Engenharia de Software

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Adoções Vale do Taquari: plataforma web para conectar Ongs e adotantes em busca de animais de estimação
(2024-07-08) Silva, Daniela Fernanda da; Schneiders, Luis Antônio; http://lattes.cnpq.br/9565031104393434; Pretto, Fabrício; Wolf, Alexandre Stürmer
Diante dos desafios enfrentados por Organizações Não Governamentais (ONGs) de proteção animal para viabilizar a adoção de um número expressivo de animais e das dificuldades dos adotantes em encontrar um animal que atenda plenamente aos seus critérios, surge a necessidade de desenvolver uma aplicação web para auxiliar as organizações de proteção animal do Vale do Taquari. Essa iniciativa oferece uma oportunidade para que os animais encontrem lares acolhedores e responsáveis. O objetivo central da aplicação proposta é facilitar o acesso dos adotantes a informações detalhadas sobre os animais disponíveis para adoção, por meio de recursos de filtragem e busca aprimorados. Para uma compreensão mais aprofundada do problema e das técnicas utilizadas no desenvolvimento da aplicação, realizou-se um estudo detalhado em colaboração com diversas instituições da região do Vale do Taquari. Esta pesquisa empregou métodos científicos indutivos e dedutivos, estabelecendo o uso da abordagem qualitativa. A pesquisa foi conduzida de maneira exploratória e descritiva, utilizando a pesquisa bibliográfica como procedimento técnico. A aplicação, denominada "Adoções Vale do Taquari", foi apresentada para quinze instituições da região, visando validar e implantar sua utilização. Além disso, um grupo de dezesseis usuários selecionados participou como adotantes para avaliar a aplicação. Os resultados demonstraram que a aplicação desenvolvida mostrou-se uma ferramenta eficaz para facilitar o processo de adoção de animais, proporcionando uma experiência positiva tanto para adotantes quanto para as instituições de proteção animal.
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Análise comparativa dos frameworks Quarkus e Laravel em uma arquitetura de microsserviços com OpenShift
(2023-11-24) Weyand, Evandro Henrique; Schneiders, Luis Antônio; http://lattes.cnpq.br/9565031104393434; Wolf, Alexandre Stürmer; Sulzbach, Sirlei Inês
A constante evolução das aplicações de software comerciais tem impulsionado de maneira significativa o surgimento de diferentes tecnologias de desenvolvimento, as quais buscam aliar praticidade e eficiência. O trabalho aqui apresentado buscou demonstrar o desempenho da tecnologia Quarkus em ambientes escaláveis e conteinerizados em comparação com o Laravel, uma tecnologia já consolidada no mercado de desenvolvimento de software. A metodologia deste estudo exploratório consistiu na construção de duas aplicações, uma com Quarkus e outra com Laravel, e posterior implantação na infraestrutura escalável com OpenShift, o que permitiu a execução de testes de carga, escalabilidade e consumo de recursos do sistema. A partir disso, foi possível identificar as principais vantagens oferecidas por cada plataforma nos diferentes cenários de utilização. Foram obtidos resultados muito positivos no ambiente Quarkus, sendo aproximadamente doze vezes mais rápido que o ambiente Laravel com a configuração padrão. Por fim, foram levantados argumentos da experiência de utilização das ferramentas pelo autor, apontando as principais dificuldades e vantagens encontradas durante o desenvolvimento.
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Análise dos impactos e resultados da implantação da Lei Geral de Proteção de Dados em uma empresa de manufatura
(2024-12-24) Gewehr, Henrique Mendes; Franzen, Evandro; Sulzbach, Sirlei; Meyer, Vinícius
O presente trabalho analisa os impactos da implementação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) em uma empresa do setor de manufatura. A pesquisa teve como objetivo identificar os desafios enfrentados durante a implantação das normativas de proteção de dados, bem como avaliar os benefícios obtidos e as possíveis melhorias nos processos internos. Inicialmente, é apresentada a contextualização da importância dos dados pessoais na era digital, destacando a influência da GDPR na criação da LGPD no Brasil e o papel da legislação na governança de dados pessoais. O estudo abrangeu uma análise pré e pós-implantação da LGPD, investigando práticas anteriores e mudanças nas áreas de coleta, armazenamento, uso e compartilhamento de dados. Além disso, foram avaliados os efeitos da nova legislação sobre a reputação da empresa e sua relação com clientes, colaboradores e fornecedores. A pesquisa nos apresentou resultados complacentes com as métricas definidas, exercendo e afirmando a segurança dos dados contidos na empresa e mostrando que as respostas e soluções definidas para a implantação da LGPD foram positivas, representando uma grande otimização no tratamento dos dados e nos treinamentos realizados, porém ainda apresentando espaço para possíveis melhorias através do feedback recebido pelos funcionários.
