Equipes ágeis: o que são, qual a importância e quais são os métodos ágeis?

Equipes ágeis: o que são, qual a importância e quais são os métodos ágeis?

Você já pensou em adotar uma estrutura operacional baseada em equipes ágeis? No contexto pelo qual tem passado o mercado nacional, uma das principais mudanças é a maior exigência do consumidor brasileiro por negócios flexíveis e alinhados com as suas expectativas.

Para garantir que a companhia seja capaz de atender a tais demandas, os times devem construir um ambiente de trabalho mais ágil e colaborativo. Somente assim é possível reduzir falhas e maximizar os níveis de inovação em médio e longo prazos.

Nesse cenário, incorporar metodologias ágeis ao dia a dia da empresa pode ser visto como uma ótima forma de evitar gargalos e aumentar as habilidades das equipes internas. Quer saber mais sobre o tema e como utilizar tais métodos a seu favor? Então, continue a leitura!

O que é uma equipe ágil?

O termo equipe ágil é utilizado para designar um pequeno grupo de pessoas que trabalha lado a lado em projetos ou rotinas internas orientados por metodologias ágeis. Ele pode ser formado por pessoas de múltiplos saberes a partir das demandas existentes. O importante, nesse caso, é que cada profissional trabalhe orientado pelo método que melhor se adapte às necessidades da empresa.

Quais os ganhos do investimento em equipes ágeis?

Escolher a formação de equipes ágeis pode trazer vários benefícios para a empresa. Em conjunto, eles tornam projetos e rotinas diárias mais robustos e eficazes. Além disso, facilitam a busca por inovação e um maior nível de qualidade operacional.

Veja, a seguir, alguns ganhos que esse investimento traz para a sua empresa!

Maior escalabilidade

Os times ágeis podem se adaptar a mudanças no fluxo de trabalho com mais facilidade. As equipes, em outras palavras, podem ser ampliadas ou reduzidas conforme a demanda. Isso permite ao empreendimento maximizar a escalabilidade da sua cadeia de trabalho sem grandes riscos.

Menor tempo de entrega

Times ágeis conseguem entregar resultados com uma maior agilidade. Afinal, a sua equipe atuará em um processo de entrega contínua, sempre direcionado para priorizar o que tem maior valor agregado. Além disso, os fluxos são moldados para que possam aproveitar melhor os recursos que estão disponíveis.

Planejamento mais eficiente

O planejamento é uma ponta-chave do processo de trabalho. As equipes ágeis conseguem priorizar o que é mais importante para a empresa sempre. Assim, podem mitigar as chances de algo prioritário não ter a atenção necessária.

Que metodologias ágeis utilizar?

A escolha das metodologias ágeis deve considerar vários fatores, como as demandas internas do negócio e o tipo de projeto que ele pretende executar. Por isso, o gestor deve estar atento e sempre fazer uma análise completa das suas demandas antes de escolher uma metodologia. Além disso, é necessário avaliar quais são as mais tradicionais.

Entre as melhores metodologias para ajudar a suas equipes ágeis, podemos apontar:

  • a Kanban, que organiza as tarefas pendentes, em execução e a executar com uma metodologia visual e de fácil conferência;
  • o DevOps, que permite integrar times de operação e desenvolvimento de aplicativos para reduzir problemas;
  • o Scrum, que cria um fluxo de entrega contínuo para a empresa.

Escolhendo a metodologia mais alinhada com as suas demandas, a empresa poderá rapidamente adotar práticas mais eficientes no seu dia a dia. As equipes ágeis estarão em um novo padrão de qualidade, o que facilita a entrega de resultados pautados por alta inovação e alinhamento com as necessidades do mercado. Por isso, não deixe de adotar essa abordagem para o seu negócio.

Este conteúdo foi útil? Agora queremos saber: como você garante a eficiência dos seus times? Conta pra gente!

Machine learning: como utilizá-la com foco em inteligência de negócio?

Machine learning: como utilizá-la com foco em inteligência de negócio?

Você sabe do que se trata o termo machine learning? Em uma análise inicial, esse conceito pode parecer um pouco distante para muitas empresas. No entanto, trata-se de uma funcionalidade não tão complicada!

Está interessado em saber mais sobre o tema? Neste post, explicaremos detalhadamente o que é o machine learning, qual é a diferença entre machine learning e inteligência artificial e informaremos quais são as principais vantagens dessa estratégia. Continue a leitura!

O que é o machine learning?

