A conceção de uma Arquitetura de Software conduz de forma prática, eficiente e segura, a uma melhor implementação de sistemas de informação que respondam às necessidades tecnológicas e de negócio das organizações.
A Engenharia de Dados, através do seu processo de aquisição, limpeza, armazenamento e análise de dados, permite que as organizações obtenham insights valiosos e tomem decisões fundamentadas.
O Instituto CCG/ZGDV possui uma equipa especializada na conceção de Arquiteturas de Software e na Engenharia de Dados.
Ao caracterizar o problema, através da recolha de requisitos do utilizador, é possível definir arquiteturas lógicas e tecnológicas de software, potenciando os atributos de qualidade e o desempenho nas respetivas plataformas, e o desenvolvimento de sistemas de informação bem estruturados, escaláveis e flexíveis.
Por sua vez, no desenvolvimento de pipelines de dados, todas as etapas são executadas com base no know-how da equipa sobre tecnologia de armazenamento e processamento distribuído, atendendo às preocupações ao nível da escalabilidade e performance (grande volume) dos dados.
Atividades
O CCG/ZGDV apoia as organizações através das seguintes atividades:
Arquitetura de Software
- Elaboração de diagramas de casos de uso que documentam os requisitos funcionais do utilizador
- Mapeamento com arquiteturas de referência (cloud computing, industry 4.0)
- Adição de requisitos cloud para deployments em cloud pública, privada ou híbrida
- Derivação de arquiteturas lógicas com objetos packages de semântica coerente
- Especificação de packages de software recorrendo a design patterns segundo o paradigma de Microservices Architecture
- Definição da arquitetura de software solução
- Avaliação do impacto dos requisitos não funcionais e tomada de design decisions como restrições ao desenvolvimento
Engenharia de Dados
- Conceção de arquiteturas de sistemas de processamento de dados baseados em tecnologia apache spark
- Configuração e manutenção de clusters em tecnologia apache hadoop que suportam o armazenamento de grandes volumes de dados
- Análise de dados através de técnicas de data profiling
- Data warehousing e business intelligence
- Desenvolvimento de dashboards analíticos orientados para a tomada de decisão
- Construção de data lakes e lake houses
Benefícios
Arquitetura de Software
01
Definir uma base sólida através da análise do problema e da solução
Implementar e transmitir uma visão do desafio e possíveis soluções, facilitando a comunicação com todos os stakeholders envolvidos
02
Alinhar os conceitos de escalabilidade, priorização e gestão da qualidade
Priorizar os objetivos concorrentes, habilitar e inibir os atributos de qualidade e prever a capacidade de o sistema satisfazer os requisitos não funcionais
03
Aplicar o reuso e a gestão da mudança
Aplicar a arquitetura a uma variedade de sistemas e linhas de produtos e facilitar as inevitáveis alterações, tornando-as ágeis a alterações de requisitos, processos e tecnologia
04
Facilitar a integração com diferentes soluções
Integrar diferentes sistemas de informação é a chave para a sua gestão, sendo fundamental para o crescimento e sucesso das empresas
05
Potenciar a flexibilidade
Flexibilizar interfaces que integram as componentes atuais e futuras, atenuando o risco. Desta forma, os componentes mais complexos do sistema podem ser priorizados atempadamente
06
Reduzir os custos na fase de desenvolvimento
Disponibilizar uma análise das tecnologias de informação existentes na organização com vista à identificação de possíveis poupanças de custos
Engenharia de Dados
01
Identificar novas oportunidades de negócio
Identificar tendências e padrões, introduzindo novas oportunidades de negócio
02
Melhorar a qualidade dos dados
Incluir técnicas para limpeza, validação e integração de dados, aumentando a confiança na tomada de decisão
03
Maior capacidade de análise de dados
Facilitar o acesso a grandes volumes de dados e a capacidade de processá-los em larga escala, em redes de computação distribuída
04
Aprimorar a governança de dados
Disponibilizar técnicas para garantir a conformidade com regulamentação e leis
05
Garantir a segurança dos dados
Incluir técnicas de encriptação e ofuscação de dados para proteger informações confidenciais e sensíveis
06
Reduzir os custos
Reduzir os custos através da escalabilidade horizontal dos sistemas de big data face à escalabilidade vertical dos sistemas tradicionais
