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Disciplina
SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃO
Unidade 1
Tecnologia da Informação e Comunicação no Ambiente Organizacional
Aula 1
Conceitos e Princípios da Informação
Conceitos e princípios da informação
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Dica para você
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Olá, estudante! 
Prepare-se para mergulhar em um universo fascinante! Vamos explorar, juntos, três temas
essenciais aos sistemas de computação: o princípio da informação, a evolução dos sistemas de
informação e o valor da informação. Entender o princípio da informação é como descobrir o
segredo para transformar dados em um conhecimento poderoso. Ao estudar sobre a evolução
dos sistemas, você perceberá como a tecnologia se desenvolveu ao longo do tempo e de que
maneira esse fenômeno afeta o nosso dia a dia. Além disso, ao compreender o valor da
informação, você notará como ela pode ser uma verdadeira chave para obter sucesso em
qualquer área. Esses conceitos não são apenas teorias; são ferramentas que podem transformar
seu modo de pensar e agir no mundo digital. Esta é a sua chance de adquirir um conhecimento
que fará toda a diferença na sua trajetória de aprendizagem. Juntos, descobriremos o poder da
informação! Aproveite esta jornada de conhecimento! Vamos lá!
 
Ponto de Partida
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃO
Olá! Boas-vindas a uma jornada fascinante pelo mundo da informação. Vamos explorar, juntos,
alguns conceitos fundamentais que não apenas moldam a forma como vivemos e trabalhamos,
mas também abrem portas para inúmeras oportunidades.
Começaremos nossa análise considerando o princípio da informação, que é a base do modo pelo
qual entendemos e utilizamos os dados ao nosso redor. Imagine ser capaz de transformar
simples fatos e números em um conhecimento poderoso, o qual pode guiar decisões
importantes. É isso que tal princípio nos ensina.
Em seguida, viajaremos pelo campo da evolução dos sistemas de informação. É incrível observar
como as ferramentas e tecnologias que usamos hoje foram moldadas por avanços ao longo do
tempo. Compreender essa evolução nos ajuda a perceber como chegamos até aqui e de que
forma podemos contribuir para o futuro da tecnologia.
Por �m, abordaremos o valor da informação. Em um mundo onde a informação é o novo
petróleo, saber como gerá-la, utilizá-la e protegê-la é crucial para obter sucesso em qualquer
área. Nesse sentido, vamos descobrir como a informação pode se tornar um recurso estratégico
e valioso, tanto para empresas quanto para indivíduos.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você trabalha em uma
empresa que vem enfrentando di�culdades na gestão de informações de seus clientes.
Recentemente, foi implementado um novo sistema de Customer Relationship Management
(CRM), o qual gerencia e organiza os dados e informações dos clientes. Porém o pessoal do TI
tem encontrado diversos problemas relacionados à integridade, precisão e disponibilidade dos
dados. Isso tem gerado atrasos no atendimento e insatisfação por parte dos clientes. O diretor
da sua empresa acredita que a solução reside na aplicação adequada do princípio da informação
de dados, a �m de melhorar a qualidade dos registros e promover a satisfação dos clientes.
Nesse momento, o seu diretor lhe chama e faz a seguinte pergunta: como podemos aplicar o
princípio da informação de dados para resolver os problemas da gestão de informações
(integridade, precisão e disponibilidade dos dados) e ampliar a satisfação dos nossos clientes?
Mergulhe neste estudo para responder a essa e outras perguntas. Descubra como a informação
pode auxiliá-lo e compreenda de que maneira ela pode ser empregada em diversas situações,
sejam estas relativas a um sistema especí�co ou a outros mais comuns.
Vamos embarcar nesta jornada de aprendizagem juntos?
Bons estudos!
Vamos Começar!
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
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O princípio da informação em sistemas da computação: a base
da tomada de decisão
Informação é um conceito fundamental para diversas áreas do conhecimento humano, como a
ciência da computação, a comunicação, a �loso�a e a gestão. De maneira geral, a informação
pode ser entendida como um conjunto de dados organizados de forma que apresentem
signi�cado e utilidade para quem os recebe (Audy; Andrade; Cidral, 2005). Trata-se de um
elemento essencial para a tomada de decisões, resolução de problemas e transmissão de
conhecimento.
O princípio da informação em sistemas de computação é um conceito crucial, o qual guia a
concepção, implementação e operação de sistemas computacionais. Ele se baseia na premissa
de que a informação é a essência dos dados processados por computadores, servindo como
pilar para a tomada de decisões, execução de operações e geração de conhecimento (Baltzan;
Phillips, 2012). Tal princípio abrange várias dimensões, as quais contemplam desde a
organização e o armazenamento de dados até a transmissão e segurança da informação.
Como a informação é uma maneira organizada de se comunicar por meio dos dados, concluímos
que um dado é uma unidade básica de informação (Baltzan; Phillips, 2012).
O que é um dado?
Dados são representações de fatos, instruções ou conceitos feitas de um modo formalizado,
adequado para a comunicação, interpretação ou processamento por meios humanos ou
automáticos (Escada et al., 2021). Eles constituem a matéria-prima que, uma vez coletada e
organizada, pode ser transformada em informação útil e signi�cativa. Dados podem ser qualquer
tipo de detalhe registrado possível de se utilizar para análise, como números, textos, imagens,
sons, entre outros elementos (Baltzan; Phillips, 2012).
No campo da ciência da computação e da tecnologia da informação, dados são a matéria-prima
que, quando coletada, organizada e processada, pode ser transformada em informação útil
(Pressman, Maxim, 2021). Na literatura a respeito do assunto, diversos autores – (Pressman;
Maxim, 2021), (Silberschatz, 2020), (Machado, 2014), (Baltzan; Phillips, 2012), (Escada et al.,
2021) – a�rmam que os dados são categorizados de diversas maneiras, como:
Dados estruturados: dados organizados em um formato especí�co, como tabelas em
banco de dados. Exemplos: nomes, endereços, números de telefone e datas.
Dados não estruturados: dados que não possuem uma organização prede�nida, como
textos livres. Exemplos: imagens, vídeos e e-mails.
Dados semiestruturados: dados que não se encaixam em uma estrutura de banco de
dados, mas apresentam uma organização. Exemplo: arquivos XML e JSON.
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Reconhecer a distinção e a organização desses diferentes tipos de dados é vital para a criação
de sistemas e�cientes que possam transformar dados brutos em informações valiosas para a
tomada de decisões e a geração de conhecimento.
A informação está presente em nossas vidas em todos os lugares, visto que passamos o tempo
todo acessando dados e informações. A previsão do tempo que você consulta no seu
smartphone é apenas uma das informações pesquisadas diariamente. Para gerar essa e outras
milhares de informações que acessamos cotidianamente, muitos dados foram analisados e
relacionados com o uso de diferentes sistemas de computação e informação, com base em
dados. Redes sociais, como Instagram e Facebook, utilizam uma quantidade imensa de dados
para analisar e retornar anúncios e propagandas para os usuários.
Siga em Frente...
Tecnologia da informação: um mundo conectado
A Tecnologia da Informação, ou simplesmente TI, é um campo vasto que envolve o uso de
computadores e softwares para armazenar, organizar, processar e transmitir dados. Em outras
palavras, a TI é a espinha dorsal do mundo digital, pois permite que empresas, governos e
indivíduos se conectem, compartilhemcon�dencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio
(Agra; Barboza, 2019).
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Con�dencialidade: somente pessoas autorizadas podem acessar a informação. Ou seja, a
informação não pode estar disponível ou ser revelada a usuários e/ou processos não
autorizados (Nakamura, 2016).
Integridade: deve-se assegurar que a informação apresentada seja verdadeira. Assim
sendo, os dados não podem ser modi�cados sem a permissão prévia do administrador do
sistema. Se um dado for alterado incorretamente, a informação sofrerá um impacto
negativo e, por consequência, será incorreta, o que comprometerá sua integridade, ou seja,
a sua verdade (Nakamura, 2016).
Disponibilidade: os recursos de informação devem estar disponíveis sempre que forem
necessários para os usuários autorizados. Nesse sentido, é importante contar com
serviços, sistemas e dados prontamente acessíveis e operacionais, evitando interrupções
não planejadas (Agra; Barboza, 2019).
Autenticidade: refere-se à garantia de que as informações e as identidades dos usuários
sejam genuínas e veri�cáveis. Em termos práticos, isso signi�ca assegurar que os dados
recebidos ou transmitidos vêm de uma fonte legítima e que a identidade de quem acessa
ou altera a informação é con�rmada de modo con�ável. Para assegurar a autenticidade,
são usadas técnicas como autenticação multifatorial, na qual os usuários devem fornecer
mais de uma forma de prova de identidade, e métodos de veri�cação digital, como
certi�cados digitais, que comprovam a identidade de sistemas e indivíduos (Fontes, 2012).
Não repúdio: princípio que impede que uma parte envolvida em uma transação ou
comunicação negue sua participação ou a veracidade da informação posteriormente. Em
outras palavras, o não repúdio garante que um usuário ou remetente não possa a�rmar que
não enviou ou recebeu uma mensagem ou transação especí�ca. Para assegurar o não
repúdio, utilizam-se mecanismos como assinaturas digitais e registros de auditoria, que
criam provas veri�cáveis da origem e integridade das informações, garantindo que todas as
partes associadas ao contexto sejam responsabilizadas por suas ações (Zanin et al.,
2018).
Também não podemos deixar de citar a vulnerabilidade, a ameaça e o exploit. Esses princípios
são a base para o estabelecimento de estratégias de segurança robustas em ambientes digitais.
Vulnerabilidade: corresponde às fraquezas nos sistemas ou processos que podem ser
exploradas por ameaças para comprometer a segurança da informação.
Ameaça: representa qualquer evento ou circunstância que possa causar danos aos
sistemas ou à informação. As ameaças podem ser naturais (como desastres naturais) ou
humanas (como ataques cibernéticos).
Exploit: refere-se à ação de tirar vantagem de uma vulnerabilidade existente para explorar
ou comprometer a segurança de um sistema, gerando danos à informação ou à
infraestrutura.
Esses princípios trabalham em conjunto para criar um ambiente de segurança da informação
sólido. A con�dencialidade protege os dados de acessos não autorizados, a integridade garante
a consistência dessas informações, enquanto a disponibilidade as mantém acessíveis. A
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identi�cação de vulnerabilidades e ameaças ajuda na prevenção de ataques, reduzindo a
possibilidade de exploits (Zanin et al., 2018).
Compreender e aplicar esses princípios são ações cruciais para desenvolver estratégias e�cazes
de segurança da informação, protegendo ativos valiosos e garantindo a con�ança e a integridade
dos sistemas digitais em um mundo cada vez mais interconectado.
Elementos a serem protegidos
Proteger elementos de informação não é apenas uma questão de segurança técnica, mas
também envolve aspectos legais e éticos, os quais asseguram que os dados sejam manuseados
de forma responsável e conforme as regulamentações vigentes. A identi�cação e a proteção
adequadas desses elementos são práticas indispensáveis para prevenir fraudes, vazamentos e
ataques cibernéticos, além de ajudarem a manter a con�ança dos clientes e a integridade das
operações.
Nesse contexto, é vital entender quais são os principais tipos de elementos de informação que
devem ser protegidos e as melhores práticas para garantir sua segurança. Em segurança de
dados, vários elementos precisam ser preservados para salvaguardar a integridade,
con�dencialidade e disponibilidade das informações, como:
1. Dados sensíveis e con�denciais:
- Informações pessoais: dados como nome, endereço, número de identi�cação,
informações médicas e �nanceiras de clientes e funcionários.
- Propriedade intelectual: segredos comerciais, patentes, projetos de pesquisa e
desenvolvimento, fórmulas, algoritmos e outros ativos intangíveis.
- Informações de negócios: estratégias de marketing, planos operacionais, contratos,
registros �nanceiros e informações estratégicas.
2. Infraestrutura de TI:
- Redes e sistemas: servidores, roteadores, switches, sistemas operacionais e infraestrutura
de rede necessária para a operação dos serviços.
- Armazenamento de dados: bancos de dados, data centers e sistemas de armazenamento
em nuvem onde os dados são mantidos.
3. Equipamentos e dispositivos:
- Dispositivos físicos: computadores, laptops, smartphones, tablets, dispositivos IoT
(Internet das Coisas) e qualquer hardware que contenha ou acesse dados sensíveis.
4. Aplicações e software:
- Aplicações e softwares: sistemas de gerenciamento, softwares empresariais, aplicativos
móveis e quaisquer programas utilizados para armazenar, processar ou acessar dados.
5. Pessoas: constituem um dos ativos mais valiosos em qualquer sistema de segurança da
informação. Incluem não apenas os colaboradores, mas também usuários externos que
interagem com os sistemas.
Para garantir sua proteção, considere os seguintes aspectos:
- Conscientização e treinamento: educar os usuários sobre boas práticas de segurança,
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averiguando desde a criação de senhas fortes até a identi�cação de ameaças, como
phishing, é crucial para fortalecer a defesa contra possíveis ataques.
- Controle de acesso: devem-se implementar políticas de acesso que garantam que cada
usuário tenha as permissões adequadas para acessar apenas as informações e recursos
necessários à execução de suas atividades.
�. Gerenciamento de contas e senhas
O gerenciamento coerente de contas e senhas é um componente essencial da segurança
da informação, uma vez que as credenciais de acesso são frequentemente alvos de
ataques.
Para garantir a integridade das contas, considere os seguintes aspectos:
- Políticas de senhas: implementar políticas que exijam senhas fortes, atualizações
regulares e evitem o uso de senhas comuns é uma medida crucial.
- Autenticação em duas etapas: adotar a autenticação em duas etapas aumenta a
segurança, exigindo uma segunda forma de veri�cação além da senha.
A proteção de dados é uma necessidade crítica em um ambiente digital cada vez mais
interconectado. Investir em medidas de segurança apropriadas para esses elementos é uma
maneira de mitigar riscos, assegurar a continuidade das operações e preservar a integridade das
informações, promovendo a con�ança e a robustez dos sistemas e da infraestrutura de TI
(Fontes, 2012).