A tradução desse termo já nos fornece dicas em relação ao seu significado. Isso porque, traduzindo para o português, “machine learning” significa aprendizado de máquina. Dessa forma, essa técnica faz referência à ideia de máquinas que apresentam a capacidade de aprenderem sozinhas por meio da análise de uma grande quantidade de dados.

Esse procedimento é feito por meio de algoritmos e do Big Data. Com um grande volume de dados, fica mais fácil identificar padrões de dados, criar conexões entre as informações e, assim, aprender a executar uma determinada atividade sem a ajuda humana e de forma inteligente.

É importante destacar também que os algoritmos utilizam as análises estatísticas com a intenção de prever respostas mais precisas e, com isso, podem entregar melhores resultados e com menos probabilidades de erros. Muito bom isso, não é mesmo?

Além disso, o machine learning pode ser dividido em duas categorias: supervisionada e não supervisionada. No primeiro tipo, o ser humano precisa interagir para controlar a entrada e saída de dados. Além disso, ele interfere no treinamento da máquina ao fazer comentários em relação à precisão das previsões. A máquina ainda consegue aplicar o que foi aprendido no algoritmo, utilizando esse conhecimento nas próximas análises.

Na categoria não supervisionada, por sua vez, os algoritmos fazem o uso do deep learning (aprendizagem profunda, traduzindo para o português) com o intuito de processar tarefas complexas sem a necessidade do treinamento humano.

Qual é a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Muita gente confunde os significados de machine learning e inteligência artificial, afinal de contas, esses conceitos se relacionam e são parecidos. No entanto, eles apresentam algumas diferenças entre si.

A inteligência artificial (IA) refere-se à capacidade de uma máquina imitar algumas características do ser humano. Pode ser, por exemplo, a tradução de idiomas, tomada de decisões, reconhecimento de fala etc.

O machine learning, por sua vez, é uma divisão ou um subconjunto da inteligência artificial. Dessa forma, podemos dizer que toda a aprendizagem da máquina conta com IA, no entanto, nem toda IA apresenta aprendizado automático.

O machine learning refere-se à capacidade de os computadores aprenderem sem serem programados de forma explícita. Essa ferramenta, portanto, apresenta a capacidade de aprender ou modificar-se quando exposta a um grande volume de dados. Com isso, podemos afirmar que o aprendizado de máquina é dinâmico e não há a necessidade de intervenção humana para realizar algumas mudanças. Isso torna o sistema menos dependente de especialistas humanos.

Quais são as principais vantagens do machine learning?

Inicialmente, as ferramentas do machine learning podem parecer um pouco onerosas. No entanto, elas apresentam algumas vantagens. Entre elas estão a capacidade de fazer o processamento de um grande volume de informações, a otimização das conversões, o aprendizado com comportamentos passados e o conhecimento do cliente. Falaremos sobre essas vantagens a seguir. Confira!

Processa grande quantidade de dados

O aprendizado de máquina tem a capacidade de fazer o processamento de um grande volume de informações e de fontes diversas. Com isso, torna-se possível revisar os dados e ter acesso a eles de forma constante.

Caso esse modelo seja bem treinado, o machine learning pode ajudar a sua empresa a identificar informações relevantes (comportamento do cliente, panorama do mercado da sua área de atuação etc.), transmitir as informações certas e ainda tem a capacidade de automatizar os processos internos da sua organização, o que contribui para otimizar a produtividade do seu negócio.

Vale destacar ainda que essa ferramenta pode consumir dados e identificar padrões ou informações relevantes em tempo real.

Aprende com comportamentos passados

Outro aspecto positivo em relação a essa tecnologia é que essa ferramenta tem a capacidade de aprender com resultados passados, com o objetivo de aperfeiçoar, de forma contínua, as previsões com base em dados novos.

Descobre as especificidades de cada cliente

Sem dúvida, o conhecimento das características dos clientes é vital para os negócios, pois ajudam as empresas a direcionarem a comunicação, as campanhas de marketing e vendas de forma a atender os interesses dos consumidores.

As ferramentas de machine learning ajudam as empresas a segmentarem os clientes. Dessa forma, torna-se mais fácil identificar vários segmentos do público-alvo e descobrir padrões comportamentais de forma mais precisa. Todos esses dados poderão ajudá-lo a segmentar os clientes de maneira adequada e, assim, será possível que a sua empresa guie cada indivíduo na sua jornada de compra.

Além disso, é importante destacar que o aprendizado de máquina é capaz de calcular o valor de vida útil do cliente com precisão, o que permite que as empresas possam fazer interações precisas com os consumidores.