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Aplicação de métodos de Machine Learning para previsão de perda de clientes em uma empresa da área de tecnologia
(2023-12) Wermann, Tiago; Franzen, Evandro; Pretto, Fabrício; Dertzbacher, Juliano
Nos dias atuais o mundo está extremamente competitivo e para se manter no mercado, as empresas precisam estar atentas à satisfação e à fidelização de seus clientes. A perda de clientes pode ser um problema significativo, pois além de representar a perda de receita imediata, também pode impactar na reputação da marca e na possibilidade de novos negócios. O uso da tecnologia pode ajudar a minimizar este ponto, auxiliando as organizações na estruturação das suas informações, criando estratégias e buscando por um diferencial competitivo no mercado. Neste sentido, a aprendizagem de máquina é muito eficaz na tentativa de prever uma possível desistência de um determinado cliente, pois ela pode aprender e reconhecer métodos que, quando trabalhados de forma correta, entregam um bom resultado na predição proposta. Tendo em vista este cenário, o presente trabalho visou realizar a predição da rotatividade de clientes de um conjuntos de dados, de uma organização prestadora de serviços na área de tecnologia, fazendo uso dos métodos de aprendizagem Floresta Aleatória, Árvore de Decisão, Redes Neurais Artificiais, Naive Bayes. Devido a divergência de amostras do conjunto de dados de churn para os sem churn foi utilizado a técnica de balanceamento de dados Smoteenn. Os dois conjuntos de dados passaram por um processo que consistiu na coleta dos mesmos, no pré-processamento dos dados, na aplicação dos métodos de aprendizagem de máquina, e na avaliação dos métodos. Assim sendo, o método Floresta Aleatória, dentre os utilizados no trabalho, apresentou as melhores performances, sendo o melhor em todas as formas em que foi aplicado.
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Aplicação para recuperação de informações baseadas em intenções, integrado a um sistema de gestão
(2021-06) Tomasi, Artur; Dertzbacher, Juliano; http://lattes.cnpq.br/7845175314739602
Os sistemas de gestão são capazes de produzir muita informação, de diversas áreas e com perspectivas diferentes, desta maneira, a simplicidade e a objetividade dão espaço a um sistema flexível, porém, complexo. Tal complexidade resulta em dificuldade e onerosidade na busca por informações do sistema. O presente trabalho visa avaliar a eficácia na utilização de Natural Language Understanding (NLU) como um middleware responsável por interpretar as intenções dos usuários. Esse middleware foi integrado a um sistema de gestão, em uma nova aplicação responsável por repassar os inputs do usuário para o processamento e traduzir as saídas geradas. Assim, permitindo que o usuário se comunique de forma natural com o sistema, facilitando a busca por elementos estratégicos em uma única aplicação. Por meio de uma pesquisa qualitativa, exploratória, de caráter experimental, de procedimento bibliográfico e documental, foi possível comprovar, através de testes, que o middleware foi eficaz na recuperação de informação e elementos estratégicos no sistema gestão.
