Infraestrutura
A migração para a nuvem deixou de ser uma tendência para ser uma realidade. O modelo trouxe transformação digital, competitividade, melhores estratégias de negócio, e agilidade para as organizações.
A computação em nuvem se tornou uma tecnologia indispensável e uma aliada no sucesso dos negócios. Segundo estudo realizado pela Infosys, cerca de 40% das empresas planejam migrar mais da metade dos seus sistemas para a nuvem em 2022. O estudo aponta ainda que a migração para a nuvem pode agregar US$ 414 bilhões anuais de lucro às organizações.
Pensando nisso, vamos te mostrar alguns benefícios dessa tecnologia e como montar a estratégia correta para migrar sua empresa para a nuvem.
A computação em nuvem é um serviço em que você paga apenas pelos recursos que usar, ou seja, o modelo reduz o alto custo com aquisições de software, hardware, manutenção, energia elétrica e espaço físico.
A tecnologia atende às necessidades especificas do negócio e permite que você tenha acesso à equipamentos de última geração por um valor bem mais em conta. Você consegue adequar os recursos às suas necessidades, o que nos leva ao segundo benefício.
Um dos principais benefícios da migração é a capacidade de escalar a sua infraestrutura com agilidade e eficiência. É possível alterar os recursos diante das alterações de demanda do negócio.
Espaço de armazenamento, poder de processamento e outros recursos podem passar por um upgrade para suprir a demanda ou serem reduzidos novamente sem a necessidade de uma nova configuração. Com a agilidade e flexibilidade que a computação em nuvem tem, as empresas impulsionam a sua transformação digital.
Esse é o maior desafio enfrentado pelas empresas. Com a LGPD e o crescente número de vazamento de dados, manter a segurança se tornou uma tarefa muito importante.
Algumas instituições perceberam que a migração para a nuvem é um bom caminho para evitar ataques, isso porque a tecnologia oferece atualizações que mantêm os dados protegidos com protocolos avançados e recursos como autenticação unificada de usuários, criptografia, serviços de backup, entre outros.
Contudo, é preciso ter em mente a importância de um bom parceiro na implantação destas funcionalidades, sua gestão e monitoramento do seu ambiente no processo de migração.
Com um acesso mais rápido e simples às informações você consegue dar respostas mais precisas ao seu cliente, esse aspecto facilita a tomada de decisão. Com a computação em nuvem os dados estão disponíveis de forma segura o que impacta positivamente nos processos e resultados da sua empresa, além de facilitar a rotina de trabalho e a produtividade dos seus colaboradores.
O uso da nuvem traz praticidade para o dia a dia da empresa, permitindo que você aumente a eficiência do seu time. Os colaboradores sofrem menos com problemas de acesso e indisponibilidade de sistemas internos, isso gera também, autonomia por parte do time que acaba desempenhando suas atividades com mais qualidade e em tempo menor.
Os benefícios da nuvem são inúmeros e indiscutíveis, mas a migração requer cuidados e traz alguns desafios.
Primeiramente, é essencial se planejar. Uma migração de grandes quantidades de dados requer uma estratégia bem definida e precisa da adesão do seu time de TI e dos líderes, afinal você precisará entender as necessidades de cada departamento. Outro ponto importante é conhecer a sua infraestrutura para mapear e analisar os recursos da empresa.
A continuidade de negócios envolve um conjunto de planejamentos, ela é um processo para a empresa criar resiliência e não só resolver um problema imediato.
Para isso, você precisa estar alinhado com o time, trabalhar de forma colaborativa com os parceiros de negócios e, especialmente, com seu provedor de nuvem. A migração exige que você conheça bem o provedor escolhido e o tipo de suporte que ele oferece, isso nos leva ao próximo desafio.
É importante ressaltar que o processo decisório de migração para a nuvem requer cuidados e uma equipe especializada, esse é um dos maiores desafios: contar com um parceiro que entregue o serviço com excelência, auxilie a equipe na adaptação e monitore o ambiente na nuvem. Fique atento com essa escolha!
O parceiro certo é aquele que te oferece um serviço seguro e de qualidade, que atende de fato às necessidades do seu negócio. Considere as vantagens e os desafios para traçar estratégias de infraestrutura de TI e conte com nossos especialistas para definir a melhor solução para o seu negócio. Conte conosco!
Institucional
Podemos notar os avanços das mulheres no mercado de trabalho. Cada vez mais competentes, qualificadas e ocupando cargos de liderança, as mulheres conquistaram diversos espaços, porém, os desafios ainda são muitos.