Agora, você deve estar se perguntando: o que significa o valor da vida útil do cliente? Essa métrica é calculada baseada no histórico demográfico, de compras, de interações nas campanhas de marketing e ações que cada cliente toma.

Auxilia na conversão

Um consequência positiva do tópico anterior é que o aprendizado de máquina atua sobre os resultados obtidos, sendo possível trabalhar o marketing de maneira mais dinâmica e alinhado aos interesses dos consumidores. Com isso, aumentam-se as chances de retenção e conversão de clientes específicos, ou seja, as empresas que adotam essa prática tendem a aumentar o número de vendas.

O machine learning é uma tecnologia muito útil para as empresas, pois essa ferramenta é precisa na análise de dados, identifica padrões e consegue aplicá-los da melhor forma. Considerando os benefícios abordados sobre essa tecnologia, vale muito a pena contar com essa ferramenta no seu negócio.

Este post sobre machine learning foi útil para você? Entre já em contato com a gente! Estamos dispostos a ajudá-lo a esclarecer as suas dúvidas em relação ao tema.

Entenda por que você deveria fazer um PenTest na sua aplicação?

Entenda por que você deveria fazer um PenTest na sua aplicação?

Com aplicações web cada vez mais granulares e com vários tipos de integrações, como garantir que essas aplicações não possuam vulnerabilidades de segurança, não exponham dados privados de usuários, dados financeiros, dados sensíveis ou possam ser manipuladas por um hacker externo ao sistema?

Para prevenir esses problemas existe o PenTest ou Penetration Test, que na tradução é conhecido como Teste de Intrusão. Esse teste tenta simular ataques ao sistema para detectar e explorar possíveis vulnerabilidades de segurança que poderiam ser usadas para acesso a dados privados ou comprometer a confiabilidade do sistema e dos servidores por trás dele.

Para realizar o teste, utiliza-se várias ferramentas automáticas de varredura de vulnerabilidades conhecidas, mas também é possível realizar o teste manualmente. Além das ferramentas é preciso ter um bom conhecimento de redes, segurança da informação e sistemas operacionais. O profissional que realiza esse tipo de teste é conhecido como PenTester ou Ethical Hacker.

Um Ethical Hacker é um especialista em encontrar vulnerabilidades em sistemas, mas ao invés de se aproveitar dessas falhas em vantagem própria, reporta o que encontrou para a empresa responsável. Esse tipo de profissional geralmente trabalha em consultorias voltadas para a segurança da informação e a realização de PenTest.

Existem basicamente 2 tipos de PenTest, cada um é realizado para tentar descobrir falhas e prevenir ataques específicos.

White Box

Nesse tipo de teste o profissional deve ter um conhecimento prévio do sistema, estrutura de rede, firewalls, range de IPs e até um usuário de acesso. Isso é necessário para que nenhuma parte do sistema ou servidor fique de fora do teste, já que o profissional tem informação de tudo que é necessário para o sistema funcionar. O teste white box é o mais completo e que dá mais cobertura para descoberta de vulnerabilidades, porém fica um pouco distante do que seria a ação de um atacante real, já que são usadas informações privilegiadas para a verificação.

Black Box

Esse teste parte que o profissional não tem informações sobre o sistema nem da estrutura da empresa e trata a aplicação como uma “caixa preta”. Sendo mais difícil de ser aplicado, já que é preciso colher algumas informações para tentar explorar vulnerabilidades, mas em compensação, essa simulação fica mais próxima de um ataque real feito externamente por um hacker.

OWASP

A “Open Web Application Security Project” conhecida pela sigla OWASP é uma organização aberta, sem fins lucrativos, que tem como foco principal, projetos de segurança de software e conta com a colaboração de profissionais do mundo todo para detectar falhas e compartilharam conhecimento sobre segurança da informação.

Uma das grandes contribuições da OWASP e talvez a mais conhecida, é a lista das Top 10 vulnerabilidades de segurança para aplicações web. A lista inclui as falhas mais perigosas e comumente encontradas, junto com instruções de como mitigá-las. Essas são as Top 10 vulnerabilidades atuais:

  1. Injeção de Código.
  2. Quebra de Autenticação.
  3. Exposição de Dados Sensíveis.
  4. Entidades Externas de XML.
  5. Quebra de Controle de Acesso.
  6. Configuração Incorreta de Segurança.
  7. Cross-Site Scripting (XSS).
  8. Deserialização Insegura.
  9. Utilização de Componentes com Vulnerabilidades Conhecidas.
  10. Log e Monitoramento Ineficientes.

