Fabiano Duarte Beppler

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Construção de nova plataforma com base na economia colaborativa

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Estamos construindo, na Knewin, uma nova plataforma desde o início do ano. Foram várias reuniões de planejamento. Fizemos, até mesmo, uma força tarefa de duas semanas para acelerar a construção de um MVP (minimum viable product).

A plataforma foi pensada para nos ajudar em desafios que temos na Knewin. Ela se baseia em conceitos da economia colaborativa. Tem por objetivo dividir atividades complexas em micro tarefas e distribui-las para uma comunidade de colaboradores. Ainda está em fase de desenvolvimento — será lançada no 4º trimestre deste ano.

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A importância do processo de desenvolvimento de software e DevOps

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Um processo de desenvolvimento de software organizado, estruturado e bem executado aumenta a velocidade das entregas, reduz a insegurança e torna o aprendizado e evolução mais eficientes.

Atualizar software em ambiente de produção é parte de um processo maior. O problema é que, muitas vezes, o processo de desenvolvimento de software não existe, foi esquecido ou, simplesmente, ignorado. É, até mesmo, criticado quando alguém o menciona. Falta compreensão sobre o dano causado por um processo falho.

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Esqueça lista de tarefas e foque no seu calendário

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... os dois cenários descrevem dois métodos para organizar a gestão do tempo. O primeiro sugere o uso da lista de tarefas, descrito no livro A arte de fazer acontecer (Get Things Done — GTD). O segundo se baseia no bloqueio da agenda (Timeboxing), que foca em pré-determinar um horário para realizar cada tarefa.

Não vou descrever esses métodos porque há vasto material na internet. Tampouco vou questionar a eficiência de um em relação ao outro. Escrevo sobre a minha experiência ao usá-los. Vamos lá.

Usei lista de tarefas para organizar minha vida profissional por anos. Ficou claro para mim, no entanto, que ter uma lista com várias tarefas não significa ser produtivo. Pode significar ser organizado; não produtivo.

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Melhoria contínua na evolução dos softwares da Knewin

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Um software precisa funcionar melhor a cada dia. E pequenas melhorias fazem com que um software evolua sempre. Em cada problema surge uma oportunidade para aplicar melhoria contínua. Basta que as pessoas tenham atitude para pratica-la no seu dia a dia.

Temos na Knewin softwares que monitoram nossos produtos e serviços — softwares que monitoram softwares. Eles geram alarmes sempre que há um problema ou, até mesmo, quando há uma suspeita de que um problema possa ocorrer.

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Reflexo do coronavirus nas publicações de notícias

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O volume de notícias publicadas sobre o coronavirus ajuda a mostrar o impacto que ele está causando no mundo. De algumas centenas de notícias publicadas em poucos veículos nos últimos meses de 2019 para milhões de notícias escritas por jornalistas e blogueiros de todo mundo nesse mês.

O gráfico abaixo mostra a quantidade de notícias coletadas pela Knewin com o termo coronavirus desde novembro de 2019. Em um período de 5 meses, como se pode ver, o crescimento foi exponencial, atingindo, até o momento, quase 8 milhões de notícias em março/2020.

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O desafio ao escolher uma tecnologia para desenvolver um software

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Escolher as tecnologias para construir um software requer cuidado e critério uma vez que há muitas opções disponíveis. Estamos vivendo o período de maior abundância tecnológica que já existiu. Há vários tipos de linguagens de programação, frameworks, APIs, bibliotecas (i.e., libraries), serviços e outras tantas opções de tecnologias de fácil acesso. Decidir quais escolher é um desafio sobretudo quando se quer criar um produto que pode durar por vários anos.

As decisões para criar um software são afetadas por diferentes fatores. A plataforma onde o software irá executar (ex., Windows, MacOS, Linux, iOS, Android, etc.) impõe algumas restrições além de regras formais que precisam ser seguidas. As tecnologias conhecidas pela equipe técnica se tornam, naturalmente, uma forte opção de escolha. Além disso, se leva em conta, muitas vezes, as tecnologias que estão em evidência no momento ou aquelas que já aparecem como promissoras para o futuro.