A área de tecnologia, por exemplo, está em forte expansão e muitas empresas estão priorizando a diversidade, o que nos faz pensar que as barreiras para contratação de mulheres estão sendo eliminadas.
Dados apresentados pelo Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (Caged), do Ministério da Economia, apontaram um crescimento de 60% da participação feminina na área de TI nos últimos cinco anos, passando de 27,9 mil mulheres para 44,5 mil, porém, isso representa apenas 20% do total de profissionais do mercado de TI do país.
As disparidades começam muitas vezes antes de iniciar na carreira. “Na época da faculdade foi o primeiro trauma, logo que iniciei em uma sala com mais de 30 homens para duas mulheres, tinha momentos que eu tinha apenas a mim. Então, era impossível não ouvir alguma coisa que desagradasse, mas esse era o meu objetivo e projeto e não desistir por nenhum momento, muitas vezes fui destaque em sala, e isso cada dia mais provava o meu valor”, conta Alana Vanessa, Supervisora de Serviços de Suporte 1N e 2N na Lanlink.
“Ainda precisamos nos esforçar o dobro para provar nossa competência, e isso é muito cansativo. Somos minoria, porém, não podemos deixar que isso nos atrapalhe. O mercado da tecnologia ainda é masculinizado, mas sou prova viva que já existe empresas que incentivam o acolhimento do público feminino com o devido respeito, e é gratificante fazer parte do mercado da tecnologia. Acredito que o ser humano tem que ter em mente que a capacidade de uma pessoa não é definida pelo gênero, as mulheres podem (e devem), trabalhar e estudar tecnologia”, afirma Ingrid Galeno, Analista de Suporte na Lanlink.
Segundo a Pesquisa de Remuneração Total, realizada pela consultoria Mercer e divulgada pela Forbes, este mercado é o mais desigual entre mulheres e homens com relação aos rendimentos. O levantamento mostrou ainda que no nível de executivos de empresas de alta tecnologia a disparidade salarial chega a 36%. As discrepâncias se estendem para os níveis de gerência (7%) e operacionais (9%). Dentro do recorte de raça, a situação é ainda pior para mulheres negras.
O mercado de TI é um entre muitos com predominância masculina, mas muito pode ser feito para melhorar esse cenário. Thyciane Salgado, Administradora de Sistemas na Lanlink aponta algumas das possíveis medidas que as empresas poderiam tomar. “Considerar ter mais flexibilidade, recrutar mulheres dentro da empresa, rever políticas de contratação, incentivar e promover treinamentos”.
“Para ampliar a inclusão de mulheres no mercado de tech as empresas têm que acima de tudo tomar a decisão estratégica para tal. Acredito que um trabalho junto a instituições locais de base, a partir do ensino médio, direcionado para a área de tecnologia poderia alavancar em muito o interesse de meninas na área, acolher jovens aprendizes nos setores mais voltados para desenvolvimento e atendimento técnico, seria um diferencial”, complementa Simone de Souza, Consultora de Serviços em TIC na Lanlink.
Visualizando esses índices, pensando em maneiras de ampliar os espaços para a atuação de mulheres, algumas empresas têm criado programas para atrai-las e capacitá-las, como é o caso do Black Women in Tech, programa criado pela Microsoft.
Aqui na Lanlink, por exemplo, temos cargos de diversos níveis, inclusive os de liderança, ocupados por mulheres. Nosso desejo é que as empresas criem mais espaços para a diversidade, transformando e impulsionando as pessoas através da tecnologia.
Por: Isabele Lessa - Redatora Jr
Institucional
Hoje, 29 de janeiro, é o Dia Nacional da Visibilidade Trans. A data, que surgiu em 2004, trata-se de um marco histórico na luta por reconhecimento de transexuais e travestis no Brasil. Apesar de alguns avanços e dos espaços que foram abertos para debate, o cenário brasileiro ainda é de insegurança, preconceito e violência.
Em 2019, a transfobia e a homofobia se tornaram crimes no Brasil e mesmo com a decisão do STF, relatório divulgado pela Antra (Associação Nacional de Travestis e Transexuais do Brasil) e do IBTE (Instituto Brasileiro Trans de Educação), mostra que em 2020, a violência contra mulheres trans só aumentou.
A realidade das pessoas trans no Brasil não é fácil. O acesso à educação é outro grande desafio, segundo o estudo da Ordem dos Advogados do Brasil, 82% das pessoas trans estão passiveis de evasão escolar devido à violência sofrida nesses ambientes. E o retrato disso está no mercado de trabalho, as oportunidades para transexuais e travestis no Brasil são raras.