Conclusão

Ao final da realização de um PenTest, geralmente é gerado um relatório com os passos que foram realizados, evidências coletadas e sugestões de ações a serem tomadas para melhorar a segurança da aplicação. É importante entender os impactos que as vulnerabilidades exploradas podem causar nos dados dos usuários, acesso a rede, roubo de credenciais e etc.

Com esse relatório é possível tomar decisões sobre recursos e funcionalidade da aplicação que precisam ser reparadas, desabilitados ou configuradas para aumentar a segurança e confiabilidade dos dados

O teste realiza um fotografia da aplicação no momento atual, mas com evoluções e atualizações, o teste deve ser refeito para manter sempre um ambiente seguro . Uma solução ainda melhor é se o monitoramento de segurança puder ser feita constantemente para prevenir qualquer tipo de ataque.

Samuel Pisa

Samuel Pisa

Desenvolvedor de Software na Tegra Soluções Digitais

Campus Party Brasil 2019

Campus Party Brasil 2019

A Tegra participou da Campus Party, representada pelo nosso comercial Polis e Márcia.

O evento está sendo realizado no Expor Center em São Paulo e tem por objetivo promover a experimentação da inovação e integração dos seus participantes.

A decoração do evento é muito diversificada: super heróis, personagens nerds, cosplay

 

Vimos muitos simuladores de jogos, realidades aumentada e virtual.

                                         

CPUs tunadas e em diferentes formatos, de “Chapolim” a “Motor de carro”, impressoras 3D e prototipação de baixo custo.

 

Muitas competições foram promovidas como concurso de música e menor tempo de circuito feito por drones.

    

Muitas palestras sobre temas relacionados a música, comunidades, robótica e principalmente inovação.

Como destaque, a palestra do Charles Schweitzer, Gerente de Inovação da Leroy Merlin, sobre estratégia de inovação, foi a de maior público do evento.

A Tegra Soluções Digitais tem como propósito conduzir a evolução de negócios e pessoas através de soluções digitais únicas, e que gera grande sinergia com a Campus uma vez que inovação e criatividade fazem parte de nosso DNA.

Valeu Campus e até Brasília.

 

Os pilares da arquitetura de software na nuvem

Os pilares da arquitetura de software na nuvem

A computação em nuvem já está consolidada a alguns anos como uma excelente opção para aplicações simples ou complexas e seus recursos e serviços não param de crescer. Vide a AWS que já conta com mais de 100 serviços disponíveis em várias regiões do mundo.

Criar novas aplicações ou migrar do on-premise para a nuvem utilizando essa gama de serviços não é nada fácil. Por isso algumas práticas e estratégias devem ser seguidas para conseguir bons resultados e tirar todo o proveito dos serviços.

Quando criamos arquiteturas de sistemas, podemos fazer uma analogia com a construção de um edifício, se a fundação não for sólida, problemas estruturais podem aparecer. Ao arquitetar, não podemos negligenciar princípios básicos como os cinco pilares propostos pela AWS: confiabilidade, performance, otimização de custo, excelência operacional e segurança.

A incorporação desses pilares ajudará você a produzir sistemas estáveis e eficientes e permitir que se concentre em outros aspectos do design, como requisitos funcionais.

Confiabilidade

O pilar da Confiabilidade pode ser explicado pela capacidade de um sistema se recuperar de falhas de infraestrutura ou serviços, subir novos recursos dinamicamente para atender a picos de demanda ou se recuperar de interrupções, como configurações incorretas ou problemas de rede temporários.

As melhores práticas que podem ser aplicadas nesse pilar são:

  • Recuperação de testes: Geralmente quando executamos testes da aplicação é para provar que está tudo funcionando corretamente em um cenário específico, o teste não valida estratégias de recuperação caso ocorra algum falha em um componente do sistema. Na nuvem é possível validar como o seu sistema irá falhar e avaliar os procedimentos de recuperação em diferentes cenários ou recriar cenários em que aconteceram falhas anteriormente. É possível entender mais um pouco sobre recuperação de teste sobre a visão da Engenharia do Caos.
  • Escalar Horizontalmente: Uma arquitetura onde um grande recurso é dividido em vários recursos menores, possibilita que a alocação dinâmica seja feita em momentos de grande demanda, garantindo sempre o atendimento das requisições e eliminando o ponto único de falhas.
  • Não adivinhe a capacidade: É muito comum que em sistemas on-premise a alocação de recursos computacionais seja saturada, por conta do atendimento de altas demandas pontuais. Na nuvem, você pode monitorar a demanda e a utilização do sistema e automatizar a adição ou remoção de recursos para manter o nível ideal sem provisionamento excessivo ou insuficiente.