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Como desenvolvemos software na Knewin

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Desenvolver software é uma atividade artesanal e difícil. O desafio é transformar uma ideia em código. É preciso várias etapas para se ter clareza sobre o que se deve ser desenvolvido. Até mesmo uma nova função pode requerer muitas interações. Aumenta-se a chance de se obter o que realmente se precisa ao validar e aprender com cada passo.

Talvez o maior impacto na construção de um software seja o jeito como ele é construído. São inúmeras decisões que precisam ser tomadas em vários níveis, desde conceituais (ex., qual é o problema que precisa ser resolvido) até detalhes mínimos (ex., tipo da coluna de uma tabela no banco de dados). Há milhares de livros e muitas técnicas amplamente divulgadas sobre como criar um software. Precisa-se, assim, definir um método que se encaixe no perfil de uma empresa.

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Sistemas no ar o tempo todo

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Um sistema na internet tem que estar no ar o tempo todo. Ele precisa estar acessível em qualquer horário do dia e da noite. Nós, como usuários, não cogitamos qualquer outra opção. Do outro lado, de quem desenvolve, manter um software no ar sem falhas é uma tarefa bem difícil, praticamente impossível.

Desenvolver software é uma atividade complexa. O desafio começa antes de qualquer criação de código. As regras precisam ser definidas com a visão do que o software deverá fazer. Todas as regras devem estar claras e precisam ser codificadas com precisão. Um software gera erro ou não funciona direito se uma regra for mal definida ou mal codificada. Os mínimos detalhes podem afetar o comportamento do software. É como uma equação matemática, se trocar um sinal ou um simples algarismo, o resultado é outro.

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Como fazer buscas em mais de um bilhão de notícias

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Imagine o desafio de encontrar apenas notícias do seu interesse analisando mais de um bilhão delas? Adicione, então, mais um milhão a cada novo dia. E, para completar, você precisa encontra-las e menos de um segundo. Esse é o cenário que temos na Knewin hoje.

Quando decidimos trabalhar com coleta de notícias nós já sabíamos que precisávamos captura-las e disponibiliza-las para nossos clientes tão logo fossem publicadas. Afinal, notícia é algo que precisa ser lida agora. Mesmo assim, nossos clientes ainda precisam ter acesso às notícias antigas para construir certos tipos de relatórios ou gerar análises históricas. Saber o que foi publicado no passado sobre uma marca ou produto, por exemplo, pode ajudar a definir ações para o presente e futuro.

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Como coletar milhões de notícias online

Milhões de notícias são publicadas na internet todos os dias. Elas estão disponíveis em diferentes sites e em vários idiomas. Elas também precisam ser acessadas tão logo se tornem públicas devido à sua característica de expressar algo novo. Ter fácil acesso a elas em um único local facilita o trabalho de quem as usa no dia a dia. Captura-las, no entanto, requer o uso de tecnologia, de um tipo que saiba visitar sites, saltando de uma página para outra. Esse tipo de software é chamado de crawler, mas também é conhecido como robô. É ele quem caminha pelos links que vai encontrando à medida que navega na internet.

Um crawler foi o primeiro sistema que desenvolvemos quando fundamos a Knewin, em 2011. A sua primeira versão só coletava notícias de alguns sites. E cada site precisava ser configurado manualmente. Era necessário definir regras para ele navegar nos sites e entender quando havia encontrado uma notícia. Também era preciso codificar passo-a-passo de como extrair os dados de uma notícia — seu título, o autor, a data de publicação, o seu conteúdo, etc.

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ATUAÇÃO PROFISSIONAL

Knewin (atual)

Co-fundador e CTO

Instituto Stela (2005-2012)

Desenvolvedor, analista de sistemas, gerente de projeto e pesquisador

Grupo Stela (1999-2005)

Desenvolvedor, analista de sistemas, gerente de projeto e pesquisador

FORMAÇÃO

Dr., Engenharia e Gestão do Conhecimento (2004-2008)

Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC

Penn State University

Áreas de pesquisa: Information retrieval, Ontology, Hermeneutic circle

M.S., Engenharia de Produção (1999-2002)

Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC

Áreas de pesquisa: Case-based reasoning, Information retrieval

B.S., Ciência da Computação (1994-1998)

Universidade Regional de Blumenau - FURB

Áreas de pesquisa: Intelligent agents, Communication protocols

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