As dificuldades surgem desde o processo seletivo até a garantia de um ambiente de trabalho inclusivo e seguro. Para Renata Simões, mulher trans e Gerente de Delivery da Lanlink, temos um longo caminho pela frente. “Apesar de termos alguma evolução nesse aspecto, ainda estamos muito longe do ideal, pois tudo começa na educação e ainda é muito difícil para as pessoas trans terminarem os estudos e ingressarem na vida profissional. Algumas multinacionais já têm esforços sobre a diversidade que incluem transexuais, mas essa não é a realidade da maioria dos lugares”, diz.
O mercado da tecnologia, por exemplo, vem crescendo cada vez mais, e consequentemente, aumentando sua demanda por profissionais, mas a área ainda não é inclusiva. “Programas de desenvolvimento profissional que capacitem e ofereçam oportunidades reais seriam muito bem-vindos. De um modo geral, a TI tem uma carência enorme de pessoas especializadas, se juntássemos essa necessidade com a capacitação inclusiva, acredito que dois problemas estariam sendo tratados”, afirma Renata.
Mesmo com qualificação e especialização, pessoas trans sempre se deparam com o preconceito, e às vezes, até optam por esconder quem realmente são para conseguir uma oportunidade de emprego. A pesquisa Workplace Divided, do Human Rights Campaign Foundation mostra que:
• 1 em cada 5 trabalhadores LGBTQ+ relatam ter sido informados ou que colegas de trabalho sugeriram que eles deveriam se vestir de maneira mais feminina ou masculina;
• 53% dos trabalhadores LGBTQ+ relatam ouvir piadas sobre lésbicas ou gays pelo menos de vez em quando;
• 31% dos trabalhadores LGBTQ+ dizem que se sentiram infelizes ou deprimidos no trabalho;
• e a principal razão pela qual os trabalhadores LGBTQ+ não relatam comentários negativos que ouvem sobre pessoas LGBTQ+ a um supervisor ou recursos humanos? Eles não acham que nada seria feito sobre isso – e eles não querem prejudicar seus relacionamentos com colegas de trabalho.
Renata já estava há 20 anos trabalhando na Lanlink quando decidiu contar para a alta gestão da empresa sobre sua transição. “Foi umas das experiências mais desafiadoras da minha vida, naquele momento pouquíssimas pessoas sabiam, e em momento algum antes de eu contar, deixei transparecer nada da minha transexualidade. Fui contando aos poucos para pessoas de confiança, confesso que me surpreendi bastante com o carinho que eu recebi, e fui criando confiança até o momento que eu virei a chave e a Renata surgiu plenamente no ambiente de trabalho. No começo eu senti sim, bastante medo, mas à medida que eu ia contando para as pessoas isso foi diminuindo. O apoio da alta gestão e dos colegas mais próximos foi crucial”, relembra a Gerente.
O Dia Nacional da Visibilidade Trans é um marco histórico, é dia de celebrar o que já foi conquistado, mas principalmente, essa data representa a luta das pessoas trans para ampliar os debates e os espaços de inclusão. “Representa uma possibilidade de tirar as pessoas transexuais da invisibilidade, dos guetos que durante muito tempo a sociedade nos empurrou. Estamos em pleno 2022 e ainda temos discussões sobre pronomes, banheiros... Se as pessoas praticassem o respeito de forma mais recorrente nada disso seria necessário”, completa Renata.
Diga não ao preconceito.
Por: Isabele Lessa - Redatora Jr
Dados & IA
Nos últimos anos tem-se visto no Mercado uma explosão de ofertas para serviços de Analytics. A maioria esmagadora desses serviços gira em torno de Business Intelligence e Machine Learning. Ocorre que Analytics não é só isso. Há um ramo muito importante chamado Tomada de Decisão sob Incerteza.
Na Ciência de Dados você tem dados históricos, usa-os para gerar um modelo preditivo, usa o modelo para fazer predições, e usa as predições para tomar decisões. Exemplo: você tem os dados históricos dos pedidos feitos pelos clientes, tem os dados históricos das variáveis macroeconômicas do país e da região etc., e usa esses dados para criar um modelo de Machine Learning e com ele estimar o volume de vendas no próximo trimestre, e com base nessa estimativa decidir a quantidade de insumos que irá comprar.
Na Tomada de Decisão sob Incerteza, pegando o exemplo acima, você parte de um modelo – tipicamente não criado por técnicas de Machine Learning, mas pela sua experiência de Subject Matter Expert –, e usando simulação computacional você calcula as probabilidades de os pedidos dos clientes ficarem dentro de algumas faixas, e com base nessas probabilidades você toma a suas decisões.