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Aprendizagem contínua aplicada ao desenvolvimento de um chatbot baseado na arquitetura Sequence-to-Sequence
(2023-12) Scheibler, Cristine; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310; Pretto, Fabrício; Dertzbacher, Juliano
A evolução das ferramentas de chatbot oferecem oportunidades significativas, permitindo interações automatizadas benéficas para empresas e clientes. Pesquisas voltadas ao Processamento de Linguagem Natural ajudam a melhorar a precisão dessas ferramentas, mas a volatilidade da linguagem apresenta grandes desafios, exigindo treinamento contínuo para evitar obsolescência. O aprendizado contínuo é uma abordagem promissora para aprimorar a adaptação de modelos a ambientes dinâmicos e capacitar a sua evolução com as demandas em constante mudança. Este trabalho possui o objetivo de investigar os benefícios e desafios das técnicas de aprendizado contínuo no desenvolvimento de um chatbot com base na arquitetura Sequence-to-Sequence. Assim possibilitando identificar a possibilidade da implantação de um treinamento adaptativo e progressivo por meio da retroalimentação do modelo com base nas interações dos usuários. Como resultado, o aprendizado contínuo demonstrou resiliência, permitindo a assimilação de conhecimento sem comprometer as informações obtidas anteriormente. Embora a arquitetura Sequence-to-Sequence mostre promissores resultados na abstração de dados sequenciais, a necessidade de treinamentos mais intensivos é crucial para garantir a alta qualidade do modelo. Isso implica que modelos versáteis e flexíveis demandam hardware robusto, dados de alta qualidade e períodos de treinamento prolongados.
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Autotester Builder: uma ferramenta para a criação de testes unitários de forma semi automática a partir de dados de uso em sistemas PHP
(2023-11-24) Cegolini, Guilherme; Meyer, Vinícius; http://lattes.cnpq.br/4959450647445224; Wolf, Alexandre Stürmer; Schorr, Maria Claudete
A evolução de software é natural no ciclo de vida de um sistema, e visa adequar uma aplicação a novos processos e novas realidades, porém mudanças nesses sistemas podem causar efeitos inesperados, erros ou falhas. Os testes automatizados surgem com a intenção de evitar esses problemas, possibilitando que rotinas de scripts validem o impacto de modificações e garantam o correto funcionamento de diferentes partes do sistema. Porém a construção destes scripts de teste não é trivial, consome uma grande quantidade de tempo e requer conhecimento das funcionalidades e estruturas de código do sistemas por parte dos desenvolvedores, o que não acontece quando lidamos com sistemas legados. Com o intuito de aprimorar a confiabilidade dos sistemas de software e reduzir o tempo necessário para o processo de desenvolvimento de testes, o presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para construção de rotinas de testes de forma automática, por meio do rastreamento da execução de aplicações web PHP, a ferramenta permite que desenvolvedores consigam criar testes automatizados mesmo sem conhecimento significativo do código dessas aplicações. Realizou-se uma pesquisa com desenvolvedores especializados na área, que apresentou resultados positivos quanto à avaliação do software desenvolvido. O projeto culminou em uma ferramenta de software que aprimora o processo de criação de testes unitários, a partir de um protótipo simples, funcional e eficaz.
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Avaliação de crédito ao consumidor com redes neurais artificiais e árvore de decisão
(2019-06) Silva, Augusto Alves Da; Pretto, Fabrício; http://lattes.cnpq.br/8350477053371476
O presente trabalho aborda a Inteligência Artificial aplicada sobre a análise de risco de concessão de crédito a consumidores do setor varejista, problema comum encontrado em instituições que trabalham com crediários. Tem como objetivo o desenvolvimento de uma aplicação Web API, que através de uma estrutura de Rede Neural Artificial e aprendizado de máquina (machine learning), seja capaz de prever se um tomador de crédito será um bom ou mal pagador no futuro, mediante um resultado de credit scoring. Junto a isto, também se vê presente o desenvolvimento de uma estrutura de Árvore de Decisão, utilizada para a comparação de resultados, objetivando a calibração e aprimoramento da Rede Neural. Os resultados obtidos mostraram que a Rede Neural e a Árvore de Decisão tiveram uma aproximação de acurácia entre elas. A Árvore de Decisão mostrou-se mais eficiente para dados já conhecidos, porém, menos eficaz em predições de dados desconhecidos. A Rede Neural teve seu desempenho constante, tanto para dados conhecidos como para desconhecidos. Através da Web API implementada, foi possível efetuar consultas de diferentes configurações de perfis de tomadores e avaliar a sua pontuação de crédito, executada pela Rede Neural treinada, obtendo resultados que se aproximaram do esperado para cada situação.
