Um fator decisivo para a seleção de uma cidade para investir em fábricas, centros de distribuição, data centers, centros administrativos entre outros empreendimentos é a disponibilidade de energia de qualidade para atender a atual e a futura demanda da região. Ainda sentimos os reflexos das escolhas erradas do setor elétrico no passado. O fato é que se as empresas não assumirem o controle da geração de energia terão sérios problemas no futuro. A questão tem que ser vista do ponto de vista estratégico e não apenas pelo lado financeiro. O ponto é quanto perderão no futuro se não investir em autoprodução de energia agora. Uma alternativa para minimizar os custos dos projetos de geração é criar um programa dentro das cidades, liderado pelo prefeito ou por empresários, para instalar plantas de geração renováveis: eólica, fotovoltaica ou biomassa.

    As escolhas erradas levaram o sistema elétrico brasileiro ao caos. As concessionárias de distribuição de energia estão com dívidas superiores a R$60 bilhões. Os custos gerenciais pelas concessionárias caíram de 40% para 13%, ou seja, 87% da receita são repassados diretamente para o pagamento de tributos, geradoras, transmissoras e outros encargos obrigatórios. O reflexo direto é a deterioração da qualidade dos serviços, observada pela piora dos índices de frequência e duração das interrupções do fornecimento de energia. Para piorar a situação, a Aneel alterou a forma de cálculo dos índices e provocou um aumento abrupto das multas e ressarcimento para os consumidores por não atingimento dos índices de qualidade. (mais…)

  • Hyperconvergence Infrastructure: eficiência e redução de custos para data centers

    A convergência da infraestrutura dos data centers cria oportunidades de redução de custos e maior eficiência na operação. A HCI (Hyperconvergence Infrastructure) é a consolidação de servidores, sistemas de armazenamento, rede, hypervisors, proteção de dados, eficiência no acesso aos dados, gerenciamento do ambiente e outras funcionalidades que simplificam e aumentam a eficiência da infraestrutura de TI, permitindo escalabilidade, agilidade e redução de custos.

    A convergência pode ocorrer de várias formas. A mais comum é reunir o servidor, o sistema de discos e switches de rede em um único produto pré-testado e pré-validado. Entretanto, essa solução apenas atende ao ciclo de compras e atualização dos produtos. É necessário administrar os ambientes virtualizados, as LUNs (Logical Unit Number) de endereçamento de lógico dos discos, otimização da WAN (redes de longas distâncias), as soluções de backup, replicação, desduplicação (deduplication) e compressão de dados. (mais…)

  • As oportunidades da computação cognitiva e Big Data no mercado fintech

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    O mercado de tecnologia para serviços financeiros (fintech) aumentou de US$11 bilhões em 2014 para US$20 bilhões em 2015. A tecnologia financeira está associada a inovação em serviços financeiros. As startups fintech têm o objetivo de criar negócios disruptivos para quebrar os tradicionais serviços oferecidos pelo sistema financeiro atual. Investimentos baseados em crowdfunding, empréstimos peer-to-peer, micro empréstimos e serviços de consultoria financeiro são algumas das modalidades de serviços fintech. O grande desafio é criar serviços que ofereçam facilidades, melhores rendimentos e segurança para os investidores. Neste contexto, a computação cognitiva e Big Data são ferramentas ideias para atuar no mercado fintech.

    Uma das grandes tendências em 2015 foi o investimento em fintechs pelas instituições financeiras em incubadoras, aceleradoras, laboratórios, talentos, parcerias, aquisições e fusões de empresas digitais e fundos de riscos.

    Em Londres, onde 40% dos empregos estão em serviços e tecnologia financeira, as empresas fintech mais conhecidas são FundingCircle, NutMeg e TransferWise. As empresas londrinas receberam, em 2014, US$539 milhões de US$1,5 bilhões que foram distribuídos para empresas europeias. Entre elas, Amsterdã recebeu US$306 milhões e Estocolmo US$266 milhões. Nos últimos 10 anos, Estocolmo foi a cidade na União Europeia que mais recebeu investimentos em fintechs. O banco espanhol BBVA investiu US$68 milhões no banco Atom.

    Nos Estados Unidos existem inúmeras startups fintech, Money.Net, Betterment, Lending Club, Behalf, Prosper, SoFi, Square, Stripe entre outras. Um estudo da EY de 2016 aponta que a Califórnia é a melhor classificada em talentos e capital e Nova York para demanda de serviços.

    Na região da Ásia-Pacífico, foi criado um centro de tecnologia financeira em Sydney na Austrália em 2015. Em Hong Kong também foi lançado um centro de inovação para fintech.

    As novas tecnologias de computação cognitiva (Learning Machine), Big Data e ferramentas analíticas são fundamentais para as fintechs. Elas podem ser o centro dos negócios de empresas de consultoria para investimentos e para seguros dos mais variados. Como o acesso a essas tecnologias é, relativamente, fácil e têm uma excelente relação custo-benefício, basta reunir um grupo de talentos e criar um startup para consultoria financeira.

    O acesso fácil a ambientes de Cloud Computing permite criar aplicações robustas com alta disponibilidade, essenciais para qualquer negócio fintech, com excelente relação custo-benefício e escaláveis.

    Até esse ponto, o que precisamos são de talentos que desenvolvam novos modelos de negócios no mercado financeiro. Acredito que o Brasil tem um tremendo potencial no mercado fintech.

    Obviamente, existem desafios. Um deles é atender a regulamentação do setor que é pouco flexível para novos negócios, incluindo penalidades para certos serviços, como para empréstimos peer-to-peer.

    Outro ponto é confiabilidade dos serviços. Na China, o serviço Ezubao de empréstimos peer-to-peer depois de coletar mais de US$7,6 bilhões de 900.000 investidores antes de ter seus executivos presos por má gestão. Outra preocupação são os fundos crowdfunding para investimentos. A empresa inglesa Rebus faliu depois de captar cerca de US$1,2 bilhão de 109 investidores dentro da plataforma de crowdfunding Crowdcube em 2015.

    Temos ainda muitos desafios no mercado de fintech, entretanto é uma tendência que deve estar no radar de todos os investidores e empreendedores. Acredito que no Brasil o caminho é criar startups de fintech para consultoria financeira baseada em computação cognitiva e Big Data. Temos talentos, alguns fora do mercado financeiro, para iniciar um movimento de ruptura do modelo atual.