Você deve estar se perguntando: “ora, por que fazer simulação computacional se eu posso simplesmente usar a curva de tendência gerada pelo meu modelo, e com base nessa curva estimar o volume de pedidos do próximo trimestre?” A resposta é: porque não existe uma única curva de tendência. Trend-breakers podem fazer a curva de tendência mudar de direção; então, para cada trend-breaker, há pelo menos uma curva de tendência diferente. O que seria um trend-breaker no exemplo acima? A perda de um importante cliente, a perda de um importante pedido que está previsto de entrar etc.
Novamente você deve estar se perguntando: “ora, como vou adivinhar se vou perder um importante cliente ou um importante pedido?”. E a resposta é: você não vai “adivinhar”, você vai simular. Vai rodar milhares de cenários – milhares mesmo! – com diferentes combinações de trend breakers –, e no final vai obter uma distribuição de probabilidades, e vai usar essa distribuição de probabilidades para tomar suas decisões. Uma técnica que pode ser usada para gerar essas milhares de combinações de cenários é a Simulação de Monte Carlo.
Esse tipo de abordagem leva em consideração não-linearidades que seriam difíceis – senão impossíveis – de serem capturadas com a abordagem tradicional de Ciência de Dados. Não estou querendo dizer que em Ciência de Dados só se trabalha com modelos lineares – longe disso! Mas lá se olham para as não-linearidades passadas, que efetivamente se manifestaram nos dados, enquanto aqui se olham para as – potenciais – não-linearidades futuras.
Todo o restante deste artigo gira em torno do seguinte exemplo didático, e no final é fornecida uma planilha Excel para tangibilizar o exemplo. Na prática o Excel não é melhor ferramenta para esse tipo de aplicação, mas para um exemplo didático ele é ótimo e abrange o maior público, porque todo mundo mexe com Excel.
Suponha que você se depare com a seguinte situação: decidir sobre um investimento para produzir um artigo (seja um software, seja um hardware, seja um artigo de vestimenta, não importa). Que risco você estaria disposto a correr nesse investimento em vez de deixar seu dinheiro aplicado no mercado financeiro? Em vez de aplicar seu capital em outro investimento com outro patamar de risco? Essas são perguntas para cuja resposta eu vou mostrar uma abordagem usando o conceito de VaR (“Value at Risk” – valor em risco). Adorarei um exemplo para embasar minha argumentação.
No exemplo a seguir, a análise será feita para um horizonte de 5 anos. Em outras palavras, o que queremos estimar é: ao final de 5 anos, qual é o retorno ($) esperado do investimento e, mais importante, qual é a probabilidade (%) de obtermos um retorno menor do que este?
A primeira coisa que você deve estabelecer para essa análise é a taxa de retorno anual desejada. Esse valor equivale à taxa de retorno (ou de juros, ou de desconto) que incentivaria você a “emprestar” seu capital para esse investimento. É razoável usar um valor que seja superior em X pontos percentuais ao da taxa anual mínima de retorno do mercado financeiro (no caso de você já dispor do capital), ou Y pontos percentuais acima do que os bancos lhe cobrariam de juros se você fosse pedir emprestado esse capital, ou seja lá que outro critério você adote para valorar seu dinheiro. No nosso exemplo usaremos o valor de 15% ao ano (a.a.). Basicamente, ao decidir usar o valor de 15%, estamos implicitamente dizendo que esse investimento só será atrativo se tiver um retorno de 15% ao ano, e que abaixo disso, nada feito, não interessa. Tão simples quanto isso.
Antigamente o preço de venda de um artigo era determinado pelo produtor: era o custo de produção, somado a impostos, somado ao frete, e somado a um valor de lucro arbitrado por ele. Mas isso acabou. Exceto talvez nos mercados monopolistas ou oligopolistas, atualmente quem determina o preço de venda é o próprio mercado. Então, esse é o segundo parâmetro que você deve estimar: quanto o mercado estaria disposto a pagar pelo seu artigo? No nosso exemplo, vamos supor que você fez uma pesquisa e determinou que o mercado estivesse disposto a pagar até R$100,00 por uma unidade do seu produto.
Esse parâmetro é bastante subjetivo. Certamente você não tem uma bola de cristal para lhe ajudar a adivinhar qual será a demanda pelo seu produto. E se você está lendo este artigo, certamente você não é adepto de técnicas heterodoxas como búzios e tarô. Com técnicas ortodoxas, como o uso de séries temporais (históricas), você pode traçar curvas de tendência; ou, você pode tentar uma pesquisa de mercado; de qualquer jeito, você tem que estimar, de uma maneira que os americanos chamam "educated guess".