Os riscos representam eventos que podem ocorrer, e precisamos conhecê-los para prover a
devida segurança com a implementação de controles. No entanto, como há riscos aceitos, riscos
residuais e novos riscos não identi�cados ou emergentes, é preciso estar preparado para
eventuais incidentes de segurança (Agra; Barboza, 2019).
A identi�cação de riscos requer o conhecimento de certos elementos, como ativos,
vulnerabilidades, ameaças e agentes de risco (Agra; Barboza, 2019). A análise e avaliação de
riscos é realizada por meio do cálculo da probabilidade e do impacto de cada evento detectado,
con�gurando uma matriz de riscos. A partir desse ponto, os procedimentos de segurança ou
medidas de proteção são de�nidos e implementadosno tratamento dos riscos (Agra; Barboza,
2019).
Os ativos podem apresentar algumas vulnerabilidades, isto é, fraquezas que existem em ativos
que os agentes de ameaça exploram em seus ataques. Um exemplo pode ser observado quando
um cracker (agente de ameaça) explora uma autenticação fraca do usuário (vulnerabilidade) na
aplicação web (ativo). Essa ameaça pode se tornar um incidente de segurança e ser lançada em
diferentes níveis (Silva, 2023).
Há possibilidades de ataques aos computadores com um malware ao servidor, quando a
investida busca explorar vulnerabilidades no sistema operacional, ou ao banco de dados, quando
o sistema é atacado por uma falha na autenticação do administrador. Inclusive, podem acontecer
invasões físicas aos servidores ou golpes que se aproveitem da inocência de um funcionário.
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As vulnerabilidades estão relacionadas aos ativos, e esse conceito é importante no contexto da
segurança da informação por se tratar do elemento que é explorado em ataques (Agra; Barboza,
2019). Uma vulnerabilidade é um ponto fraco que, uma vez usado, resulta em um incidente de
segurança.
Proteger esses elementos é crucial para evitar acesso não autorizado, vazamentos de
informações con�denciais, interrupções de serviço, perda de dados e danos à reputação. A
segurança de dados busca garantir que apenas indivíduos autorizados tenham acesso aos
dados necessários, mantendo sua integridade e disponibilidade, bem como respeitando as
regulamentações de privacidade e compliance aplicáveis (Zanin et al., 2018).
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Introdução sobre mecanismo de defesa (processo, tecnologia e
prevenção)
Os mecanismos de defesa são a espinha dorsal da segurança da informação, envolvendo
processos, tecnologias e medidas preventivas que protegem ativos valiosos contra ameaças
cibernéticas.
Tais mecanismos englobam desde processos de gestão de riscos e políticas de segurança até
tecnologias avançadas, como �rewalls e criptogra�a, além de medidas preventivas, como
atualizações regulares e conscientização de usuários. Esse cenário de segurança é
continuamente desa�ado por ataques so�sticados, como os de negação de serviço (DoS e
DDoS), cujo objetivo é comprometer a disponibilidade e acessibilidade dos sistemas. Portanto,
uma compreensão aprofundada e a aplicação estratégica desses mecanismos são fatores
essenciais para garantir a proteção e a resiliência das operações digitais em um mundo cada vez
mais vulnerável a ameaças cibernéticas.
Os ataques clássicos que comprometem a disponibilidade são os de negação de serviço, como
o DoS (Denial of Service) e o DDoS (Distributed Denial of Service) (Agra; Barboza, 2019). De
acordo com Agra e Barboza (2019) os ataques de negação de serviços (DoS) geram uma
exploração agressiva de recursos, impedindo que usuários legítimos possam usufruir deles.
Nesses ataques, que podem ocorrer com o emprego de diversas técnicas, as quais abrangem
desde o nível de rede até o nível de aplicação, os serviços se tornam indisponíveis e o acesso à
informação é comprometido.
Dessa forma, pode-se a�rmar que os mecanismos são fundamentais para manter a integridade,
con�dencialidade e disponibilidade dos dados em um ambiente digital cada vez mais complexo e
interconectado. A seguir, elencamos alguns pontos de atenção que podem apoiar a proteção dos
ativos contra ameaças cibernéticas (Silva, 2023).
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1. Processos de defesa:
- Gestão de riscos: identi�cação, avaliação e mitigação de riscos associados à segurança
da informação, adotando estratégias para minimizar vulnerabilidades.
- Políticas de segurança: estabelecimento de diretrizes e regras que regem o uso adequado
de sistemas e informações, delineando as responsabilidades e práticas de segurança.
- Gestão de incidentes: procedimentos para lidar com incidentes de segurança, como
violações de dados, ataques cibernéticos e falhas de segurança, na intenção de reduzir
danos e restaurar a normalidade. 
2. Tecnologias de defesa:
- Firewalls e segurança de rede: utilização de �rewalls para monitorar e controlar o tráfego
de rede, impedindo acessos não autorizados e protegendo contra ameaças externas.
- Antivírus e antimalware: softwares especializados que identi�cam, bloqueiam e removem
malware, protegendo sistemas contra ameaças como vírus, spyware e ransomware.
- Criptogra�a: técnica para codi�car dados, tornando-os ilegíveis para pessoas não
autorizadas, o que ajuda a garantir a con�dencialidade das informações. 
3. Medidas preventivas:
- Atualizações de segurança: manter sistemas, aplicativos e softwares atualizados com as
últimas correções de segurança, para evitar vulnerabilidades conhecidas.
- Controle de acesso: implementar políticas de acesso para assegurar que apenas usuários
autorizados tenham permissão para acessar recursos especí�cos.
- Conscientização e treinamento: educar funcionários sobre boas práticas de segurança,
incluindo phishing, senhas fortes e procedimentos de segurança. 
4. Importância dos mecanismos de defesa:
- Proteção dos ativos: garantir a integridade, con�dencialidade e disponibilidade dos dados,
preservando sua importância e valor.
- Mitigação de riscos: reduzir a probabilidade de ocorrência de violações de segurança,
prevenindo possíveis danos e prejuízos.
- Conformidade regulatória: cumprir regulamentações de segurança e privacidade, evitando
sanções legais e danos à reputação.
Os mecanismos de defesa formam a base da segurança cibernética, trabalhando em conjunto
para proteger ativamente sistemas e dados contra ameaças. Isso ajuda a preservar a con�ança e
a integridade das operações digitais.
A integração bem-sucedida de processos de gestão de riscos, políticas de segurança,
tecnologias, como �rewalls e criptogra�a, e medidas preventivas, como atualizações e
treinamento, é vital para assegurar a integridade, con�dencialidade e disponibilidade dos dados.
Manter essas práticas robustas e adaptativas é fundamental para proteger ativos digitais, mitigar
riscos e garantir a conformidade regulatória, preservando, assim, a segurança e a con�ança nas
operações digitais.
Vamos Exercitar?
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Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados à segurança da informação, está apto
para responder à pergunta feita no início desta aula: quais são os princípios fundamentais da
segurança da informação que a TechGuard Inc. deve adotar para melhorar sua proteção contra
vazamentos e garantir a segurança de suas informações sensíveis?
Solução
Para melhorar a proteção contra vazamentos e garantir a segurança das informações sensíveis, a
TechGuard Inc. deve considerar os seguintes princípios fundamentais da segurança da
informação:
Con�dencialidade: é importante assegurar que as informações sejam acessíveis apenas
para aqueles que têm autorização. Isso pode ser alcançado por meio de controles de
acesso rigorosos, criptogra�a de dados e práticas adequadas de gerenciamento de senhas.
Integridade: consiste em garantir que as informações permaneçam completas e precisas,
como também que não sejam alteradas de forma não autorizada. A integridade pode ser
mantida com a implementação de mecanismos de controle de alterações, validação de
dados e auditorias regulares.
Disponibilidade: deve-se garantir que as informações e os sistemas estejam acessíveis aos
usuários autorizados quando necessário. Para assegurar a disponibilidade, é essencial ter
planos de continuidade de negócios, backups regulares e proteções contra ataques de
negação de serviço (DoS e DDoS).
Autenticidade: é importante se certi�car de que as informações são genuínas e a
identidade dos usuários é veri�cável. Isso inclui a implementação de métodos robustos de
autenticação, como autenticação multifatorial e veri�cações de identidade.
Não repúdio: consiste em garantir que as partes envolvidas não possam negar a autoria ou
o recebimento de uma transação ou comunicação. Tal efeito podeser obtido com o uso de
assinaturas digitais e registros de auditoria que comprovam a origem e a integridade das
informações.
Adotar esses princípios ajudará a TechGuard Inc. a construir uma base sólida para a segurança
da informação, protegendo seus dados sensíveis contra acessos não autorizados e garantindo a
continuidade e a integridade das operações.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre segurança de dados, faça a leitura do artigo HashifyPass: uma
ferramenta para visualização de Hashes de senhas. Acesse o material sugerido por meio do link
a seguir.
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg_estendido/article/view/21695/21519
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg_estendido/article/view/21695/21519
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CARVALHO, H. A. de. et al. HashifyPass: uma ferramenta para visualização de Hashes de senhas.
In: SALÃO DE FERRAMENTAS – SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE
SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 22., 2022, Santa Maria. Anais... Porto Alegre: Sociedade
Brasileira de Computação, 2022, p. 79-86.
Referências
AGRA, A. D.; BARBOZA, F. F M. Segurança de sistemas da informação. Porto Alegre: Grupo A,
2019.
CARVALHO, H. A. de. et al. HashifyPass: uma ferramenta para visualização de Hashes de senhas.
In: SALÃO DE FERRAMENTAS – SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE
SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 22., 2022, Santa Maria. Anais... Porto Alegre: Sociedade
Brasileira de Computação, 2022, p. 79-86. Disponível em:
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg_estendido/article/view/21695. Acesso em: 9 ago. 2024.
FONTES, E. L. G. Segurança da informação. São Paulo: Saraiva, 2012.
NAKAMURA, E. T. Segurança da informação e de redes. Londrina: Editora e Distribuidora
Educacional, 2016.
SILVA, M. B. F. da. Cibersegurança: uma visão panorâmica sobre a segurança da informação na
internet. Rio de Janeiro: Freitas Bastos, 2023.
ZANIN, J. S. et al. Fundamentos de segurança da informação. Porto Alegre: Grupo A, 2018.
Aula 5
Encerramento da Unidade
Videoaula de Encerramento
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Olá, estudante!
Os sistemas de informação evoluíram de registros manuais para redes digitais avançadas,
re�etindo o avanço tecnológico e a crescente demanda por e�ciência. Cada época da história
trouxe inovações que modi�caram a coleta, o processamento e a utilização de informações. A
informação tem o poder de diminuir incertezas, melhorar a tomada de decisões e oferecer
vantagens competitivas. Com ferramentas como Big Data e inteligência arti�cial, empresas e
indivíduos podem explorar oportunidades inéditas e solucionar problemas complexos. Entender
as particularidades atreladas ao princípio da informação, ao aprimoramento dos sistemas de
informação e ao valor da informação é uma prática essencial para quem deseja participar da
revolução digital e contribuir para um futuro no qual a informação seja o principal motor de
inovação e crescimento. Estudar sobre esses temas signi�ca mergulhar em um campo dinâmico
e vital para o sucesso na era moderna. Prepare-se para esta jornada de conhecimento! Vamos lá!
Ponto de Chegada
O princípio da informação em sistemas de computação
O princípio da informação em sistemas de computação é um conceito fundamental que guia a
concepção, implementação e operação de sistemas computacionais. Baseia-se na premissa de
que a informação é a essência dos dados processados por computadores, servindo como
alicerce para a tomada de decisões, execução de operações e geração de conhecimento
(Baltzan; Phillips, 2012). Tal princípio abrange várias dimensões, as quais contemplam desde a
organização e o armazenamento de dados até a transmissão e segurança da informação.
Como a informação é uma forma organizada de se comunicar a partir dos dados, concluímos
que dado é uma unidade básica de informação (Baltzan; Phillips, 2012).
A evolução dos sistemas de informação
A evolução dos sistemas de informação é permeada por uma trajetória fascinante que re�ete o
progresso tecnológico e as mudanças nas necessidades das organizações e da sociedade ao
longo do tempo. Desde os primeiros registros manuais até os complexos sistemas integrados e
baseados na nuvem disponíveis atualmente, os sistemas de informação passaram por várias
fases de desenvolvimento. A seguir, serão descritas as principais etapas dessa evolução, bem
como as inovações que moldaram os sistemas de informação modernos.
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
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Os sistemas de informação atravessaram diversas fases, cada uma com momentos de extrema
relevância, o que gerou para a sociedade um ganho na operacionalização de processos (Baltzan;
Phillips, 2012).
Primeira fase: registros manuais e início da automação.
Segunda fase: sistemas operacionais para microcomputadores.
Terceira fase: a era da Internet e a popularização do Windows.
Quarta fase: computação móvel e em nuvem.
Quinta fase: integração da inteligência arti�cial.
Ao longo dessas fases, os sistemas de informação evoluíram de simples registros manuais para
so�sticadas plataformas inteligentes que dão suporte à tomada de decisões e à inovação em
todos os setores.
Qual o valor da informação?
A informação, quando corretamente coletada, processada, analisada e utilizada, pode gerar
visões valiosas que impulsionam a tomada de decisões, aumentam a e�ciência, promovem a
inovação e criam vantagens competitivas (Mancini; Souza-Concilio, 2022).
A informação é um conjunto de dados que precisam ser armazenados em locais que assegurem
sua proteção e integridade (Brookshear, 2013). Esse armazenamento pode ser efetuado de várias
maneiras, como por meios físicos, digitais, redes, nuvens, bancos de dados e Big Data.