Performance

O pilar da Performance inclui a capacidade de utilizar os recursos de maneira eficiente e otimizada para atender os requisitos do sistema e manter essa capacidade mesmo com alteração da demanda.

As melhores práticas que podem ser aplicadas nesse pilar são:

  • Democratizar novas tecnologias: Algumas tecnologias podem ser difíceis de implementar ou pouco acessíveis devido a falta de conhecimento e complexidade de instalação. Ao invés de aprender como manter uma tecnologia, o mais fácil é apenas consumi-la como um serviço, por exemplo: bancos NoSQL e serviços de Inteligência Artificial.
  • Serviços Globais: Implemente facilmente o sistema em várias regiões em todo o mundo com apenas alguns cliques. Isso permite que você forneça menor latência e uma melhor experiência para seus clientes a um custo mínimo.
  • Serverless: Com arquiteturas Serverless não se faz necessário configurar e manter servidores para a sua aplicação e escalar recursos para altas demandas. Isso remove os problemas operacionais, reduz o custo da aplicação e atende globalmente os usuários.

Otimização de Custo

O pilar da Otimização de Custo pode ser resumido pela capacidade de executar aplicações pelo preço mais baixo comercialmente.

As melhores práticas que podem ser aplicadas nesse pilar são:

  • Adote um modelo de consumo: Pague apenas pelo tempo necessário dos recursos e aumente ou diminua o uso dependendo dos requisitos do negócio, sem precisar fazer previsões muito elaboradas de custo. Um exemplo são ambientes de desenvolvimento e testes que acabam sendo utilizados apenas 8 horas ao dia durante a semana. É possível pará-los quando não estão em uso e economizar até 75% do custo.
  • Não gaste dinheiro com operações: Elimine os gastos de manutenção de servidores, equipamentos de rede, resfriamento do datacenter e fornecimento de energia. Sem esses gastos e preocupações é possível focar nos clientes e projetos e não em infraestrutura de TI.
  • Análise da distribuição de custos: É possível identificar o uso e o custo de cada sistema que está rodando na nuvem de forma transparente. Isso ajuda a medir o retorno do investimento (ROI) e oferece uma oportunidade de otimizar seus recursos e reduzir custos.

Excelência Operacional

O pilar da Excelência Operacional é a capacidade de executar e monitorar sistemas para diminuir custos e melhorar continuamente os processos de otimização e suporte.

As melhores práticas que podem ser aplicadas nesse pilar são:

  • Infraestrutura como código: Da mesma forma que o código é utilizado para construir uma aplicação, por ser utilizado também para construir e manter a infraestrutura de todo o seu ambiente na nuvem. Você pode utilizar scripts para automatizar procedimentos operacionais que podem ser disparados automaticamente, limitando erros humanos.
  • Alterações frequentes, pequenas e reversíveis: Projete a utilização dos recursos para permitir que os componentes sejam atualizados frequentemente. Faça pequenas alterações incrementais que possam ser revertidas em caso de falha.
  • Antecipe falhas: Realize testes para identificar potenciais falhas e monitore para aprender e melhorar o processo. Crie cenários onde os procedimentos de respostas sejam acionados para garantir que sejam eficazes e que as equipes conheçam a sua execução.

Segurança

O pilar Segurança se resume pela capacidade de proteger informações e sistemas, ao mesmo tempo em que agrega valor aos negócios por meio de avaliações de risco e estratégias de mitigação.

As melhores práticas que podem ser aplicadas nesse pilar são:

  • Rastreabilidade: Monitore, alerte e analise as transações do seu ambiente em tempo real. Utilize logs e métricas de integração com sistemas para responder e agir automaticamente.
  • Proteja os dados: Utilize mecanismos, como criptografia ponta a ponta, tokens e controle de acesso, quando apropriado.
  • Afaste as pessoas dos dados: Crie mecanismos e análise ou elimine a necessidade de acesso direto ou processamento manual de dados. Isso reduz o risco de perda ou modificação e erros humanos ao manusear dados confidenciais.

Conclusão

Seguir as práticas dos cinco pilares da arquitetura em nuvem para projetar e operar suas aplicações, fará com que elas sejam seguras, confiáveis e eficientes economicamente. Você estará aproveitando todas as vantagens que a nuvem tem a oferecer e poderá focar seus esforços nos clientes e requisitos funcionais.

Samuel Pisa

Samuel Pisa

Desenvolvedor de Software na Tegra Soluções Digitais