A boa notícia é que a técnica de simulação que vou mostrar lhe permitirá analisar diversos cenários de demanda, e em cada um deles o VaR do seu investimento será diferente. Caberá a você decidir qual dos cenários é o mais provável, qual é o menos provável, e escolher um cenário entre o pior e o melhor caso. No nosso exemplo, vamos supor que a demanda no primeiro ano será de 500 unidades, e crescerá a cada ano, dobrando ao final de 5 anos, mas seguindo um padrão de crescimento natural (K1 –K2e–n) com taxa decrescente:
Primeiro ano - 500 unidades
Segundo ano - 816 unidades
Terceiro ano - 932 unidades
Quarto ano - 975 unidades
Quinto ano - 990 unidades
Você também deve estimar seus custos operacionais ou recorrentes (Operational Expenditures – OPEX) e seus custos de investimento (CAPEX – Capital Expenditures). No nosso exemplo esses custos foram estimados conforme abaixo:
Os itens que compõem o CAPEX e o OPEX podem ser expressos em função do número de unidades produzidas por ano, ou em função de incrementos (saltos), como no exemplo acima. Esses “saltos” criam não-linearidades cujo efeito no resultado líquido final somente pode ser captado através de simulações, como por exemplo através do método Monte Carlo que iremos demonstrar aqui.
Estas não-linearidades são uma das causas do que é conhecido como "Flaw of Avarages" (“Falha da Médias” – uma corruptela da expressão “Law of Averages” – Lei das Médias). Se o seu mundo é perfeito e não-linearidades não são esperadas, não perca seu tempo com a técnica mostrada aqui: calcule tudo pelas médias (média da demanda, média dos custos etc.) e no final você terá o valor esperado do resultado líquido, sem precisar simular nada.
Mas, voltando para o nosso mundo imperfeito. O Fator de Incerteza estabelece a faixa de variação dos parâmetros de entrada, para mais e para menos, em torno do valor central. No nosso exemplo o Fator de Incerteza será aplicado ao parâmetro mais subjetivo, que é a demanda esperada. Em outras palavras, ao fixarmos um Fator de Incerteza em 100% admitiremos que a demanda em cada ano poderá variar 100% para menos ou para mais em torno do valor esperado de demanda daquele ano (lembre-se, já tratamos das demandas esperadas anuais mais acima).
Após rodarmos milhares de simulações, variando aleatoriamente a demanda em cada ano (com a faixa de variação determinada pelo Fator de Incerteza), poderemos analisar como se comporta o retorno esperado do investimento e a probabilidade de obtermos um retorno negativo ao final do quinto ano (ficarmos no prejuízo).
Há várias distribuições de probabilidades que podem ser usadas para gerar aleatoriamente as demandas anuais na simulação. No nosso exemplo usaremos a distribuição mais simples, que é a Uniforme. Contudo você poderá modificar o exemplo para usar a distribuição Normal (Gaussiana), a Triangular, ou outra qualquer que prefira.
Por que estou usando a distribuição Uniforme? Basicamente por 3 motivos: a) nela, todos os valores de demanda têm a mesma chance (probabilidade) de ocorrer; b) é a mais fácil de ser usada no Excel: a função ALEATORIO() gera diretamente valores uniformemente distribuídos, que com simples operações de soma e subtração podem gerar valores aleatórios de demanda, uniformemente distribuídos em torno dos valores esperados anuais que já conhecemos; c) é a mais fácil de ser explicada, pois não requer que entremos em detalhes acerca de variância e desvio-padrão.
Continuando com nosso exemplo do investimento hipotético, faremos agora a análise estática do fluxo de caixa desse investimento ao longo dos 5 anos. Eu chamo de análise estática porque nela os parâmetros de entrada permanecem fixos, ao contrário de uma análise dinâmica, que é produto de uma simulação onde esses parâmetros são variados milhares de vezes, aleatoriamente.
Observe na figura acima que analisamos do ano zero ao ano cinco. No ano zero ainda não estamos produzindo, apenas investindo para começar a produzir no ano seguinte. Em cada ano, a capacidade de produção está limitada pelos investimentos feitos no ano anterior. A demanda de cada ano é aleatória, mas para a análise estática você pode considerar que as demandas anuais terão os valores estimados (esperados) by-design.
A produção em cada ano é igual à demanda, se a demanda for menor que a capacidade instalada da planta; ou igual à capacidade instalada da planta, se a demanda daquele ano for maior do que a capacidade instalada.
A receita total num dado ano é igual ao preço de venda unitário multiplicado pela quantidade produzida naquele ano (produção), abatendo os impostos.