Componentes de um sistema de informação
É necessário saber que um sistema de informação nada mais é do que um conjunto organizado
de recursos que coleta, processa, armazena e distribui informações. Tais recursos podem ser
representados por pessoas, hardware, software, dados e procedimentos (Audy; Andrade; Cidral,
2005). O principal objetivo de um sistema de informação é apoiar a tomada de decisões,
coordenação, controle, análise e visualização em uma organização (Baltzan; Phillips, 2012).
Os componentes de sistemas de informação são subdivididos em cinco categorias principais:
pessoas, hardware, software, dados e procedimentos. A integração e�ciente desses
componentes é crucial para o sucesso de qualquer sistema de informação, pois proporciona o
suporte essencial para a tomada de decisões e a operação e�caz de uma empresa.
 
Tipos de sistemas de informação
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De acordo com a literatura que versa sobre essa área (Dale; Lewis, 2010, Escada et al., 2021,
Kroenke, 2012, Baltzan; Phillips, 2012, Pressman; Maxim, 2021), podemos categorizar os
sistemas de informação de diversas maneiras, mas uma das classi�cações mais comuns os
divide em três tipos principais: Sistemas de Processamento de Transações (SPTs), Sistemas de
Informação Gerencial (SIGs) e Sistemas de Apoio à Decisão (SADs).
Esses sistemas são fundamentais porque abrangem áreas como planejamento �nanceiro,
gestão da cadeia de suprimentos, análise de mercado, gestão de riscos e recursos humanos. Em
um ambiente empresarial cada vez mais dinâmico e imprevisível, a habilidade de fazer escolhas
rápidas e bem embasadas é um diferencial competitivo relevante, e os SADs desempenham um
papel crucial nesse processo.
Princípios e conceitos de sistemas operacionais
O sistema operacional é o elemento essencial que conecta o usuário ao hardware do
computador. Ele atua como um intermediário, traduzindo as ações do usuário em comandos que
o hardwarecompreende. Essa ponte permite a execução bem-sucedida de programas,
fornecendo uma interface intuitiva e gerenciando os recursos do sistema de forma otimizada. Ao
abstrair a complexidade do hardware, o sistema operacional possibilita que o usuário se
concentre nas tarefas, sem a necessidade de entender os detalhes técnicos do funcionamento
interno do computador. Como exemplos de sistemas operacionais, podemos citar: Windows,
macOS, Linux, Android e iOS.
Os princípios e conceitos mais relevantes relativos aos sistemas operacionais são: gestão de
processos e recursos, gerência de memória, multitarefa, gerenciamento de arquivos, segurança e
proteção, e interface de usuário. O SO é composto por funções que desenvolvem, controlam e
organizam o bom funcionamento do computador (Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015). Para obter
uma operação bem-sucedida, alguns elementos se fazem necessários. Os principais são:
1. Núcleo (Kernel): é o componente central do SO, responsável por gerenciar o hardware e os
recursos do sistema (Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015).  Ele fornece serviços
fundamentais, como gerenciamento de processos, memória e dispositivos.
2. Gerenciador de processos: controla a execução dos processos, incluindo criação,
agendamento e �nalização. Também gerencia a troca de contexto e a sincronização entre
processos.
3. Gerenciador de memória: encarregado do gerenciamento da memória física e virtual, o
gerenciador de memória aloca e libera espaço quando necessário, utiliza técnicas de
paginação e segmentação, e protege o espaço de memória de processos concorrentes
(Tanenbaum; Woodhull, 2008).
4. Gerenciador de arquivos: organiza e controla o acesso aos arquivos e diretórios no sistema
de armazenamento. Ele lida com a criação, leitura, escrita e exclusão de arquivos, além de
preservar a integridade e a estrutura dos dados.
5. Gerenciador de dispositivos: inclui os drivers de dispositivo e o subsistema de I/O
(Input/Output), os quais viabilizam a comunicação entre o sistema operacional e o
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hardware periférico. Ele fornece uma interface uniforme para dispositivos de entrada e
saída.
�. Interface de usuário: a interface de usuário (UI) é a parte do SO que interage diretamente
com o usuário.
Os sistemas operacionais exercem um papel crucial na operação de computadores e
dispositivos, administrando recursos, garantindo a segurança e facilitando a comunicação com o
usuário.
Introdução sobre princípios da informação
Os princípios da segurança de informação são fundamentais para proteger dados sensíveis e
sistemas contra potenciais ameaças. Tais princípios são geralmente representados pelos
seguintes pilares: con�dencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio
(Agra; Barboza, 2019). Também não podemos deixar de citar a vulnerabilidade, a ameaça e o
exploit. Esses princípios são a base para o estabelecimento de estratégias de segurança
robustas em ambientes digitais.
Vulnerabilidade: corresponde às fraquezas nos sistemas ou processos que podem ser
exploradas por ameaças para comprometer a segurança da informação.
Ameaça: representa qualquer evento ou circunstância que possa causar danos aos
sistemas ou à informação. As ameaças podem ser naturais (como desastres naturais) ou
humanas (como ataques cibernéticos).
Exploit: refere-se à ação de tirar vantagem de uma vulnerabilidade existente para explorar
ou comprometer a segurança de um sistema, gerando danos à informação ou à
infraestrutura.
Esses princípios trabalham em conjunto para criar um ambiente de segurança da informação
sólido. A con�dencialidade protege os dados de acessos não autorizados, a integridade garante
a consistência dessas informações, enquanto a disponibilidade as mantém acessíveis. A
identi�cação de vulnerabilidades e ameaças ajuda na prevenção de ataques, reduzindo a
possibilidade de exploits (Zanin et al., 2018). 
Elementos a serem protegidos
A identi�cação e a proteção adequadas desses elementos são práticas indispensáveis para
prevenir fraudes, vazamentos e ataques cibernéticos, além de ajudarem a manter a con�ança
dos clientes e a integridade das operações.
Nesse contexto, é vital entender quais são os principais tipos de elementos de informação que
devem ser protegidos e as melhores práticas para garantir sua segurança. Em segurança de
dados, vários elementos precisam ser preservados para salvaguardar a integridade,
con�dencialidade e disponibilidade das informações, como: dados sensíveis e con�denciais,
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infraestrutura de TI, equipamentos e dispositivos, aplicações e software, pessoas, gerenciamento
de contas e senhas.
A proteção de dados é uma necessidade crítica em um ambiente digital cada vez mais
interconectado. Investir em medidas de segurança apropriadas para esses elementos é uma
maneira de mitigar riscos, assegurar a continuidade das operações e preservar a integridade das
informações, promovendo a con�ança e a robustez dos sistemas e da infraestrutura de TI
(Fontes, 2012).
Introdução sobre mecanismo de defesa
Os mecanismos de defesa englobam desde processos de gestão de riscos e políticas de
segurança até tecnologias avançadas, como �rewalls e criptogra�a, além de medidas
preventivas, como atualizações regulares e conscientização de usuários. Esse cenário de
segurança é continuamente desa�ado por ataques so�sticados, como os de negação de serviço
(DoS e DDoS), cujo objetivo é comprometer a disponibilidade e acessibilidade dos sistemas.
Portanto, uma compreensão aprofundada e a aplicação estratégica desses mecanismos são
fatores essenciais para garantir a proteção e a resiliência das operações digitais em um mundo
cada vez mais vulnerável a ameaças cibernéticas.
Os ataques clássicos que comprometem a disponibilidade são os de negação de serviço, como
o DoS (Denial of Service) e o DDoS (Distributed Denial of Service) (Agra; Barboza, 2019). De
acordo com Agra e Barboza (2019) os ataques de negação de serviços (DoS) geram uma
exploração agressiva de recursos, impedindo que usuários legítimos possam usufruir deles.
Os mecanismos de defesa formam a base da segurança cibernética, trabalhando em conjunto
para proteger ativamente sistemas e dados contra ameaças. Isso ajuda a preservar a con�ança e
a integridade das operações digitais.
Re�ita
Nas últimas cinco décadas, os sistemas de informação transformaram-se profundamente,
assim como aconteceu com o modo de funcionamento das empresas. Esse contexto introduziu
uma série de inovações que revolucionaram a gestão e operação das organizações. Desde os
primeiros mainframes, que centralizavam o processamento de dados em grandes
computadores, até a era atual da computação em nuvem e da inteligência arti�cial, essas
tecnologias proporcionaram novos meios de e�ciência, agilidade e competitividade.
1. Diante desse cenário, re�ita sobre as seguintes questões:
2. Como os sistemas de informação mudaram a forma com que as empresas operam?
3. Qual o impacto da tecnologia sobre a vida das pessoas?
4. Quais os desa�os éticos relacionados ao desenvolvimento e uso de sistemas de
informação?
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É Hora de Praticar!
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Uma empresa de médio porte tem se deparado com desa�os em diversas áreas operacionais,
que incluem desde o gerenciamento de inventário até a tomada de decisões estratégicas. Para
resolver essas complexidades, o CEO da empresa, o sr. Carlos, decidiu implementar diferentes
tipos de sistemas de informação. No entanto, ele está incerto sobre quais sistemas são mais
adequados para cada necessidade especí�ca da organização.
 
Considerando os tipos de sistemas de informação (Sistemas de Processamento de Transações,
Sistemas de Informações Gerenciais, Sistemas de Suporte à Decisãoe Sistemas de Informação
Executiva), qual seria a opção mais apropriada para solucionar o caso apresentado? Explique.
Para garantir a escolha do sistema de informação mais adequado ao contexto descrito e que
seja capaz de atender às necessidades do CEO e da diretoria, é necessário analisar os seguintes
pontos:
1. Gerenciamento de inventário e controle de estoque
- Sistema de Processamento de Transações (SPT): é ideal para registrar e processar as
transações diárias da empresa, como vendas, compras e atualizações de inventário.
Permite um controle preciso e em tempo real do estoque, evitando excesso ou falta de
produtos. 
2. Análise de desempenho de vendas e geração de relatórios mensais
- Sistema de Informações Gerenciais (SIG): é apropriado para a análise e geração de
relatórios periódicos. Coleta dados dos SPTs e os processa para fornecer relatórios
detalhados sobre o desempenho das vendas, ajudando os gerentes a monitorarem e
tomarem decisões operacionais. 
3. Auxílio na tomada de decisões estratégicas de longo prazo
- Sistema de Suporte à Decisão (SAD): apoia a análise de dados complexos e a modelagem
de cenários para suportar decisões estratégicas. Esse tipo de sistema utiliza técnicas
analíticas avançadas e simulações para fornecer insights valiosos que auxiliam na
elaboração de estratégias de longo prazo. 
4. Fornecimento de informações consolidadas e resumidas para a alta administração
- Sistema de Informação Executiva (SIE): é projetado para disponibilizar uma visão
abrangente e resumida do desempenho da empresa, combinando dados de diversas
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fontes. Oferece dashboards e relatórios consolidados que ajudam a alta administração a
monitorar os principais indicadores de performance e a tomar decisões informadas.
O mapa mental a seguir apresenta um breve resumo das principais informações relativas aos
conceitos e princípios da informação, aos componentes de um sistema da informação, aos
sistemas operacionais e aos fundamentos da segurança da informação.
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AGRA, A. D.; BARBOZA, F. F M. Segurança de sistemas da informação. Porto Alegre: Grupo A,
2019.
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AUDY, J. L. N.; ANDRADE, G. K.; CIDRAL, A. Fundamentos de sistemas de informação. Porto
Alegre: Grupo A, 2005.
BALTZAN, P.; PHILLIPS, A. Sistemas de informação. Porto Alegre: Grupo A, 2012. E-book.
BROOKSHEAR, J. G. Ciência da computação. Porto Alegre: Bookman, 2013.
DALE, N.; LEWIS, J. Ciência da computação. 4. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2010.
ESCADA, R. M. et al. Princípios de sistemas de informação. São Paulo: Cengage Learning Brasil,
2021.
FONTES, E. L. G. Segurança da informação. São Paulo: Saraiva, 2012.
KROENKE, D. M. Sistemas de informação gerenciais. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2012.
MANCINI, M.; SOUZA-CONCILIO, I. (Org.). Sistemas de informação: gestão e tecnologia na era
digital. Rio de Janeiro: Brasport, 2022.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SILBERSCHATZ, A. Sistema de banco de dados. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2020.
SILBERSCHATZ, A.; GALVIN, P. B.; GAGNE, G. Fundamentos de sistemas operacionais. Rio de
Janeiro: LTC, 2015.
TANENBAUM, A. S.; WOODHULL, A. S. Sistemas operacionais. Porto Alegre: Bookman, 2008.
ZANIN, J. S. et al. Fundamentos de segurança da informação. Porto Alegre: Grupo A, 2018.
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Unidade 2
Classi�cação dos Sistemas Computacionais
Aula 1
Conceitos e Importância dos Sistemas de Computação
Conceitos e importância dos sistemas de computação
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Dica para você
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Olá, estudante!
Você está convidado a ingressar em um universo de conhecimento, compreensão e busca pelas
melhores práticas no processo de escolha de sistemas computacionais. Para tanto,
conheceremos as de�nições mais bem fundamentadas para categorizar esses sistemas e
descobriremos como alcançar um resultado mais satisfatório para a empresa nesse contexto.
Os sistemas computacionais são o coração da tecnologia moderna, pois oferecem uma
in�nidade de possibilidades e aplicações. Entender suas características e como são
classi�cados é essencial para aproveitar ao máximo suas potencialidades. Desde
supercomputadores que realizam cálculos impressionantes até microcomputadores versáteis
usados no dia a dia, cada sistema computacional desempenha um papel especí�co e fascinante.
A classi�cação dos sistemas ajuda na escolha da tecnologia certa e otimiza operações. Além
disso, dominar suas principais características, como processamento rápido, armazenamento
e�ciente e segurança robusta, é uma prática que revela o poder e a complexidade desses
sistemas. Estudar sobre esses temas não apenas amplia seu conhecimento técnico, mas
também abre portas para inovações e soluções criativas.
Mergulhe no mundo dos sistemas computacionais e descubra como eles moldam o futuro da
tecnologia!