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Broken picture phone: um estudo aplicado de usabilidade e user experience
(2021-06) Souza, Guilherme Augusto De; Wolf, Alexandre Stürmer; http://lattes.cnpq.br/0591097928246945
A sobrevivência de um produto dentro da web é uma tarefa difícil, e proporcionar uma boa experiência para o usuário dentro do produto desde o início é fundamental para que a vida do produto seja longa. Assim, o trabalho aqui apresentado tem como objetivo reescrever o site do jogo Broken Picture Phone buscando melhorar a usabilidade e experiência do usuário. A metodologia deste estudo quali-quantitativo envolveu um teste de usabilidade utilizando a técnica Think Aloud e um questionário, ambos realizados com um grupo de usuários misto. Os resultados apontaram que 100% dos usuários tiveram dificuldade com ao menos uma tarefa, tendo o mesmo resultado ao serem questionados referente ao visual do site e sentimento de dificuldade ao realizar as tarefas. A partir disso foram realizados protótipos de uma nova interface para o produto, sendo avaliada novamente pelos usuários, a fim de realizar seu desenvolvimento. Com a aprovação dos usuários dos protótipos, foram realizados sprints de desenvolvimento, permitindo a interação do usuário com o produto em desenvolvimento, visualizando problemas e sugerindo novas funcionalidades. Ao final, foram aplicadas as avaliações de desempenho da nova interface, que, comparado com a interface atual, conseguiu sanar os problemas de usabilidade e performance encontrados.
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Bruxy: sistema para auxiliar no diagnóstico e tratamento de bruxismo
(2024-07) Cavasan, Francisco Della Giustina; Dertzbacher, Juliano; http://lattes.cnpq.br/7845175314739602; Diemer, Mouriac Halen; Franzen, Evandro
Estima-se que 40% da população brasileira sofra de bruxismo, um hábito parafuncional que pode causar dores de cabeça, dores nos músculos e articulações da face e até danos irreparáveis nos dentes, se não identificado a tempo. O seu diagnóstico e tratamento continuam sendo alguns dos maiores desafios enfrentados por profissionais da área, uma vez que não existe uma cura definitiva. A Avaliação Momentânea Ecológica (AME) é uma técnica que pode auxiliar durante o tratamento, permitindo coletar dados confiáveis sobre a condição do paciente ao longo de um período determinado, porém seu uso ainda é baixo. O presente trabalho apresenta um aplicativo móvel que faça uso de AME para coletar os dados dos pacientes de forma personalizada pelo profissional odontológico encarregado. Em conjunto com o aplicativo, foi desenvolvida uma plataforma web para que os profissionais possam gerenciar seus pacientes e seus tratamentos. O aplicativo e a plataforma foram testados por uma estudante de odontologia, Maria Carolina Scheeren, que atuou tanto como paciente quanto como profissional responsável pelos tratamentos de dois professores de sua escolha, os quais também atuaram como pacientes. Os resultados segurem que o uso das tecnologias desenvolvidas auxilia no acompanhamento e tratamento de casos de bruxismo, permitindo uma melhor tomada de decisão por parte do profissional odontológico.
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Color clarity: aplicativo de apoio às pessoas com discromatopsia na identificação de cores e contrastes
(2023-12) Germano, Lucas Emanuel; Dertzbacher, Juliano; http://lattes.cnpq.br/7845175314739602; Franzen, Evandro; Diemer, Mouriac Halen
Daltonismo é uma deficiência visual que afeta a percepção de cores e distinção de seus tons, estima-se que no Brasil cerca de 10% dos homens e 1% das mulheres possuam essa condição. Ela pode ser classificada em diferentes tipos e intensidades, sendo que nas formas mais leves a qualidade de vida do portador é pouco prejudicada, porém, ainda assim, é um fator limitante para a total independência dessas pessoas. A Tecnologia Assistiva auxilia as pessoas deficientes, através de produtos e serviços, a executarem tarefas que têm dificuldade e possibilitam terem uma parcial ou total autonomia no seu dia a dia. O presente trabalho apresenta um aplicativo para dispositivos móveis, baseado nos conceitos de Tecnologia Assistiva, para auxiliar pessoas com daltonismo na percepção de contrastes problemáticos e classificação de cores, além de poder realizar um rápido teste de daltonismo para diagnosticar se possui a deficiência e seu tipo. Somado a isso, ainda disponibiliza simulações de diferentes tipos de daltonismo. A aplicação foi desenvolvida e testada com usuários daltônicos e com visão normal, e a partir da análise dos dados gerados. Concluiu-se que é possível auxiliar pessoas com daltonismo através de um aplicativo móvel com funcionalidades de auxílio a tarefas diárias.