Os custos fixos e variáveis anuais, e os investimentos anuais, são aqueles que discutimos anteriormente.
O resultado líquido num dado ano é a receita total daquele ano debitada dos custos e dos investimentos daquele ano. Mas esse resultado precisa ser corrigido pela taxa de desconto para obtermos o respectivo valor presente líquido.
O valor presente líquido (Net Present Value) total ao final dos 5 anos é a soma dos valores presentes líquidos ano-a-ano. Esse é o principal resultado da análise estática. Esse resultado só é válido para aqueles valores de demanda esperada que foram usados na análise estática (ou seja, no Mundo Perfeito). Mas lembre-se que temos um Fator de Incerteza, o qual estabelece que as demandas podem variar 100% para mais ou para menos em torno dos valores esperados de demanda anuais.
Se não houvesse não-linearidades, poderíamos afirmar que o NPV total encontrado é o NVP médio esperado, já que usamos os valores médios de demanda. Mas lembre-se que no nosso exemplo podem existir "saltos" nos investimentos anuais para aumento de capacidade, e esses aumentos de capacidade dependem das demandas anuais, que na prática são variáveis aleatórias. Resultado: o surgimento de não-linearidades. Então, no Mundo Real a análise estática não diz muita coisa. Além disso, apenas com a análise estática não temos como estimar a probabilidade de obtermos um NPV menor do que um certo valor (por exemplo: menor do que zero). Então temos que lançar mão de simulações, como por exemplo através do Método de Monte Carlo, ou usando softwares especiais para essa finalidade.
Agora vem a parte maior e mais interessante: a simulação propriamente dita e o cálculo do VaR – Value at Risk.
Pois bem, a primeira coisa que vamos fazer é modificar a Análise Estática fazendo os valores de demanda em cada ano se tornarem variáveis aleatórias. No Excel isso poderia ser feito, por exemplo, assim:
=INT(Demanda1*((1-FatorDeIncerteza)+2*FatorDeIncerteza*ALEATÓRIO()))
=INT(Demanda2*((1-FatorDeIncerteza)+2*FatorDeIncerteza*ALEATÓRIO()))
etc. etc...
Onde Demanda1 a célula que contém o valor médio (esperado) da demanda no ano 1, Demanda2 é a célula que contém o valor médio (esperado) da demanda no ano 2, e assim sucessivamente. FatorDeIncerteza é a célula que contém o já mencionado Fator de Incerteza (que no nosso exemplo é 100%). A função ALEATÓRIO(), como já disse, gera valores randômicos distribuídos uniformemente entre 0 e 1. Os resultados das expressões acima geram valores randômicos centrados e uniformemente distribuídos em torno dos valores esperados de demanda.
No Excel, a cada vez que pressionarmos a tecla F9, novos valores de demanda para cada ano serão aleatoriamente gerados. De novo: se quiser outro tipo de distribuição de probabilidades que não seja a Uniforme, a fórmula complica um pouco (não vamos entrar nos detalhes aqui). A escolha da distribuição adequada é tanto uma arte como uma técnica.
Esse passo é só a metade do caminho. Agora temos que dar um jeito de repetir a geração dos valores aleatórios de demanda milhares de vezes de forma automática. A forma mais simples de fazer isso sem precisar de programação é fazendo uso do recurso "Tabela de Dados" (Data Table) do Excel (menu "Dados" > "Teste de Hipóteses" > "Tabela de Dados").
Não é objetivo deste artigo ensinar a usar esse recurso (o qual é um dos mais obscuros do Excel), mas a documentação do Excel é relativamente bem elaborada sobre ele. Basicamente o que o recurso faz é gerar tantos valores quantos se queira e guardar o resultado do Valor Presente Líquido (NPV) resultante para cada combinação aleatória de demandas anuais. Isso é uma simulação de Monte Carlo. Cada vez que você clicar em F9 uma nova batelada de valores é gerada (uma nova simulação é rodada). Na planilha que fornecemos como exemplo, 3000 (três mil) novos valores são gerados a cada rodada.
Tendo armazenado todos os valores de NPV (no nosso exemplo, 3000 valores), podemos estudar como esses valores se distribuíram estatisticamente, traçar a Função de Distribuição Cumulativa (CDF) desses valores, achar a média, o desvio-padrão etc. (ou seja, achar os "estimadores"). O interessante é que por mais que repitamos as simulações, essa curva CDF, bem como a média e o desvio-padrão não mudarão muito de uma simulação para outra. Quanto maior for a quantidade de amostras geradas por simulação (no nosso caso: 3000), menos eles mudarão de uma simulação para outra. No limite, se gerássemos um número infinito de amostras em cada simulação, a mudança seria nenhuma de uma simulação para outra.