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
Os sistemas computacionais são fundamentais no mundo moderno, e dominar suas
classi�cações e características é essencial para qualquer estudante de tecnologia. Vamos
veri�car como a classi�cação dos sistemas pode revelar muito sobre sua importância e
funcionalidades.
Primeiro, é válido salientar que os sistemas computacionais podem ser classi�cados de várias
formas, como por sua �nalidade, arquitetura e capacidade. Essa categorização não é apenas um
exercício acadêmico; ela desempenha um papel crucial na escolha de soluções adequadas para
problemas especí�cos. Por exemplo, sistemas podem ser divididos em sistemas de
processamento de dados, sistemas embarcados e sistemas de tempo real, cada um com
características próprias, que atendem a necessidades distintas.
A relevância dessa classi�cação não pode ser subestimada. Conhecer os diferentes tipos de
sistemas computacionais ajuda pro�ssionais da área da tecnologia a identi�carem quais são as
alternativas mais apropriadas para tarefas especí�cas, seja para otimizar o desempenho em
grandes empresas ou para desenvolver novos produtos tecnológicos. Além disso, entender
essas categorias auxilia na manutenção e na evolução dos sistemas, garantindo que eles
continuem suprindo as urgências do mercado e dos usuários.
Falando em características, cada sistema computacional possui atributos únicos que de�nem
sua funcionalidade e e�ciência. Desde a velocidade de processamento até a con�abilidade e
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escalabilidade, esses atributos interferem diretamente na escolha do sistema para aplicações
singulares. Por exemplo, um sistema embarcado em um dispositivo médico precisa ser
altamente con�ável e ter uma capacidade de processamento adequada para garantir seu
funcionamento correto.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você é gerente de uma
pequena empresa de marketing digital e está buscando expandir as operações do seu negócio.
Com o aumento da demanda por serviços, percebeu-se que o atual sistema computacional
utilizado pela empresa não está mais atendendo às necessidades da equipe. No entanto, você
não possui um conhecimento técnico profundo sobre sistemas computacionais e, ao pesquisar
sobre o assunto, encontrou termos como “supercomputadores”, “servidores”, “computadores
pessoais” e “sistemas embarcados”. Você se pergunta como de�nir e classi�car adequadamente
os diferentes tipos de sistemas computacionais para escolher o mais adequado ao contexto de
sua empresa.
Com base no conceito e na de�nição de sistemas computacionais, como classi�car os
diferentes tipos de sistemas disponíveis e qual seria o mais indicado para as necessidades de
sua empresade marketing digital?
Analisar os conceitos mencionados anteriormente não apenas ampliará seu conhecimento sobre
como os sistemas são organizados e classi�cados, mas também revelará a importância de
escolher e projetar sistemas com características especí�cas para atender às diversas demandas
da tecnologia. Ao entender a fundo esses aspectos, você estará mais preparado para enfrentar
desa�os e contribuir com inovações no campo dos sistemas computacionais.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Conceitos e de�nição da classi�cação dos sistemas
computacionais
Um sistema computacional é um conjunto de componentes interligados que trabalham em
sincronia para processar informações (Audy; Andrade; Cidral, 2005).
Os sistemas computacionais constituem uma das partes essenciais da infraestrutura
tecnológica que sustenta a sociedade moderna, desempenhando um papel vital em uma ampla
gama de aplicações, as quais abrangem desde tarefas cotidianas até operações complexas em
organizações e indústrias. Para compreender plenamente como funcionam os sistemas
computacionais, é importante investigar seus conceitos fundamentais e respectivas
classi�cações.
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Conceitos fundamentais
Um sistema computacional pode ser entendido como um conjunto de hardware, software e
periféricos que trabalham juntos para executar tarefas especí�cas. O hardware se refere aos
componentes físicos do sistema, como processador, memória, discos rígidos e dispositivos de
entrada/saída. O software é composto pelos programas e aplicativos que controlam o hardware
e executam as tarefas solicitadas, contemplando desde sistemas operacionais até aplicativos
especí�cos. Os periféricos são dispositivos externos conectados ao sistema, como impressoras,
monitores e armazenamento externo.
Classi�cação dos sistemas computacionais
Os sistemas computacionais podem ser classi�cados de várias maneiras, dependendo de
fatores como capacidade de processamento, arquitetura, uso e tamanho. A seguir, serão
elencadas algumas das classi�cações mais comuns:
1. Com base em capacidade de processamento
- Supercomputadores: sistemas extremamente poderosos, projetados para executar
cálculos complexos e processar grandes volumes de dados. Utilizados em áreas como
previsão do tempo, simulação de explosões nucleares e pesquisas cientí�cas avançadas.
- Mainframes: grandes computadores, capazes de processar extensos volumes de dados e
atender a muitos usuários simultaneamente. Usados por grandes organizações, como
bancos e seguradoras.
- Minicomputadores: mais poderosos que microcomputadores, porém menos potentes que
mainframes, os minicomputadores eram populares em empresas médias para a execução
de tarefas especí�cas. Atualmente, têm sido substituídos por servidores de alta
capacidade.
- Microcomputadores (PCs): são os computadores pessoais usados por indivíduos e
pequenas empresas. Incluem desktops, laptops e workstations, sendo projetados para uso
geral. 
2. Com base em arquitetura
- Sistemas centralizados: possuem um único processador ou um conjunto de
processadores que operam em um mesmo local. São comuns em aplicações nas quais a
centralização do processamento e dos dados é crucial (Dale; Lewis, 2010).
- Sistemas distribuídos: compreendem vários computadores interconectados, que
trabalham juntos para completar uma tarefa. Cada computador no sistema pode operar de
forma independente, mas compartilha recursos e informações com os outros. Alguns
exemplos são redes de computadores e sistemas em nuvem (Pressman; Maxim, 2021).
- Sistemas embarcados: são projetados para realizar funções especí�cas e integrados em
outros dispositivos, como eletrodomésticos, automóveis e equipamentos industriais
(Pressman; Maxim, 2021). 
3. Com base em uso
- Sistemas de tempo real: precisam responder a eventos ou estímulos em tempo real ou
quase real. Exemplos: sistemas de controle em fábricas, equipamentos médicos e
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sistemas de navegação aérea.
- Sistemas interativos: projetados para interagir diretamente com os usuários, fornecendo
respostas imediatas às suas entradas. Exemplos: sistemas de jogos e interfaces grá�cas
de usuário (GUI).
- Sistemas de processamento em lote: executam tarefas sem interação direta com o
usuário, processando grandes volumes de dados em um único lote. Exemplos:
processamento de folha de pagamento e geração de relatórios �nanceiros (Pressman;
Maxim, 2021). 
4. Com base em tamanho
- Computadores de mesa desktops: projetados para uso em um local �xo, com
componentes separados, como monitor, teclado e CPU.
- Notebooks laptops: computadores portáteis que combinam todos os componentes em
um único dispositivo compacto, viabilizando a mobilidade.
- Dispositivos móveis: incluem smartphones e tablets, que são computadores portáteis
desenvolvidos para promover a conectividade e o uso diário em diversas tarefas.
A categorização dos sistemas de computação oferece uma visão clara de suas habilidades e
aplicações, abrangendo desde computadores poderosos até dispositivos móveis de pequeno
porte. A compreensão dessas categorias – que se baseiam na capacidade de processamento,
arquitetura, uso e tamanho – é crucial para a escolha e a implementação e�cientes de soluções
tecnológicas. À medida que a tecnologia avança, novas classi�cações surgem, re�etindo o
progresso constante e a diversidade dos sistemas computacionais. 
A importância da classi�cação dos sistemas computacionais
A classi�cação de sistemas computacionais é relevante para a estruturação, análise e aplicação
das tecnologias de informação e comunicação em diferentes contextos. Ao classi�car os
sistemas de acordo com suas características, como capacidade de processamento, arquitetura,
uso e tamanho, é possível compreender de modo mais exato as funcionalidades de cada tipo de
sistema e, assim, escolher a solução mais adequada para uma necessidade especí�ca (Silva;
Borges, 2024). Nesse sentido, a classi�cação dos sistemas computacionais:
1. Facilita a tomada de decisões
Uma das principais vantagens da classi�cação dos sistemas computacionais é o fato de
que essa abordagem facilita a tomada de decisões em relação à escolha do sistema ideal
para determinadas tarefas ou ambientes. Ao compreender a diferença entre um
supercomputador e um microcomputador, uma organização pode tomar decisões mais
bem fundamentadas sobre em qual sistema deve investir para suportar tarefas como
análise de grandes volumes de dados ou atividades diárias de escritório (Silberschatz;
Galvin; Gagne, 2015).
2. Otimiza a alocação de recursos
A classi�cação é importante para que seja possível usar melhor os recursos, como
máquinas e softwares. Sistemas diferentes exigem investimentos distintos, manutenção e
suporte. Conhecendo as categorias e capacidades dos sistemas, as empresas podem
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alocar seus recursos �nanceiros e humanos de maneira mais e�ciente, evitando
sobrecargas ou subutilizações (Silva; Borges, 2024).
3. Melhora a e�ciência operacional
Ao compreender e aplicar de forma adequada a classi�cação dos sistemas de
computação, as empresas podem aprimorar sua e�ciência operacional. Por exemplo, a
escolha de um sistema de tempo real para monitoramento industrial garante que os
processos sejam controlados de forma e�ciente e sem atrasos. Do mesmo modo, um
sistema distribuído pode ser mais produtivo em ambientes que demandam alta
disponibilidade e redundância.
4. Dá suporte à inovação tecnológica
A classi�cação dos sistemas computacionais também exerce uma função indispensável no
suporte à inovação tecnológica. À medida que novas tecnologias emergem, elas são
frequentemente classi�cadas em categorias ou subcategorias inéditas, permitindo que as
organizações acompanhem as tendências tecnológicas e integrem inovações de maneira
estruturada. Isso ajuda a manter a competitividade e a capacidade de adaptação em um
mercado em constante evolução.
5. Facilita o ensino e a aprendizagem
No campo educacional,a classi�cação dos sistemas computacionais é essencial para o
ensino e a aprendizagem. Essa abordagem fornece uma estrutura clara para que
estudantes e pro�ssionais compreendam as diferenças e semelhanças entre os diversos
sistemas, possibilitando uma formação mais sólida e direcionada. Além disso, a
classi�cação ajuda a padronizar o conhecimento, tornando-o mais acessível e fácil de ser
transmitido.
É válido ressaltar, ainda, que a classi�cação dos sistemas computacionais é uma ferramenta
poderosa que vai além da simples categorização. Ela exerce impacto direto sobre a e�ciência
operacional, a alocação de recursos, a inovação tecnológica e o processo educacional. Ao
entender e aplicar corretamente essa classi�cação, organizações e indivíduos podem tomar
decisões mais bem fundamentadas e estratégicas, garantindo o uso otimizado da tecnologia
para atender às suas necessidades e objetivos.
Siga em Frente...
Características dos sistemas computacionais
Os sistemas computacionais são a base da tecnologia moderna, permitindo a execução de uma
grande variedade de tarefas, as quais abrangem desde simples cálculos até complexas
simulações cientí�cas. Para compreender como esses sistemas funcionam e de que modo
podem ser usados de forma e�ciente, é necessário conhecer suas principais características.
Essas características incluem atributos como capacidade de processamento, arquitetura,
escalabilidade, con�abilidade, segurança e usabilidade, cada qual desempenhando um papel
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crucial na funcionalidade e e�ciência dos sistemas computacionais. Con�ra, a seguir, mais
detalhes sobre essas características.
1. Capacidade de processamento
Refere-se à quantidade de dados que um sistema pode processar em um determinado
período de tempo. Essa característica é estimada pelo desempenho da Unidade de
Processamento (CPU). A capacidade de processamento é medida em termos de ciclos por
segundo (Hertz). Sistemas com maior capacidade de processamento são capazes de
executar tarefas mais complexas e de suportar uma carga de trabalho maior (Silva; Borges,
2024).
2. Arquitetura
Determina a forma e a organização dos seus componentes, incluindo o hardware e o
software. Existem diversas arquiteturas, como as que são baseadas em sistemas
centralizados, distribuídos ou em nuvem. A arquitetura tem um impacto signi�cativo sobre
a maneira como o sistema lida com tarefas, distribui recursos e interage com seus
componentes (Silva; Borges, 2024). Por exemplo, em um sistema distribuído, várias
máquinas independentes trabalham juntas para resolver um problema, o que pode
aumentar a e�ciência do sistema.
3. Escalabilidade
É a capacidade que um sistema computacional tem de crescer ou encolher em resposta às
mudanças nas demandas de trabalho (Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015). Um sistema
escalável pode ser ajustado para acomodar um aumento no número de usuários ou na
quantidade de dados sem que isso comprometa o desempenho. Esse é um aspecto crucial
para empresas que esperam crescimento ou que operam em ambientes voláteis, pois
permite que o sistema evolua de acordo com as necessidades, seja adicionando mais
recursos de hardware ou otimizando o software.
4. Con�abilidade
Corresponde à capacidade de o sistema operar corretamente e sem falhas ao longo do
tempo. Um sistema con�ável deve ser capaz de resistir a falhas de hardware, erros de
software e outros problemas inesperados, mantendo-se operacional e assegurando a
integridade dos dados. Sistemas com alta con�abilidade são muito utilizados em hospitais,
bancos e infraestruturas de transporte, nos quais falhas podem ter consequências graves.
5. Segurança
É uma característica que diz respeito à proteção dos dados e recursos contra acessos não
autorizados, ataques cibernéticos e outras ameaças (Silva; Borges, 2024). Medidas de
segurança incluem a criptogra�a, o uso de �rewalls, a autenticação de usuários e a
implementação de protocolos de segurança de rede. Em um ambiente no qual as ameaças
cibernéticas são cada vez mais so�sticadas, a segurança é uma preocupação central para
garantir que as informações con�denciais permaneçam protegidas.