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Comparação de algoritmos de visão computacional tradicional e aprendizado de máquina aplicados na automatização de uma mesa de pinball
(2023-06) Assis, Lucas De; Ahlert, Edson Moacir; http://lattes.cnpq.br/2547339011790564; Borba, Fabricio Hartmann; Meyer, Vinicius
O aprendizado de máquina já é realidade a muito tempo na criação de ferramentas de visão computacional e recentemente tem se popularizado com a criação de carros autônomos que utilizam redes neurais convolucionais (RNC) para realizar a classificação e detecção de objetos em imagens, porém isso não necessariamente significa que as técnicas de visão computacional tradicionais se tornaram obsoletas e foram substituídas pelas RNC. Neste trabalho serão aplicados 5 métodos na tarefa de automatização de uma mesa de pinball, sendo 3 deles métodos tradicionais que são algoritmos matemáticos como transformada de Hough, diferença absoluta e segmentação por cor. E outros 2 métodos de aprendizado de máquina adaptados ao seu cenário de hardware com a biblioteca YOLO que utiliza RNC para ler e extrair informações de imagens com a proposta de ter alta velocidade de processamento sem abrir muita mão da precisão e da acurácia. Nos resultados deste trabalho é possível entender melhor as vantagens e desvantagens de cada abordagem por meio dos resultados de precisão, acurácia e tempo de processamento de cada solução.
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Construção de um classificador de pelagens de felinos baseado em redes neurais convolucionais
(2019-11) Stein, Giovani Luis; Malheiros, Marcelo De Gomensoro; http://lattes.cnpq.br/3846222742415187
As redes neurais têm sido muito utilizadas em pesquisas e no desenvolvimento de produtos nos últimos anos, mesmo que tais técnicas já existam há décadas na literatura. Com o advento de hardware massivamente paralelo e de custo acessível, somente agora o emprego de redes neurais conseguiu atingir níveis de precisão acima de seres humanos. Redes neurais para a classificação de imagens tipicamente seguem a arquitetura chamada rede neural convolucional (RNC), sendo hoje a abordagem mais utilizada. o emprego de bibliotecas de alto nível como o Keras permite um ciclo rápido de experimentação, que é ancorado em bibliotecas de baixo nível como o Tensorflow, que garantem a eficiência dos processos de treino e avaliação. este trabalho tem como objetivo analisar o problema de classificação automática de fotos de algumas espécies de felinos, usando com base as diferenças de padrão em suas pelagens. uma possível aplicação seria o rastreamento de indivíduos em seu habitat natural, para auxiliar em sua preservação natural. Este estudo também pode auxiliar na compreensão de quais são os mecanismos biológicos que criam tais tipos característicos de pigmentação, pois permite construir uma medida quantitativa de similaridade entre padrões biológicos. Para tanto, este trabalho descreve a construção e treinamento de uma rede neural convolucional para a classificação de imagens de quatro espécies de grandes felinos, aplicado tanto em imagens reais quanto em imagens sintéticas.
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Datacache: gestão e padronização na comunicação entre aplicações
(2019-11) Majolo, Jackson Diesel; Pretto, Fabrício; http://lattes.cnpq.br/8350477053371476
Em uma era onde cada vez mais recursos tecnológicos estão sendo utilizados para todos os tipos de negócios, as necessidades do mercado acabam mudando constantemente no que tange as tecnologias e sistemas empregados. Para que essas mudanças ocorram da forma mais rápida possível, aplicações modulares que se conectam a outras em busca de certas informações ou processos são desenvolvidas. Durante o processo de recuperação ou envio de informação, a falha e a lentidão representam insatisfações para o usuário e até mesmo a perda de credibilidade para o serviço. O objetivo do presente trabalho foi desenvolver uma plataforma para gerenciamento de web services com suporte a cache que melhore a qualidade de serviços de troca de informação, sendo capaz de organizar o fluxo da comunicação entre aplicações de uma organização. Essa plataforma monitora todas as requisições web services e emite alerta ao grupo de desenvolvedores quando há ocorrência de algum problema. Por meio de um painel administrativo, é possível acompanhar tempo e consumo de dados trafegados das requisições, além de gerar estatísticas de todo fluxo passante pela plataforma. Como resultado do projeto e da validação, a plataforma mostrou-se eficiente na quantificação das solicitações e gerenciamento via cache, promovendo melhor uso dos recursos de infraestrutura.