Na figura abaixo eu mostro o resultado que obtivemos com os parâmetros descritos nas seções anteriores. A curva CDF está bem contínua nesse exemplo, mas é comum ela aparecer com descontinuidades ("saltos") decorrentes das não-linearidades que porventura existam no sistema. No nosso exemplo as não linearidades não tiveram muito efeito na CDF: acredite, isso foi uma exceção.
Observe que a média dos NPV, ou seja, o Valor Presente Líquido esperado ao final de 5 anos, está em torno de R$100.000,00 (nesta rodada ele foi precisamente R$ 110.110,98). Pelo gráfico acima também podemos constatar que a probabilidade de obtermos um NPV negativo ao final de 5 anos é em torno de 35%. O gráfico não mostra, mas pela planilha é possível constatar que temos 95% de chance de termos um NPV entre -R$280.000,00 e +R$545.000,00. O nosso VaR está em 35%, porque temos 35% de chances de ficarmos no prejuízo ao final dos 5 anos.
O ideal seria que nossa curva CDF se movesse para direita, porque assim nosso VaR diminuiria, podendo até tender a 0% (lucro quase garantido). Como fazer isso? Uma forma seria aumentar o nosso preço de venda unitário (se o mercado permitisse); outra forma seria reduzir os nossos custos. Fazendo essas mudanças nos parâmetros e repetindo a simulação, podemos obter estimativas de como ficariam os nossos resultados ao final dos 5 anos em cada cenário.
Conforme mencionamos, segue o link para a planilha didática: VaR-Exemplo.
Com exceção da aba "MonteCarlo", todas as demais abas dessa planilha são autoexplicativas. Na aba "MonteCarlo" é onde está a estrutura de dados Data Table do Excel (células D7 a D3009).
Sua organização tem necessidades análogas à descrita acima? Temos a expertise para lhe ajudar.
Créditos: Essa planilha foi baseada (com modificações) em materiais do Prof. Richard de Neufville (MIT).
Por: Sérgio Ricardo de Freitas Oliveira
Sócio-Diretor
Business Transformation Division
Dados & IA
Governança de Dados é um tema originado na década de 1990 e que voltou à crista da onda ultimamente. Podem ser identificadas 2 razões plausíveis para esse revival:
Essas facilidades aumentaram o risco de uso não-conforme dos dados e diminuíram o controle da TI sobre o que os usuários finais andam desenvolvendo. Se você é da área de TI de uma grande empresa, já deve ter se surpreendido recentemente com solicitações de ajuda vindas de usuários finais para aplicações que você nem sequer sabia da existência.
Pois é disso que estamos tratando: melhorar a governança sobre os dados da organização.
Segundo John Ladley, um veterano dessa área e autor de livros sobre o tema (um deles já na segunda edição em 2019), “Governança de Dados é a organização e a implementação de políticas, procedimentos, estruturas, papeis e responsabilidades que delineiam e garantem as regras de engajamento, os direitos sobre decisões, e a prestação de contas para a gestão eficaz dos recursos de informação”.
Parece complexo, não? E de fato, é complexo. Uma iniciativa de Governança de Dados que siga essa definição envolverá necessariamente toda a organização, em um esforço comparável ao da implantação de um programa de certificação ISO 9001.
Contudo, após implantado, um programa de Governança de Dados deve ficar transparente para a organização – da mesma forma que um Sistema de Qualidade ISO –, e nem sequer deverá exigir staff extra para mantê-lo vivo; só que, até isso acontecer, muita energia deverá ser investida e a “data literacy” de todos os membros da organização deverá ter subido vários níveis.
E o que é essa tal “data literacy”? É o “conjunto de habilidades necessárias para ler, criar e comunicar dados de maneira que os indivíduos possam participar e estar conscientes da cadeia de suprimento de dados”. É agora que entra o conceito de “cadeia de suprimento de dados”, que basicamente é o conjunto de processos para mover, transformar, agregar, entregar, acessar e proteger dados (pense nos processos de armazenamento, ETL, BI, Analytics e segurança de dados).
Em resumo, subir o nível de “alfabetização de dados” da organização é subir a capacidade de todos os membros dessa organização em participar das atividades acima de maneira consciente, eficaz, eficiente e responsável, dentro da respectiva necessidade individual que o posto do indivíduo na organização exige. Simples assim.
Na prática, a maioria das organizações precisa de “medidas higiênicas” que permitam pelo menos todas as pessoas serem capazes de gerar seus relatórios, painéis e análises com base em dados confiáveis, validados e seguros, sem ficar dependendo da TI para isso.