�. Usabilidade
Refere-se à facilidade com que os usuários podem interagir com o sistema computacional
para executar suas tarefas (Pressman; Maxim, 2021). Um sistema com alta usabilidade é
intuitivo, com uma interface amigável e de fácil navegação, permitindo que os usuários
realizem suas atividades de forma e�ciente e sem problemas. A usabilidade é
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particularmente relevante em aplicativos de software e sistemas de informação, nos quais
a experiência do usuário pode determinar o êxito ou o fracasso de uma solução
tecnológica.
As características dos sistemas computacionais são fundamentais para determinar como esses
sistemas funcionam e de que maneira são usados em diferentes contextos. Capacidade de
processamento, arquitetura, escalabilidade, con�abilidade, segurança e usabilidade são
elementos fundamentais que in�uenciam a e�ciência, a segurança e a satisfação do cliente.
Dominar essas características torna possíveis a seleção e o desenvolvimento de sistemas que
atendam às necessidades especí�cas de indivíduos e organizações, assegurando o melhor uso
da tecnologia disponível.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados ao princípio dos componentes de
sistemas de informação, está apto para responder à pergunta feita no início desta aula: com
base no conceito e na de�nição de sistemas computacionais, como classi�car os diferentes
tipos de sistemas disponíveis e qual seria o mais indicado para as necessidades de sua empresa
de marketing digital? 
Solução
Primeiro, é necessário entender que um sistema computacional é composto por hardware,
software e periféricos que trabalham em conjunto para efetuar tarefas especí�cas. Para escolher
o sistema ideal para a resolução do caso apresentado, é preciso classi�car os sistemas
computacionais de acordo com sua capacidade de processamento, arquitetura, uso e tamanho.
Capacidade de processamento: já que a empresa não precisa processar grandes volumes
de dados cientí�cos, ela não necessitaria de um supercomputador. Um microcomputador,
como um desktop ou um laptop de alto desempenho, pode ser su�ciente para as tarefas
diárias da equipe.
Arquitetura: para uma empresa de pequeno porte, um sistema centralizado pode ser o mais
adequado, por meio do qual todos os dados e tarefas são geridos a partir de um servidor
principal, assegurando controle centralizado e fácil gerenciamento.
Uso: considerando os tipos de tarefas realizadas na empresa, que são principalmente
relacionadas ao marketing digital, como criação de conteúdo, análise de dados e
comunicação com clientes, um sistema interativo com interfaces amigáveis e responsivas
seria o ideal.
Tamanho: seria interessante optar por notebooks para sua equipe, já que esses
equipamentos oferecem portabilidade e desempenho su�cientes para suprir as
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necessidades diárias, ou por desktops, se a mobilidade não for uma prioridade.
Portanto, o sistema mais adequado para a empresa seria um conjunto de computadores
pessoais, como desktops ou notebooks, conectados a um servidor central para armazenar dados
e gerenciar tarefas, usando um sistema interativo e amigável. Isso permitirá que a organização
cresça e aumente as suas atividades de maneira e�ciente e controlada.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre a importância da classi�cação dos sistemas computacionais,
faça a leitura do artigo Abordagem multidisciplinar para ensino-aprendizagem de projetos de
sistemas computacionais com apoio do CompSim.
LISBOA, E. B. et al. Abordagem multidisciplinar para ensino-aprendizagem de projetos de
sistemas computacionais com Apoio do CompSim. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO DO
CEARÁ, MARANHÃO E PIAUÍ (ERCEMAPI), 10., 2022, São Luís, MA. Anais... Porto Alegre:
SociedadeBrasileira de Computação, 2022, p. 169-178.
Referências
AUDY, J. L. N.; ANDRADE, G. K.; CIDRAL, A. Fundamentos de sistemas de informação. Porto
Alegre: Grupo A, 2005.
DALE, N.; LEWIS, J. Ciência da computação. 4. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2010.
LISBOA, E. B. et al. Abordagem multidisciplinar para ensino-aprendizagem de projetos de
sistemas computacionais com Apoio do CompSim. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO DO
CEARÁ, MARANHÃO E PIAUÍ (ERCEMAPI), 10., 2022, São Luís, MA. Anais... Porto Alegre:
Sociedade Brasileira de Computação, 2022, p. 169-178. Disponível em:
https://sol.sbc.org.br/index.php/ercemapi/article/view/21971. Acesso em: 17 set. 2024.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SILBERSCHATZ, A.; GALVIN, P. B.; GAGNE, G. Fundamentos de sistemas operacionais. Rio de
Janeiro: LTC, 2015.
SILVA, G. P. da; BORGES, J. A. dos S. Arquitetura e organização de computadores: uma
introdução. Rio de Janeiro: LTC, 2024.
https://sol.sbc.org.br/index.php/ercemapi/article/view/21971/21794
https://sol.sbc.org.br/index.php/ercemapi/article/view/21971/21794
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃO
Aula 2
Principais Classi�cações dos Sistemas Computacionais - Parte I
Principais classi�cações dos sistemas computacionais - parte I
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Dica para você
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Olá, estudante!
A classi�cação de sistemas computacionais é essencial para entender como diferentes
arquiteturas e modelos moldam a tecnologia que usamos. Ao explorar a classi�cação baseada
na arquitetura, você saberá como escolher entre sistemas monolíticos, ou em nuvem,
considerando as particularidades inerentes a cada um deles. A classi�cação por modelo de
implementação, que abrange sistemas em tempo real e distribuídos, revela abordagens que
desa�am sua criatividade técnica. Além disso, a análise da complexidade e escala, em conjunto
com o tipo de processamento, proporciona uma visão sobre como lidar com grandes volumes de
dados e otimizar o desempenho. Estudar sobre esses temas não apenas enriquece sua
aprendizagem, mas também aprimora sua habilidade de resolver problemas práticos.
Mergulhe nesta jornada e descubra como essas classi�cações podem transformar sua carreira
na tecnologia! Prepare-se para esta trajetória de conhecimento! Vamos lá!
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
A classi�cação de sistemas computacionais representa um tema de pesquisa fascinante, que
nos ajuda a entender como diferentes arquiteturas e modelos de implementação moldam a
tecnologia que usamos diariamente. Pense em um mundo onde cada sistema é projetado de
maneira única para atender a diferentes necessidades – isso é o que a classi�cação baseada na
arquitetura de sistema nos revela. Essa abordagem divide os sistemas em categorias, como
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sistemas monolíticos, em rede, sistemas de arquitetura em camadas, em nuvem, permitindo que
você escolha a estrutura mais adequada para o seu projeto.
Por outro lado, a classi�cação por modelo de implementação nos apresenta diferentes métodos
de operação, como sistemas em tempo real, distribuídos ou embarcados. Cada modelo oferece
vantagens e desa�os especí�cos, e compreender essas nuances é fundamental para quem
deseja se aprofundar na área da tecnologia.
Além disso, a classi�cação por complexidade e escala, juntamente com a classi�cação por tipo
de processamento, introduz uma nova dimensão. Nesse caso, aprendemos a diferenciar
sistemas simples de sistemas complexos, descobrindo como tal distinção interfere no
desempenho e na escalabilidade. Sistemas que lidam com grandes volumes de dados ou que
exigem processamento paralelo, por exemplo, demandam uma abordagem estratégica para
garantir e�ciência e e�cácia.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você é engenheiro de
software de uma organização que está desenvolvendo um sistema para uma grande rede de
empresas. Tal sistema deverá gerenciar informações de clientes e produtos, consultas de dados,
além de fornecer suporte a uma plataforma on-line que permitirá consultas remotas em tempo
real. A empresa possui várias �liais distribuídas por diferentes estados, e o sistema precisa estar
acessível para milhares de pro�ssionais simultaneamente. Vale ressaltar, ainda, que o sistema
deve ser capaz de processar dados em tempo real, como a atualização de vendas e o controle de
estoque on-line, mas também precisa lidar com o processamento em lote para gerar relatórios
diários de atividades e estatísticas de clientes e produtos.
Com base nos requisitos do projeto, como classi�car o sistema em termos de complexidade e
escala. Qual tipo de processamento seria mais adequado para as diferentes funcionalidades
exigidas?
Estudar os temas mencionados anteriormente não apenas aprimorará seu conhecimento
técnico, mas também ampliará sua capacidade de resolver problemas reais, possibilitando que
você se destaque em um mercado cada vez mais competitivo. Explore essas classi�cações e
descubra como elas podem transformar sua compreensão sobre os sistemas computacionais e
suas respectivas aplicações no mundo moderno.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Classi�cação baseada na arquitetura de sistema e modelo de
implementação: uma exploração
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Antes de começarmos a analisar a classi�cação de sistemas computacionais de uma forma
mais minuciosa, é crucial compreender que a arquitetura de sistema é a base fundamental de um
programa, delineando como seus componentes se inter-relacionam para atingir um objetivo
especí�co. Ela funciona, por exemplo, como o projeto arquitetônico de um prédio: de�ne a
disposição das salas, a estrutura das paredes e a forma com que tudo se conecta para criar um
espaço funcional.
Ter ciência da importância de classi�car os sistemas pela arquitetura é vital para manter a
estrutura organizada de um software. As classi�cações abordam diferentes aspectos, como:
compreensão, reutilização, evolução e seleção. Na literatura dedicada a essa área (Silva; Borges,
2024, Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015), encontramos diversas maneiras de classi�car as
arquiteturas de sistemas. Algumas das mais comuns são:
1. Classi�cação baseada na arquitetura de sistema
- Foco principal: concentra-se na estrutura e na organização dos componentes dentro de
um sistema (Machado; Maia, 2013). Analisa de que modo diferentes partes do sistema,
como hardware, software, rede e dados, estão interligadas e interagem para executar as
funções desejadas.
As principais categorias desse modelo de classi�cação são:
- Sistemas monolíticos: possuem uma arquitetura única e integrada, na qual o hardware e o
software são parte de um único bloco. Historicamente, eram usados para aplicações
menos complexas e mais restritas (Machado; Maia, 2013).
Exemplo: computadores pessoais antigos, em que o sistema operacional e o hardware
eram fortemente integrados.
- Sistemas de rede: envolvem múltiplos computadores ou dispositivos conectados que
colaboram para o compartilhamento de recursos e informações. A comunicação é central
para a operação desses sistemas (Fedeli; Polloni; Peres, 2013).
Exemplos: redes locais (LANs) e redes de longa distância (WANs).
- Sistemas distribuídos: consistem em vários sistemas independentes que trabalham juntos
para atingir um objetivo comum. Cada componente pode estar em um local físico diferente,
mas todos cooperam para um processo global (Machado; Maia, 2013).
Exemplos: sistemas de computação em nuvem e redes de serviços distribuídos.
- Sistemas de arquitetura em camadas: organizam os componentes do sistema em
camadas, de modo que cada camadaexerce uma função especí�ca e interage com as
camadas acima e abaixo dela (Machado; Maia, 2013).
Exemplo: arquitetura de software em camadas, como o modelo OSI para redes, no qual
cada camada tem funções singulares. 
2. Classi�cação por modelo de implementação
- Foco principal: este tipo de classi�cação aborda a forma com que os sistemas são
implementados e a infraestrutura usada para fornecer serviços e funcionalidades.
As principais categorias desse modelo de classi�cação são:
- Modelos de implementação baseados em servidores: envolvem um ou mais servidores
que fornecem serviços e recursos a clientes ou usuários. O servidor centraliza o
gerenciamento e o processamento de dados (Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015).
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Exemplo: modelos cliente-servidor, em que o cliente solicita serviços ao servidor central.
- Modelos de implementação baseados em nuvem: utilizam a infraestrutura de computação
em nuvem para oferecer serviços e recursos escaláveis pela internet. A infraestrutura física
é gerenciada por provedores de nuvem, e os recursos podem ser acessados quando
necessário (Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015).
Exemplo: plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS),
Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP).
- Modelos de implementação embarcados: incorporam sistemas especializados
diretamente em dispositivos para realizar funções especí�cas. O sistema é projetado para
operar em um ambiente dedicado e geralmente não é acessível para modi�cações externas
(Silva; Borges, 2024).
Exemplos: sistemas de controle em eletrodomésticos, automóveis e dispositivos médicos.
- Modelos de implementação híbrido: combinam aspectos de diferentes modelos de
implementação para atender a necessidades especí�cas. Por exemplo, uma aplicação
pode usar uma combinação entre servidores locais e serviços em nuvem (Silva; Borges,
2024).
Exemplo: aplicações que utilizam tanto recurso local quanto serviços baseados em nuvem
para otimizar o desempenho e a escalabilidade.
A classi�cação baseada na arquitetura de sistema tem foco voltado à estrutura e à organização
dos componentes de hardware e software, bem como à forma com que estes se inter-
relacionam. Já a classi�cação por modelo de implementação se dedica a entender como os
sistemas são implementados e operados, considerando a infraestrutura usada para fornecer
serviços e recursos.
A arquitetura de sistema trata da organização interna e da con�guração dos componentes,
enquanto o modelo de implementação aborda o método e a infraestrutura utilizados para
disponibilizar e operar esses sistemas.
A escolha da melhor arquitetura de um sistema depende de diversos fatores, como: requisitos
funcionais e não funcionais, tamanho e complexidade do sistema, tecnologia disponível,
orçamento e tempo de desenvolvimento. Saber exatamente qual arquitetura melhor se adéqua à
realidade da empresa pode interferir diretamente no desempenho, escalabilidade, facilidade de
manutenção e capacidade de inovações.
Com o apoio dessas análises, �ca claro que a classi�cação baseada na arquitetura de sistema e
o modelo de implementação a ser adotado não correspondem a questões apenas técnicas, mas
também estratégicas. Esses fatores ajudam a alinhar as capacidades tecnológicas de uma
organização com seus objetivos de negócios, garantindo que os sistemas desenvolvidos sejam
robustos, escaláveis e sustentáveis a longo prazo. Ao entender as diferentes arquiteturas
disponíveis e suas respectivas características, os pro�ssionais podem tomar decisões mais bem
fundamentadas e criar soluções que atendam de modo mais preciso às necessidades dos
usuários e da organização.
