Grande notícia para o mercado de software mineiro!

A Accenture, empresa líder mundial em consultoria de gestão, serviços de tecnologia e outsourcing anunciou a incorporação da ATAN, empresa de automação e TI industrial sediada em Belo Horizonte.

Com 20 anos de existência, a empresa mineira especializou-se na integração das tecnologias de automação e informação, possuindo soluções que atuam desde o chão de fábrica até a integração com os sistemas ERP corporativos. A ATAN é uma forte liderança do segmento, possuindo 77% do mercado de alumínio no Brasil e 100% na Polonia.

O comunicado repercutiu em vários canais, como o Wall Street Journal, Yahoo! Finance e Portal de Economia do G1.

Accenture: www.accenture.com

Fontes

http://online.wsj.com/article/PR-CO-20080519-902741.html?mod=wsjcrmain

http://g1.globo.com/Noticias/Economia_Negocios/0,,MUL476491-9356,00.html

Não conheço a professora Ana Carolina Jaskulski. Ao que parece ministra disciplinas de programação e tem um blog com tutoriais, apostilas e outros materiais legais sobre C, PERL, PHP e outros assuntos relacionados à Tecnologia da Informação.

Há alguns dias vi um tutorial meu em seu blog. Em retribuição, fica aqui a dica do blog da professora, que em seu último post conta a história de que a logomarca da Apple é uma homenagem à Alan Turing.

Curioso? Leia mais no blog da Profª Ana Carolina Jaskulski.

Uma grande notícia da última semana foi a compra da MySQL AB pela Sun. A MySQL AB é a empresa responsável pela manutenção do mais popular banco de dados de código aberto.

“A Sun é um porto seguro para o MySQL. Ela conhece o Código Aberto” – Kaj Arnö, vice-presidente da MySQL AB.

A quantia de 1 bilhão investida pela Sun mostra o que pode ser um futuro de integrações mais fortes entre seus produtos e o MySQL.

Fonte: http://www.eweek.com/c/a/Infrastructure/Sun-Completes-1B-Buyout-of-MySQL/

Imagem de: ngigpi.com

Data Mining é um assunto que me atrai bastante, já tendo trabalhado alguns anos desenvolvendo sistemas que utilizam esta técnica para apoiar tomada de decisão.

Para ser mais exato, quando falamos de Data Mining, na maioria das vezes estamos nos referindo a um processo maior cujo nome original, em inglês é Knowledge Discovery in Databases – ou simplesmente KDD. Apesar de ser uma etapa do KDD, Data Mining acabou se tornando o nome popular do processo.

Em resumo, KDD é um processo utilizado para explorar uma quantidade grande de dados em busca de conhecimento intrínseco ao negócio de uma organização, que ela mesmo desconhece e na maior parte das vezes permanecesse adormecido nas tabelas e relacionamentos de bancos corporativos.

O caso clássico de uso bem sucedido de Data Mining foi um projeto da rede americana Wal-Mart, que após aplicar a técnica em busca de relações entre vendas e dias da semana, identificou algumas regras curiosas. Por exemplo, na sexta-feira a venda de bebidas aumentava proporcionalmente a venda de fraldas. A explicação é que quando os pais iam comprar fraldas para os filhos, sempre levavam a cerveja do fim de semana. Isto permitiu o reposicionamento da disposição dos produtos para aumento da venda dos mesmos.

Data Mining tem um potencial incrível nos mais diversos setores seja no comércio, indústria, governo e os outros. Mas diferente de seu “primo” Data Warehouse, o Data Mining ainda não “pegou” comercialmente. É claro que temos um certo número de ferramentas e alguns casos de uso em grandes corporações – Microsoft e IBM estão entre as empresas que possuem ferramentas. Mas ainda falta um atrativo comercial mais forte.

Parte dessa diferença entre o sucesso comercial do Data Warehouse e do Data Mining se deve ao tempo em que projetos de Data Mining tendem a gastar. Não é muito trivial se calcular o tamanho de um projeto de Data Mining, porque não existe uma fórmula ou ferramenta que ao se aplicar em qualquer banco de dados, se extrai conhecimento relevante.

A aplicação de Data Mining depende muito do conhecimento tácito do consultor, pois este deve se atentar aos por menores dos processos de uma organização para modelar corretamente o universo de dados sob o qual que irá atuar. Uma modelagem errada pode levar o projeto a meses de tentativas que podem não levar a descoberta de todo conhecimento desejado.

O estado da arte em KDD é riquíssimo, com pesquisadores brilhantes, mas falta uma visão mais comercial que simplifique as coisas e faça com que quem está de fora também acredite na sua eficácia.

Há tempos que planejo este blog. Um lugar para trocar experiências exercitando um pouco a criatividade.

Já tentei criar este blog por duas ou três vezes, mas as ferramentas que tive a oportunidade de testar me frustraram bastante.

Desta vez sinto que o WordPress é a solução para meus problemas. Quem sabe dê certo. Aqui vamos conversar sobre desenvolvimento de software em geral incluindo Metodologias ágeis, certificações, Java, .NET e Data Mining – áreas que me sinto mais confortável.