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Desenvolvendo narrativas visuais: uma metodologia para criar dashboards de business intelligence através de storytelling de dados
(2023-11) Lima, João Guilherme Dedonatti De; Dertzbacher, Juliano; http://lattes.cnpq.br/7845175314739602; Diemer, Mouriac Halen; Franzen, Evandro
No contexto de Business Intelligence (BI), os dashboards são ferramentas importantes para representar dados brutos em informações valiosas para a tomada de decisões empresariais. No entanto, a criação de dashboards eficazes representa um desafio quanto à qualidade dos dados, falta de clareza na interface do usuário, métricas mal definidas e falta de comunicação. Para superar esses desafios, propõe-se o uso de técnicas de storytelling de dados, que transformam os dados em narrativas coesas e envolventes. Este trabalho apresenta uma metodologia para a criação de dashboards que proporciona maior clareza e assertividade. A pesquisa exploratória foi empregada para detalhar os conceitos fundamentais de BI, visualização de dados e storytelling de dados, a fim de embasar a metodologia proposta. Através dessa abordagem, são fornecidas recomendações práticas direcionadas aos profissionais de TI. Além disso, apresentam-se exemplos de dashboards para ilustrar a aplicação da metodologia proposta, e a eficácia dos dashboards é avaliada através de testes com usuários. Os resultados desta pesquisa contribuem para os profissionais de TI na criação de dashboards eficazes.
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Desenvolvimento de um jogo multiplataforma utilizando cross platform toolkit Haxe
(2017-10) Colombo, Carlos; Wolf, Alexandre Stürmer; http://lattes.cnpq.br/0591097928246945
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um jogo multiplataforma utilizando a biblioteca HaxeFlixel. O projeto foi especificado utilizando o Método Ágil Scrum. O jogo é constituído de duas modalidades com características diferentes de interação do jogador, onde a primeira modalidade possui características de RPG (Role Playing Game), onde tem-se a possibilidade de explorar cenários gerados aleatoriamente, já a segunda modalidade, consiste em enviar os heróis em uma série de missões de acordo com suas habilidades. Além disso, esse trabalho tem como objetivo compreender a complexidade do desenvolvimento de jogos, e as características e benefícios da linguagem Haxe para este ambiente.
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Desenvolvimento de uma ferramenta para avaliação de imóveis baseada em rede neural artificial
(2023-12) Corbellini, Arthur; Meyer, Vinícius; http://lattes.cnpq.br/4959450647445224; Schorr, Maria Claudete; Wolf, Alexandre Stürmer
O valor do aluguel de uma propriedade pode ser determinado por uma combinação de elementos, tais como a localização, tamanho, estado de conservação, infraestrutura, características arquitetônicas e demanda do mercado imobiliário local. Portanto, distinguir as oportunidades das especulações é fundamental, já que imóveis em locação a preços inflados tendem a demorar mais tempo até serem alugados, gerando prejuízos passivos ao proprietário, ao passo que imóveis locados a preços muito baixos acabam levando mais tempo para gerar um retorno positivo sobre o investimento. Diante disso, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma aplicação capaz de realizar a avaliação dos preços de aluguéis em imóveis utilizando uma rede neural artificial. Tal rede foi desenvolvida no formato de um microsserviço, podendo ser consumida não só pelo client da própria aplicação, mas também por terceiros. A elaboração do modelo da rede neural artificial envolveu uma abordagem abrangente, abarcando desde a coleta e o pré-processamento dos dados até a implementação de estratégias específicas. Destaca-se, nesse processo, a aplicação do algoritmo de Simulated Annealing para a determinação da arquitetura da rede neural artificial mais adequada ao contexto do problema proposto. Como resultado, a aplicação alcançou um erro médio absoluto que corresponde a cerca de 2,15% da média do aluguel no conjunto de dados tratado, cujo desempenho foi considerado satisfatório para o presente estudo.