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Siga em Frente...
Classi�cação por complexidade e escala e classi�cação por tipo
de processamento: uma visão geral
A classi�cação por complexidade e escala e a classi�cação por tipo de processamento são
técnicas usadas para categorizar sistemas computacionais levando em consideração suas
capacidades e o modo com que processam dados e executam tarefas (Silva; Borges, 2024).
Esses critérios são fundamentais para de�nir a adequação de uma solução tecnológica a um
determinado contexto, tomando como importância a complexidade do sistema e o tipo de
processamento necessário para suprir as necessidades do negócio ou aplicação.
A classi�cação de sistemas de software é uma ferramenta essencial para a compreensão das
características, funcionalidades e requisitos de tais sistemas. Ao analisar um sistema sob
diferentes perspectivas, como por complexidade, escala e tipo de processamento, podemos
tomar decisões mais corretas sobre seu desenvolvimento, manutenção e evolução (Machado;
Maia, 2013).
1. Classi�cação por complexidade e escala
Esta classi�cação avalia os sistemas de acordo com a complexidade das tarefas que
executam e a escala em que operam, ou seja, considerando a quantidade de dados
processados, o número de usuários atendidos ou a extensão da rede de operações (Perini,
2019).
- Sistemas de pequena escala: são projetados para lidar com uma quantidade limitada de
dados, atender a um número reduzido de usuários ou operar em um ambiente restrito
(Perini, 2019). Geralmente são simples em termos de arquitetura e requisitos de hardware.
Têm um baixo custo, manutenção simples e implantação rápida. Por outro lado, são
limitados em termos de escalabilidade e capacidade de processamento.
Exemplos: aplicações de escritório, software de gestão pessoal, pequenas bases de dados.
- Sistemas de média escala: atendem a um número maior de usuários ou processam
volumes mais extensos de dados, porém ainda dentro de um escopo controlado e limitado
(Pressman; Maxim, 2021). São sistemas com maior capacidade de processamento e
funcionalidade em comparação aos sistemas de pequena escala, com custos ainda
gerenciáveis. No entanto, enfrentam desa�os de escalabilidade quando as demandas
crescem.
Exemplos: sistemas de gestão empresarial para pequenas e médias empresas, sistemas de
controle de estoque, redes corporativas de médio porte.
- Sistemas de grande escala: são projetados para operar em larga escala, atendendo a
grandes volumes de dados, milhares ou milhões de usuários, ou operando em ambientes
distribuídos globalmente (Pressman; Maxim, 2021). São sistemas com alta escalabilidade,
robustez e capacidade para atender a necessidades complexas e variadas, porém têm um
alto custo de desenvolvimento e manutenção, assim como maior complexidade na gestão
e na garantia de desempenho.
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Exemplo: plataformas de redes sociais, sistemas de e-commerce global, infraestrutura de
nuvem. 
2. Classi�cação por tipo de processamento
Esta classi�cação considera a maneira pela qual os dados são processados e as
operações são executadas em um sistema. O tipo de processamento pode interferir
signi�cativamente na escolha da arquitetura, no desempenho e na adequação do sistema a
determinadas aplicações (Delgado; Ribeiro, 2017).
- Processamento em lote: dados são coletados ao longo do tempo e processados em
grandes blocos ou lotes em vez de serem processados imediatamente. Esse tipo de
processamento é comum em operações que não requerem resposta em tempo real
(Delgado; Ribeiro, 2017). Nesse caso, os sistemas possuem e�ciência no uso de recursos,
especialmente em tarefas repetitivas e que podem ser adiadas. Contudo, essa abordagem
não é adequada para aplicações que exigem respostas imediatas ou processamento em
tempo real.
Exemplo: processamento de folhas de pagamento, análise de dados de vendas diárias,
processamento de transações bancárias noturnas.
- Processamento em tempo real: os dados são processados imediatamente após sua
entrada, permitindo respostas quase instantâneas. Esse tipo de processamento é essencial
em sistemas nos quais a latência pode comprometer a e�cácia ou a segurança (Delgado;
Ribeiro, 2017). Sistemas com alta responsividade são essenciais para aplicações críticas,
nas quais o tempo de reaçãoé vital. Tais sistemas necessitam de hardware e software de
alto desempenho, o que pode aumentar os custos e a complexidade.
Exemplos: sistemas de controle de tráfego aéreo, aplicações de bolsa de valores, sistemas
de monitoramento de saúde.
- Processamento distribuído: o processamento é dividido entre vários sistemas ou
servidores que trabalham juntos para realizar tarefas. Isso permite que grandes volumes de
dados sejam processados simultaneamente em diferentes locais (Silva; Borges, 2024).
Nesse contexto, utilizam-se sistemas com alta escalabilidade, capacidade de lidar com
grandes volumes de dados e processamento complexo. Vale destacar, no entanto, que eles
apresentam grande complexidade na coordenação e gestão dos diferentes sistemas, além
de desa�os com a latência de rede e a consistência de dados.
Exemplos: computação em nuvem, redes de processamento paralelo, sistemas de Big Data.
- Processamento paralelo: várias operações ou tarefas são processadas simultaneamente,
utilizando-se múltiplos processadores ou núcleos de processamento. É comum em
aplicações que exigem grande capacidade de processamento em um curto período de
tempo (Silva; Borges, 2024). Nesse caso, usam-se sistemas com aumento signi�cativo na
velocidade de processamento, os quais são adequados para tarefas intensivas em
computação. Tais sistemas requerem software especializado e hardware compatível, o que
pode ser caro e de difícil implementação.
Exemplos: supercomputadores, renderização de grá�cos 3D, simulações cientí�cas.
Essas classi�cações ajudam a identi�car a técnica mais adequada para atender às necessidades
especí�cas de uma organização ou aplicação. Ao compreender a complexidade e a escala do
sistema, bem como o tipo de processamento necessário, os projetistas de sistemas e
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engenheiros de software podem escolher a arquitetura, as ferramentas e os recursos mais
apropriados para garantir que o sistema seja e�ciente, escalável e sustentável.
A escolha da classi�cação ideal, seja por sua complexidade e escala, seja por tipo de
processamento, é crucial para o êxito de um sistema computacional. Esse tipo de decisão exerce
impacto direto sobre o desempenho, a escalabilidade, os custos e a capacidade do sistema para
se aprimorar com as mudanças nas necessidades do negócio. Dominar essas classi�cações
permite uma melhor utilização de recursos e um planejamento mais bem-sucedido, resultando
em sistemas que atendem plenamente às expectativas e aos requisitos de seus usuários.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados à classi�cação por complexidade e
escala, bem como à classi�cação por tipo de processamento, está apto para responder às
perguntas feitas no início desta aula: com base nos requisitos do projeto, como classi�car o
sistema em termos de complexidade e escala. Qual tipo de processamento seria mais adequado
para as diferentes funcionalidades exigidas?
Solução
Você deveria classi�car o sistema descrito no caso apresentado como um sistema de grande
escala e alta complexidade, dada a necessidade de suportar milhares de usuários
simultaneamente e de integrar múltiplos componentes distribuídos geogra�camente. Para
promover a atualização de produtos e clientes on-line, o processamento em tempo real é
essencial para a garantia de respostas rápidas e precisas. Já no caso de tarefas como a geração
de relatórios diários, o processamento em lote seria o mais adequado, pois permitiria que
grandes volumes de dados fossem processados de forma coerente em horários programados.
Desse modo, o sistema atenderá às exigências de performance e con�abilidade necessárias para
o ambiente empresarial de alta performance.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre a arquitetura de sistemas, faça a leitura do artigo Uma
arquitetura para reduzir a complexidade e aumentar a produtividade do ciclo de vida do
desenvolvimento de sistemas.
OLIVEIRA, A. L. C. de; OLIVEIRA, J. P. M. de. Uma Arquitetura para reduzir a complexidade e
aumentar a produtividade do ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas. In: SIMPÓSIO
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbes/article/view/23921/23749
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbes/article/view/23921/23749
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbes/article/view/23921/23749
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BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE (SBES), 13., 1999, Florianópolis/SC. Anais... Porto
Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 1999, p. 158-171.
Referências
DELGADO, J.; RIBEIRO, C. Arquitetura de computadores. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
FEDELI, R. D.; POLLONI, E. G. F.; PERES, F. E. Introdução à ciência da computação. 2. ed. São
Paulo: Cengage Learning Brasil, 2013.
MACHADO, F. B.; MAIA, L. P. Arquitetura de sistemas operacionais. 5. ed. Rio de Janeiro: Grupo
GEN, 2013.
OLIVEIRA, A. L. C. de; OLIVEIRA, J. P. M. de. Uma Arquitetura para reduzir a complexidade e
aumentar a produtividade do ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas. In: SIMPÓSIO
BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE (SBES), 13., 1999, Florianópolis/SC. Anais... Porto
Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 1999, p. 158-171. Disponível em:
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbes/article/view/23921/23749. Acesso em: 13 ago. 2024.
PERINI, L. C. Administração de sistemas de informação. São Paulo: Unopar, 2019.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SILBERSCHATZ, A.; GALVIN, P. B.; GAGNE, G. Fundamentos de sistemas operacionais. Rio de
Janeiro: LTC, 2015.
SILVA, G. P. da; BORGES, J. A. dos S. Arquitetura e organização de computadores: uma
introdução. Rio de Janeiro: LTC, 2024.
Aula 3
Principais Classi�cações dos Sistemas Computacionais - Parte II
Principais classi�cações dos sistemas computacionais: parte II
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para assistir mesmo sem conexão à internet.
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Olá, estudante!
Aprender as singularidades da classi�cação por tecnologia de armazenamento, níveis de serviço
e suporte, e segurança e con�dencialidade é fundamental para quem deseja dominar o mundo da
computação e da TI. Compreender as especi�cidades dessas categorias vai muito além de um
conhecimento teórico; é sobre preparar-se para enfrentar os desa�os reais com os quais as
empresas se deparam diariamente. Nesse sentido, você aprenderá a escolher as tecnologias
certas para armazenar e acessar dados com e�ciência, a garantir que serviços essenciais sejam
entregues com qualidade e a proteger informações sensíveis contra ameaças. Estudar sobre
esses temas não apenas ampliará sua compreensão técnica, mas também o capacitará para
atuar como um pro�ssional capaz de tomar decisões críticas e estratégicas, protegendo e
otimizando recursos em qualquer ambiente de TI.
Aprofundar seu entendimento sobre tais conceitos é o primeiro passo para se tornar um
especialista indispensável no mercado.
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
A partir de agora, convido você a estudar e aprofundar sua compreensão sobre a classi�cação
dos sistemas de computação, que pode parecer desa�adora à primeira vista, mas é fundamental
para entender como as tecnologias que usamos diariamente funcionam e são protegidas. Com
base em conceitos como tecnologia de armazenamento e acesso, nível de serviço e suporte, e
segurança e con�dencialidade, será possível descobrir como os dados são gerenciados, de que
modo os serviços permanecem e�cientes e como as informações são protegidas contra
ameaças. Esses saberes não apenas formam a base para uma carreira sólida em TI, mas
também preparam você para enfrentar desa�os complexosinformações e realizem tarefas de forma e�ciente.
A TI é e�caz porque promove e�ciência, inovação, conectividade e acesso à informação (Audy;
Andrade; Cidral, 2005). Esses efeitos se tornam possíveis porque tudo está organizado em um
hardware, controlado por um software, que gera dados e é interligado por uma rede.
Vale ressaltar que a TI está presente em diversos ramos da sociedade (como negócios, saúde,
educação, governo e entretenimento), sempre gerando dados interligados e que podem ser
compartilhados de um modo geral. Diante desse cenário, percebemos que a Tecnologia da
Informação é um campo dinâmico e em constante evolução que molda o mundo em que
vivemos. Ao assimilar os fundamentos da TI, você estará mais bem preparado para aproveitar as
oportunidades e enfrentar os desa�os do futuro.
A evolução dos sistemas de informação: uma jornada pela era
digital
A evolução dos sistemas de informação é uma trajetória fascinante que re�ete o progresso
tecnológico e as mudanças nas necessidades das organizações e da sociedade no decorrer dos
anos. Desde os primeiros registros manuais até os complexos sistemas integrados e baseados
na nuvem disponíveis atualmente, os sistemas de informação passaram por várias fases de
desenvolvimento. A seguir, serão apresentadas as principais etapas dessa evolução e as
inovações que moldaram os sistemas de informação modernos.
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Os sistemas de informação atravessaram diversas fases, cada uma com momentos de extrema
relevância, o que gerou para a sociedade um ganho na operacionalização de processos (Baltzan;
Phillips, 2012).
Primeira fase – registros manuais e início da automação: durante a Revolução Industrial, as
organizações perceberam a necessidade de métodos mais e�cientes para gerenciar
informações. Os dados, nessa época, eram registrados manualmente em livros e planilhas,
processo que era demorado e propenso a erros (Audy; Andrade; Cidral, 2005). Com o
progresso tecnológico, máquinas de tabulação, como as criadas por Herman Hollerith,
começaram a ser usadas para automatizar a contagem e a organização de dados,
marcando o início da automação (Wazlawick, 2016).
Segunda fase – sistemas operacionais para microcomputadores: a introdução do MS-DOS
(Microsoft Disk Operating System) na década de 1980 sinalizou uma mudança signi�cativa
(Wazlawick, 2016). Esse sistema operacional para microcomputadores permitiu que
empresas e indivíduos tivessem acesso a poderosas ferramentas de processamento de
dados em uma escala muito menor e mais acessível do que os grandes mainframes. Essa
fase foi fundamental para a democratização do uso de computadores.
Terceira fase – a era da Internet e a popularização do Windows: a expansão da Internet na
década de 1990 e o lançamento do Windows 3.11 em 1983 foram acontecimentos
importantes pelo fato de trazerem uma interface grá�ca que tornou os computadores mais
acessíveis e fáceis de se usar (Wazlawick, 2016). A Internet abriu espaço para uma
conectividade sem precedentes, permitindo que os sistemas de informação se tornassem
mais integrados e colaborativos.