O que se vê na maioria das vezes é que cada setor da organização usa seus próprios dados, muitas vezes duplicados por outros setores, e que não passaram por um processo de curadoria. As fontes de dados são dispersas, a semântica dos dados só é conhecida por quem gerou as fontes, e as ferramentas de acesso a essas fontes não são padronizadas (ou, quando são, seu uso não é dominado por todos que precisam). Isso é familiar para você?
A boa notícia é que essas “medidas higiênicas”, pragmáticas, podem ser tomadas independentemente de um programa corporativo de Governança de Dados, e não são “rocket science”: basta contar com o parceiro correto.
Nosso time de especialistas pode te apoiar nessa jornada. Nós damos autonomia à sua equipe de TI, analisamos seus dados e geramos insights valiosos para sua empresa.
Entre em contato.
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Infraestrutura
A quantidade de dados coletados por empresas vem crescendo de forma exponencial e há uma gigantesca quantidade que precisa ser armazenada por anos, inclusive para atender requisitos de conformidade e regulamentação.
Fitas atendem demandas pesadas de armazenamento de dados menos ativos, mesmo em usos modernos como a Internet das Coisas (IoT), Big Data, aplicativos orientados a Inteligência Artificial (AI), mídia e entretenimento, streaming de vídeo, vigilância e telemedicina, entre outros.
Fitas são um repositório barato, eficiente e seguro. 80% dos dados coletados por empresas raramente (ou nunca) são acessados após 90 dias.
Esses dados, considerados “frios”, podem perfeitamente seguir para a fita. É o que está acontecendo em mais e mais empresas.
Há um crescente número de ataque de hackers e de sequestro de dados, seguido de pedido de resgate.
Os bandidos descobriram que, ao invadir sistemas e comprometer as cópias dos dados de backup por meio de criptografia ou exclusão, a vítima não terá escolha a não ser pagar o resgate para obter seus dados de volta.
Para não pagar, uma empresa precisa ser capaz de restaurar seus dados. Ter uma cópia offsite e offline de backup em fita garante que haja uma cópia dos dados a salvo dos bandidos.
Intervalos de gravação feitos corretamente garantem a recuperação dos dados quando há ataque de hackers e também ataque interno, de um funcionário mau intencionado.
A especificação LTO tem os mais altos níveis comerciais de criptografia de dados, tornando a fita física quase inútil para qualquer pessoa que possa tentar acessá-la.
Ser capaz de recuperar dados é essencial. A fita cumpre essa função e isso a coloca como um ingrediente importante na estratégia de proteção de dados para confrontar o crime cibernético.
A capacidade de armazenamento das fitas tem aumentado ano após ano. A IBM LTO Ultrium 9, recém lançada, excede em 50% a capacidade por cartucho de sua predecessora LTO 8.
A nona geração tem 18TB nativos que podem chegar a 45TB comprimidos. A taxa de acesso aos dados da versão 9 em comparação com a 8 também melhorou: está 11% mais rápida (400 MB/s).
Se a sua empresa precisar de mais espaço de armazenamento, basta comprar mais cartuchos e adicioná-los à biblioteca. Com o disco não é assim tão fácil, será preciso comprar hardware adicional, o que pode ser bastante caro.
As fitas magnéticas são também as rainhas da longevidade, com vida útil de 30 anos ou mais, se estiverem armazenadas corretamente. É uma durabilidade bem superior quando comparada ao disco, cuja vida útil gira em torno de três a cinco anos.
Vivemos tempos de economia de energia e de uma preocupação urgente com a sustentabilidade do planeta.
Qualquer redução no consumo de energia é bem-vinda, especialmente dos data-centers e seus ambientes refrigerados.
O consumo de energia das fitas é 76 vezes menor do que o disco. Isso ocorre porque elas operam apenas quando os dados estão sendo lidos ou gravados, permanecendo inativas durante a maior parte do tempo. Os discos, por sua vez, estão ativos 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Portanto, na sua estratégia de armazenamento, considere mandar para a fita todos aqueles dados que não serão acessados tão cedo.
Cada empresa é única em suas necessidades. Na Lanlink, temos traçado uma estratégia de armazenamento sob medida para cada cliente, levando em consideração quesitos como o tipo de dado, a frequência de acesso, a segurança cibernética e a legislação vigente.
Em muitos clientes, temos usado a tecnologia LTO Ultrium para o backup em fita.
Essa é uma tecnologia aberta, há vários fornecedores no mercado, sendo a IBM líder mundial em vendas de tape storage, com um vasto portfólio de sistemas, software e bibliotecas.
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