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Disponibilização de dados de fundos de investimentos através de uma API
(2021-06) Mileto, Andrei Cioqueta; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310
Investir através de plataformas online se tornou uma facilidade, gerando um maior interesse de consultas e análises de dados na busca de lucratividade e maior retorno. Devido a essa demanda no mercado há uma diversidade de plataformas que auxiliam na análise de rendimentos de aplicações, mas quando se trata de um grande número de dados, a disponibilização torna-se difícil por ter uma rentabilidade histórica. A história, apesar de não dar nenhuma segurança futura, é uma base para compreender a integridade e confiabilidade dos fundos de investimentos, tanto quanto os dados atuais. A manipulação de uma grande quantia de registros, devido às atualizações diárias da fonte de origem: o site do governo, torna-se um desafio, que para sua viabilização demandou o desenvolvimento de duas aplicações, em que a primeira é responsável pela busca de informações, validações, tratamentos e inserções dos dados, e a segunda pela disponibilização de registros através de uma API que possibilita à softwares terceiros a busca de informações em menos de vinte ms com uma base de dados que contém 4491242 registros só no ano de 2020.
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Estratégias para melhorar a eficiência de vendas implementadas em aplicativo móvel integrado a técnicas de Customer Relationship Management (CRM)
(2024-12-17) Back, Eduardo; Dertzbacher, Juliano; http://lattes.cnpq.br/7845175314739602; Schorr, Maria Claudete; Pretto, Fabrício
No cenário atual, a eficiência das visitas e negociações, bem como a satisfação dos clientes, são fatores cruciais para a competitividade das empresas. Muitas organizações enfrentam dificuldades devido à ausência de registro e armazenamento adequado de dados, que, frequentemente realizados de forma manual, aumentam a probabilidade de erros e comprometem a tomada de decisões. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um aplicativo móvel integrado a um sistema de CRM, voltado para otimizar o processo de vendas em uma empresa revendedora de máquinas de pavimentação. O diferencial do aplicativo reside na capacidade de cadastrar clientes, registrar negociações e visitas, além de oferecer integração com um painel de gerenciamento web, responsável pelo controle de permissões e organização de tabelas de relacionamento. Os dados coletados são processados e exibidos em dashboards interativos na plataforma Microsoft Power BI, utilizando KPI's, gráficos e mapas para facilitar a gestão e apoiar decisões estratégicas. A metodologia incluiu testes com vendedores, que avaliaram a solução sob os aspectos de eficiência das visitas, monitoramento das negociações e impacto na satisfação dos clientes. O feedback positivo dos vendedores validou a eficácia do sistema, demonstrando como a adoção de tecnologias móveis e CRM pode transformar a cultura de trabalho e melhorar os resultados. Apesar dos desafios técnicos e da resistência inicial dos vendedores em se adaptar a novos métodos de gestão, a abordagem centrada no usuário e a integração de ferramentas modernas foram fundamentais para o sucesso do projeto. Como desfecho, o trabalho promoveu a digitalização dos processos de vendas e visitas, maior controle dos dados e uma tomada de decisão mais precisa, resultando em ganhos significativos para a empresa.
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Estudo de caso – analise e desenvolvimento de um sistema de remuneração variável
(2019-11) Schneider, Lucas Maciel; Malheiros, Marcelo De Gomensoro; http://lattes.cnpq.br/3846222742415187
Cada vez mais o mercado se torna mais globalizado e competitivo, onde a redução de custos e tempo para a produção de um projeto, e também a rapidez com que os processos das empresas são executados, mostram-se fundamentais para o seu crescimento. O objetivo deste trabalho é modelar o método de pagamento da remuneração variável comercial de uma empresa do Vale do Taquari, propondo e implantando um sistema de informação que irá automatizar este processo. Com a criação deste sistema foi possível realizar o cálculo de forma mais ágil, automatizando processos que antes eram realizados de forma manual. Este sistema foi desenvolvido baseado em métodos de Engenharia de Software, Gestão de Requisitos e utilizando a metodologia de Modelagem de Processos de Negócio para melhor o controle e rastreabilidade de mudanças. Tais metodologias visam agilizar o processo de desenvolvimento, permitindo que a organização se torne mais forte no mercado e também melhorando o atendimento aos seus clientes. Como resultado, entende-se que o processo ficou mais ágil, confiável e seguro, trazendo informações mais precisas para o setor de vendas e assim podendo aumentar o seu desempenho e da empresa.