Quarta fase – computação móvel e em nuvem: o advento dos smartphones e tablets no
início dos anos 2000, juntamente com o desenvolvimento da computação em nuvem,
transformou completamente os sistemas de informação (Pressman; Maxim, 2021). A
computação móvel viabilizou o acesso a informações em qualquer lugar e a qualquer
momento, enquanto a computação em nuvem ofereceu escalabilidade e �exibilidade,
possibilitando que dados e aplicativos fossem acessados e gerenciados remotamente.
Quinta fase – integração da inteligência arti�cial: a integração da inteligência arti�cial (IA)
nos sistemas de informação representa a fase mais recente e revolucionária (Gabriel Filho,
2023) da evolução. Tecnologias de IA, como aprendizagem de máquina e análise de Big
Data, permitem que os sistemas sejam treinados para realizar tarefas complexas. Tais
sistemas exigem grandes quantidades de dados e capacidade de processamento, mas
oferecem enormes benefícios em termos de e�ciência e inovação.
Ao longo dessas fases, os sistemas de informação evoluíram de simples registros manuais para
so�sticadas plataformas inteligentes que dão suporte à tomada de decisões e à inovação em
todos os setores. Essa trajetória não apenas re�ete o avanço tecnológico, mas também a
capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas inovações para atender às
necessidades dinâmicas da sociedade.
Qual o valor da informação, um bem essencial na era digital?
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O valor da informação é um conceito central em várias áreas de atuação, como negócios, ciência,
tecnologia e vida cotidiana. A informação, quando corretamente coletada, processada, analisada
e utilizada, pode gerar visões valiosas que impulsionam a tomada de decisões, aumentam a
e�ciência, promovem a inovação e criam vantagens competitivas (Mancini; Souza-Concilio,
2022). Para entender plenamente o valor da informação, é importante veri�car como ela pode ser
aplicada a diferentes contextos, além de conhecer as características que a tornam valiosa.
No mundo dos negócios: auxilia na tomada de decisões estratégicas, visto que ocorre a
análise de preferência dos clientes, tendências dos produtos e movimentos dos
concorrentes.
Na ciência e tecnologia: neste caso, a informação é considerada a base para o progresso
pelo fato de conduzir experimentos que fomentam a evolução de áreas como biologia,
astronomia e medicina, pois a troca de informação entre pesquisadores acelera o
desenvolvimento das tecnologias.
Na tomada de decisões: a informação é essencial para a tomada de decisões e�cazes em
qualquer contexto, seja ele pro�ssional ou pessoal. Nas organizações, a tomada de
decisões fundamentada em dados se tornou uma prática comum.
Para que tenha valor, uma informação precisa apresentar algumas caraterísticas como precisão,
relevância, pontualidade, completude e acessibilidade (Mancini; Souza-Concilio, 2022). Tais
características garantem que a análise esteja apoiada em dados con�áveis e úteis, direcionando
todo o processo de tomada de decisão e inovação.
A informação é um conjunto de dados que precisam ser armazenados em locais que assegurem
sua proteção e integridade (Brookshear, 2013). Esse armazenamento pode ser efetuado de várias
maneiras, como por meios físicos, digitais, redes, nuvens, bancos de dados e Big Data.
Meios físicos: papéis e documentos impressos, como livros e documentos, os quais são
armazenados em arquivos ou bibliotecas. Hoje, essa abordagem vem sendo amplamente
substituída por meios digitais de armazenamento.
Meios digitais: disco rígido, mídias digitais (CD, DVD), pendrives, cartões de memória. O
grande diferencial, nesse caso, é a velocidade de acesso, visto que esses instrumentos são
portáteis, de modo que é possível levá-los para outro local.
Rede: servidores físicos e dedicados, bem como dispositivos de armazenamento
conectados à rede, utilizados para armazenar grandes quantidades de informações, as
quais poderão ser acessadas por múltiplos usuários.
Nuvem: é frequentemente considerada uma rede, pois as informações são armazenadas
em computadores remotos, os quais são acessados via Internet. Empresas como Amazon
Web, Google Cloud e Microsoft Azure passaram a oferecer soluções de armazenamento em
nuvem, o que revolucionou o processo de armazenamento seguro da informação.
Banco de dados: armazena um grande volume de informações estruturadas. É preciso
contar com o apoio de um sistema para ler e interpretar essas informações de forma clara
e rápida.
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Big Data: utilizado para armazenar volumes massivos de dados gerados em alta velocidade
e em grande variedade. Esse conjunto de informações é guardado até mesmo em locais
distribuídos.
Dessa forma, compreendemos que o valor da informação está em sua capacidade de
transformar dados brutos em conhecimento útil e aplicável, promovendo o progressocom con�ança e precisão.
Pense em quão grandioso seria saber exatamente como um sistema responde a milhares de
acessos simultâneos, ou de que modo os dados de milhões de pessoas são mantidos seguros
em um ambiente digital. Compreender esses mecanismos é como desvendar os segredos do
mundo digital que nos cerca, possibilitando que você se torne um especialista capaz de criar,
gerenciar e proteger as tecnologias que moldam o futuro.
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Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você trabalha em uma
empresa de consultoria �nanceira que lida com informações altamente sensíveis, incluindo
dados pessoais de clientes, relatórios �nanceiros e estratégias de investimento. Recentemente,
essa instituição decidiu adotar uma nova política de segurança da informação, na intenção de se
alinhar às melhores práticas do setor. Você foi incumbido, pelo seu diretor, de classi�car todos os
dados da empresa de acordo com seu nível de segurança e con�dencialidade, a �m de garantir
que cada tipo de informação receba a proteção adequada. Em sua análise, foi possível identi�car
três tipos principais de dados: relatórios �nanceiros internos, estratégias de investimento futuras
e dados pessoais de clientes. Como você deve classi�car cada tipo de dado por nível de
segurança e con�dencialidade. Quais medidas de proteção devem ser implementadas para
preservar a segurança dessas informações?
Ao se aprofundar no estudo desses temas, lembre-se de que cada conceito aprendido representa
um passo em direção à maestria no campo da tecnologia da informação. Este é um caminho de
grandes oportunidades, no qual cada detalhe compreendido pode fazer a diferença em sua
jornada pro�ssional.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Classi�cação por tecnologia de armazenamento e acesso
O volume com que armazenamos e acessamos informações teve um aumento signi�cativo ao
longo dos anos, impulsionado pelos progressos tecnológicos e pela crescente demanda por
soluções mais e�cazes e competentes. A classi�cação por tecnologia de armazenamento e
acesso nos permite compreender as diferentes maneiras de guardar e recuperar dados, cada
uma com características e aplicações especí�cas.
A classi�cação por tecnologia de armazenamento e acesso se refere à maneira com que os
sistemas de armazenamento de dados são categorizados com base na tecnologia subjacente
que utilizam para armazenar e acessar informações (Silva; Borges, 2024). Essa classi�cação é
essencial para entender as capacidades, limitações e aplicações ideais de variados tipos de
armazenamento em ambientes de computação. A seguir, descobriremos que é possível dividir os
armazenamentos em duas categorias principais:
1. Armazenamento direto
- Armazenamento magnético: é uma das tecnologias mais tradicionais, sendo amplamente
utilizada. Nessa categoria, os dados são armazenados em meios magnéticos, como discos
rígidos (HDD) e �tas magnéticas (Delgado; Ribeiro, 2017). Suas principais características
são: alta capacidade, durabilidade e acesso sequencial versus aleatório.
- Armazenamento óptico: utiliza a luz (geralmente lasers) para ler e gravar dados em discos
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ópticos, como CD, DVD, pendrive e Blu-ray. Essa tecnologia é conhecida por sua capacidade
de armazenar grandes volumes de dados em um formato físico compacto (Somasundaram;
Shrivastava; EMC Education Services, 2011). Suas principais características são:
portabilidade, longevidade e acesso sequencial.
- Armazenamento em estado sólido: os dispositivos de armazenamento em estado sólido,
como SSDs, utilizam memória �ash para armazenar dados. Diferentemente dos HDDs, não
possuem partes móveis, o que os torna muito mais rápidos e menos propensos a falhas
mecânicas (Somasundaram; Shrivastava; EMC Education Services, 2011). Suas principais
características são: alta velocidade de acesso e gravação, bem como resistência a
impactos. No entanto, apresentam um alto custo de implementação.
2. Armazenamento em rede
- Armazenamento SAN (Storage Area Network): rede de alta velocidade dedicada
exclusivamente ao armazenamento de dados, utilizada em grandes ambientes corporativos
(Somasundaram; Shrivastava; EMC Education Services, 2011).
- Armazenamento em nuvem: representa uma tecnologia moderna que permite o
armazenamento de dados em servidores remotos, os quais podem ser acessados pela
internet (Somasundaram; Shrivastava; EMC Education Services, 2011). Esses servidores
são mantidos por provedores de serviços de nuvem, como Amazon Web Services (AWS),
Google Cloud e Microsoft Azure. Suas principais características são: escalabilidade,
acessibilidade e alta segurança e con�abilidade.
Além da distinção entre armazenamento direto e em rede, podemos classi�car os sistemas de
armazenamento considerando outros critérios, como: tipo de mídia, capacidade de
armazenamento, velocidade de armazenamento, velocidade de acesso, custo por gigabyte,
durabilidade e facilidade de uso. Diante disso, percebemos que a escolha do modelo de
armazenamento ideal dependerá de diversos fatores, como:
Tipo de dados: dados sensíveis exigem soluções de armazenamento mais seguras.
Volume de dados: grandes volumes de dados demandam sistemas de alta capacidade.
Frequência de acesso: dados acessados com frequência se bene�ciam de tecnologias
mais rápidas.
Disponibilidade: sistemas críticos exigem alta disponibilidade e redundância.
Custo: o custo total de propriedade deve ser considerado, incluindo hardware, software,
energia e manutenção. 
Classi�cação por tipo de acesso
A tecnologia de acesso aos dados diz respeito à maneira com que o sistema acessa e recupera
os dados armazenados. O tipo de acesso pode ser determinado pelo padrão de operação e pela
necessidade de rapidez na recuperação dos dados. Con�ra alguns exemplos a seguir.
Acesso sequencial: envolve a leitura ou gravação de dados em uma sequência prede�nida.
Isso signi�ca que, para acessar um dado especí�co, o sistema precisa percorrer todos os
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dados anteriores até encontrá-lo. Esse modelo é mais lento, pois os dados não estão
organizados para um rápido acesso.
Acesso direto ou aleatório: permite que o sistema acesse qualquer parte do
armazenamento de forma direta, sem a necessidade de percorrer os dados
sequencialmente. O acesso é muito mais rápido e e�ciente, já que o sistema pode buscar e
recuperar dados de qualquer ponto de maneira independente.
Acesso em bloco: refere-se a um método em que os dados são lidos ou gravados em
grandes unidades (blocos) em vez de serem acessados individualmente. Esse tipo de
acesso é usado em sistemas de armazenamento de alto desempenho, nos quais grandes
volumes de dados precisam ser manipulados de modo e�ciente.
Cada tecnologia de armazenamento e acesso tem suas vantagens e desvantagens, e a
preferência por uma delas dependerá das necessidades especí�cas do usuário ou da
organização. Considerando desde a durabilidade e o custo-benefício do armazenamento
magnético até a velocidade e resistência do armazenamento em estado sólido, é importante
conhecer as características de cada tecnologia para tomar decisões corretas sobre o
armazenamento de dados.
Siga em Frente...
Classi�cação por nível de serviço e suporte: uma estrutura para
atendimento e�ciente
A classi�cação por nível de serviço e suporte é uma maneira de categorizar e avaliar a qualidade
e a abrangência dos serviços prestados por empresas, sobretudo em setores como tecnologia da
informação, telecomunicações e serviços ao cliente. Essa abordagem é fundamental para
garantir que os serviços oferecidos atendam às expectativas dos clientes e às necessidades
operacionais das empresas.
Ao pensar nesse processo como uma unidade essencial da organização, é possível mapear e
entender que tal estrutura permite que as empresas distribuam as demandas de forma e�ciente,
direcionando cada problema ao pro�ssional mais quali�cado para solucioná-lo com aptidão e no
menor tempopossível (Fedeli; Polloni; Peres, 2013).
Os níveis de suporte e serviços são divididos em categorias, cada uma com um grau de
complexidade e especialização crescente:
Níveis de serviço básico: os níveis de serviço são de�nidos por acordos conhecidos como
Service Level Agreements (SLA), os quais detalham os parâmetros especí�cos de
desempenho e qualidade que um serviço deve cumprir (Audy; Andrade; Cidral, 2005).
Nível intermediário de serviço: o provedor oferece uma melhoria no tempo de resposta e
uma disponibilidade mais alta do sistema. Esse nível de serviço é comum em sistemas
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corporativos de médio porte ou para serviços de backup e recuperação de dados que
exigem um suporte mais rápido.
Nível avançado de serviço: oferece garantias mais rigorosas em termos de desempenho,
tempo de resposta e disponibilidade. Esse nível é característico de grandes empresas ou
sistemas críticos nos quais qualquer interrupção pode causar prejuízos ou impactos
operacionais expressivos.
Nível de serviço premium: representa o máximo de garantia e suporte possível. É voltado
para sistemas e aplicações de missão crítica, em que a continuidade operacional é vital
para os negócios, e a qualidade do serviço não pode ser comprometida. O provedor
concede alta disponibilidade, suporte especializado e backup de sistemas redundantes.
Esses níveis variam amplamente a depender do tipo de serviço e das necessidades do cliente.
Geralmente incluem:
Disponibilidade: refere-se ao tempo durante o qual um serviço ou sistema está operacional
e disponível para uso. Em serviços críticos, como servidores ou sistemas de pagamento on-
line, uma alta disponibilidade (geralmente acima de 99,9%) é essencial (Audy; Andrade;
Cidral, 2005).
Tempo de resposta: mede o tempo que um serviço leva para responder a uma solicitação.
Isso pode incluir desde o tempo de carregamento de uma página web até o tempo de
resposta do suporte técnico.
Capacidade: relaciona-se à quantidade de recursos que um serviço pode manejar, como o
número de usuários simultâneos em uma plataforma ou a quantidade de dados possível de
ser processada por um sistema (Pressman; Maxim, 2021).
Escalabilidade: é a capacidade de um serviço aumentar ou diminuir recursos de acordo
com as necessidades, sem comprometer o desempenho (Pressman; Maxim, 2021). 
Níveis de suporte
O nível de suporte corresponde à qualidade e à abrangência da assistência que uma empresa
oferece a seus clientes. Isso pode incluir suporte técnico, atendimento ao cliente ou ajuda em
processos especí�cos. Os níveis de suporte normalmente são categorizados da seguinte
maneira: 
Suporte de nível 1: é o suporte básico, frequentemente fornecido por técnicos ou
atendentes de primeira linha que lidam com problemas comuns e simples, como
rede�nição de senhas, questões de con�guração básica e perguntas gerais sobre o produto
(Pressman; Maxim, 2021).
Suporte de nível 2: envolve técnicos mais experientes que tratam de problemas mais
complexos não resolvidos no nível 1. Isso pode incluir falhas de hardware, problemas de
software mais complicados e outros incidentes que requerem maior conhecimento técnico.
Suporte de nível 3: é o nível mais alto de suporte técnico, geralmente composto por
especialistas e engenheiros que têm profundo conhecimento sobre o produto ou serviço
em questão. Esses pro�ssionais lidam com problemas críticos e complexos que os níveis
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anteriores não puderam resolver. Além disso, podem trabalhar diretamente com os
desenvolvedores ou engenheiros do produto para encontrar soluções.
Suporte proativo: além dos níveis tradicionais, o suporte proativo abrange o monitoramento
contínuo de sistemas para identi�car e corrigir problemas antes que eles afetem o cliente
(Pressman; Maxim, 2021). Esse tipo de suporte é valioso em ambientes onde a prevenção
de falhas é crítica.
O serviço e o suporte em diferentes modelos de negócio podem ser divididos em:
Serviços de nuvem: provedores de serviços de nuvem, como Amazon Web Services (AWS),
Google Cloud e Microsoft Azure, comumente oferecem diversos níveis de serviço e suporte,
os quais variam conforme o plano escolhido pelo cliente. Níveis mais altos de serviço e
suporte, como maior disponibilidade e suporte técnico especializado, são frequentemente
oferecidos a um custo adicional.
Telecomunicações: em telecomunicações, a classi�cação por nível de serviço pode incluir
métricas como qualidade da ligação, cobertura de rede e tempo de resolução de
problemas. O suporte, por outro lado, pode comportar desde o suporte básico por telefone
até equipes especializadas para grandes contas empresariais.
Softwares empresariais: empresas que fornecem software como serviço (SaaS) geralmente
disponibilizam diferentes pacotes de suporte que incluem desde o acesso a bases de
conhecimento e FAQs até o suporte dedicado com gerentes de conta e engenheiros.
A classi�cação por nível de serviço e suporte é uma ferramenta essencial para gerenciar as
expectativas do cliente e garantir que os serviços prestados atendam às necessidades
operacionais. Conhecer as diferentes categorias dentro dessa classi�cação ajuda tanto os
provedores quanto os consumidores a estabelecerem acordos claros e mensuráveis,
assegurando uma experiência de serviço e�ciente e satisfatória. A evolução constante dos
modelos de serviço e suporte continua a moldar a forma com que as empresas interagem com
seus clientes, sempre buscando maior e�ciência e qualidade.
Classi�cação por segurança e con�dencialidade: protegendo
seus dados mais valiosos
A classi�cação por segurança e con�dencialidade é um sistema utilizado para categorizar
informações, sistemas e infraestruturas com base no nível de proteção requerido para garantir a
integridade, disponibilidade e con�dencialidade dos dados (Agra; Barboza, 2019). Essa
classi�cação é crucial para diversos setores, sobretudo para aqueles que lidam com dados
relevantes, como governo, �nanças, saúde e tecnologia.
Ao atribuir níveis diferenciados de classi�cação aos dados, podem-se implementar medidas de
segurança adequadas para cada tipo de informação, reduzindo o risco de vazamentos, acessos
não autorizados e outros incidentes de segurança.
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1. Classi�cação por segurança da informação
A segurança da informação engloba medidas e práticas adotadas para proteger dados
contra acessos não autorizados, ataques cibernéticos, perda ou corrupção. As
classi�cações por segurança da informação normalmente são alicerçadas em três pilares
fundamentais:
- Con�dencialidade: na segurança da informação, a con�dencialidade se refere à proteção
dos dados contra acessos não autorizados. Isso signi�ca que apenas indivíduos ou
sistemas autorizados têm permissão para visualizar ou manipular informações sensíveis. A
con�dencialidade é imprescindível para garantir a privacidade de dados pessoais,
informações �nanceiras, segredos comerciais e outros dados críticos (Escada et al., 2021).
- Integridade: envolve a garantia de que os dados permaneçam precisos e consistentes ao
longo do tempo, sem alterações não autorizadas. Isso é crucial em ambientes onde a
precisão dos dados é essencial, como em registros �nanceiros ou médicos (Escada et al.,
2021).
- Disponibilidade: assegura que os dados e sistemas possam ser acessados e utilizados
por usuários autorizados sempre que necessário. A falta de disponibilidade pode causar
interrupções em operações críticas, resultando em perdas �nanceiras ou de reputação
(Escada et al., 2021). 
2. Classi�cação de dados por con�dencialidade
As organizações classi�cam dados com base em seu nível de con�dencialidade para
determinar o nível adequado de proteção. Nessa abordagem, as principais categorias são:
- Público: dados classi�cados como públicos são informações que podem ser livremente
divulgadas sem riscos signi�cativos para a organização ou indivíduos. Exemplos incluem
relatórios anuais de empresas, materiais de marketinge dados estatísticos não sensíveis.
- Interno: informações restritas ao uso dentro da organização, as quais não devem ser
divulgadas ao público. Embora não sejam extremamente sensíveis, o acesso não
autorizado a essas informações pode causar inconvenientes ou danos limitados. Alguns
exemplos são políticas internas, diretórios de funcionários e relatórios de desempenho.
- Con�dencial: dados con�denciais são informações sensíveis que, se divulgadas, podem
gerar prejuízos signi�cativos à organização ou aos indivíduos. Esse tipo de dado requer
proteção rigorosa e inclui dados pessoais identi�cáveis, segredos comerciais e
comunicações internas estratégicas.
- Secreto: abrange dados que exigem um nível extremamente alto de proteção, pois a
divulgação não autorizada pode causar danos graves. Exemplos incluem planos de
negócios estratégicos, pesquisas e desenvolvimentos proprietários, e comunicações
con�denciais de alto nível.
- Ultrassecreto: categoria reservada para as informações mais sensíveis, cuja divulgação
pode resultar em danos catastró�cos, como ameaças à segurança nacional ou grandes
perdas �nanceiras. Tipicamente, esse nível de classi�cação é usado em contextos
governamentais ou militares.
A con�dencialidade pode ser assegurada por diferentes medidas de segurança, as quais são
implementadas para proteger os dados. Acompanhe, a seguir, algumas estratégias.
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Criptogra�a: é amplamente utilizada para proteger dados con�denciais e secretos. Ela
garante que os dados sejam ilegíveis para qualquer pessoa que não tenha a chave de
descriptogra�a correta.
Controle de acesso: sistemas de controle de acesso, como autenticação multifator (MFA) e
gestão de identidades, são essenciais para garantir que apenas indivíduos autorizados
possam acessar informações sensíveis.
Monitoramento e auditoria: a monitoração contínua e a auditoria regular de acessos e
atividades relacionadas aos dados ajudam a detectar e responder rapidamente a tentativas
de acesso não autorizado.
Segurança física: para informações ultrassecretas, além das medidas digitais, são
implementadas proteções físicas, como cofres seguros, salas de servidores com controle
de acesso estrito e segurança patrimonial.
A classi�cação por segurança e con�dencialidade é vital para a proteção de informações
sensíveis e críticas em qualquer organização. Dominar os diferentes níveis de con�dencialidade
e as medidas de segurança correspondentes a eles permite que as organizações preservem seus
dados de maneira e�caz, minimizando riscos e assegurando conformidade com
regulamentações (Escada et al., 2021). Em um mundo no qual as ameaças cibernéticas estão
em constante evolução, a classi�cação e a proteção adequadas das informações se mostram
mais importantes do que nunca.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados à classi�cação por segurança e
con�dencialidade, está apto para responder às perguntas feitas no início desta aula. Você
identi�cou três tipos principais de dados: relatórios �nanceiros internos, estratégias de
investimento futuras e dados pessoais de clientes. Como você deve classi�car cada tipo de dado
por nível de segurança e con�dencialidade. Quais medidas de proteção devem ser
implementadas para preservar a segurança dessas informações?
Solução
1. Relatórios �nanceiros internos
- Classi�cação con�dencial: estes relatórios contêm informações sensíveis sobre a saúde
�nanceira da empresa que, se divulgadas, poderiam prejudicar a organização.
- Medidas de proteção: criptogra�a de arquivos, controle de acesso restrito e
monitoramento de acesso.
2. Estratégias de investimento futuras
- Classi�cação secreta: estas informações são extremamente valiosas e, se caírem em
mãos erradas, podem comprometer o sucesso da empresa e bene�ciar concorrentes.
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- Medidas de proteção: criptogra�a avançada, autenticação multifator (MFA), segmentação
de rede, monitoramento contínuo e auditorias regulares.
3. Dados pessoais de clientes
- Classi�cação con�dencial: a proteção desses dados é crítica para cumprir
regulamentações de privacidade, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD),
no Brasil, ou o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), na União Europeia, além
de manter a con�ança dos clientes.
- Medidas de proteção: criptogra�a de dados, controle de acesso baseado em função
(RBAC), tokenização, conformidade com regulamentações e treinamento de segurança.
Essas medidas combinadas ajudarão você a proteger adequadamente os diferentes tipos de
dados, garantindo a segurança da informação e minimizando o risco de vazamentos ou acessos
não autorizados.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre a classi�cação por segurança, faça a leitura do artigo Gestão
segura e escalável de identidades através de múltiplas corrente de bloco.
SOUZA, L. A. C. de et al. Gestão segura e escalável de identidades através de múltiplas corrente
de blocos. In: WORKSHOP DE GESTÃO DE IDENTIDADES DIGITAIS – SIMPÓSIO BRASILEIRO DE
SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 22., 2022, Santa
Maria. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022, p. 167-170.
Referências
AGRA, A. D.; BARBOZA, F. F M. Segurança de sistemas da informação. Porto Alegre: Grupo A,
2019.
AUDY, J. L. N.; ANDRADE, G. K.; CIDRAL, A. Fundamentos de sistemas de informação. Porto
Alegre: Grupo A, 2005.
DELGADO, J.; RIBEIRO, C. Arquitetura de computadores. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
ESCADA, R. M. et al. Princípios de sistemas de informação. São Paulo: Cengage Learning Brasil,
2021.
FEDELI, R. D.; POLLONI, E. G. F.; PERES, F. E. Introdução à ciência da computação. 2. ed. São
Paulo: Cengage Learning Brasil, 2013.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg_estendido/article/view/21707/21531
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg_estendido/article/view/21707/21531
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg_estendido/article/view/21707/21531
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INFORMAÇÃO
SILVA, G. P. da; BORGES, J. A. dos S. Arquitetura e organização de computadores: uma
introdução. Rio de Janeiro: LTC, 2024.
SOMASUNDARAM, G; SHRIVASTAVA, A.; EMC Education Services. Armazenamento e
gerenciamento de informações. Porto Alegre: Grupo A, 2011.
SOUZA, L. A. C. de et al. Gestão segura e escalável de identidades através de múltiplas corrente
de blocos. In: WORKSHOP DE GESTÃO DE IDENTIDADES DIGITAIS – SIMPÓSIO BRASILEIRO DE
SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 22., 2022, Santa
Maria. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022, p. 167-170. Disponível
em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg_estendido/article/view/21707/21531. Acesso em: 17
ago. 2024.
Aula 4
Tipos de Sistemas de Computação
Tipos de sistemas de computação
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Para assistir este conteúdo é necessário que você acesse o AVA pelo
computador ou pelo aplicativo. Você pode baixar os vídeos direto no aplicativo
para assistir mesmo sem conexão à internet.
Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
Os sistemas de computação estão presentes em tudo, como em nossos smartphones e até
mesmo em carros autônomos. Entender as diferenças entre sistemas embarcados, distribuídos e
em tempo real é importante para quem deseja dominar o mundo da tecnologia.
Os sistemas embarcados são projetados para realizar funções especí�cas com e�ciência, como
no caso de eletrodomésticos ou dispositivos médicos. Já os sistemas distribuídos conectam
vários computadores, permitindo que trabalhem juntos, como ocorre em grandes redes de dados
e serviços na nuvem. Por outro lado, os sistemas em tempo real são cruciais em situações que
exigem respostas imediatas, como no contexto de veículos ou sistemas de controle industrial.
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbseg_estendido/article/view/21707/21531Disciplina
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Cada um desses sistemas resolve problemas complexos do mundo moderno, e dominá-los abre
portas para inúmeras oportunidades no campo da tecnologia. Estudá-los é o primeiro passo para
transformar ideias em soluções inovadoras e impactantes.
Prepare-se para esta jornada de aprendizagem! Vamos lá!
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
Os sistemas de computação estão presentes em praticamente todas as áreas da nossa vida,
manifestando sua relevância em contextos que abrangem desde os dispositivos mais simples
até as redes mais complexas. Ao iniciar o estudo desses sistemas, entendemos que eles não são
todos iguais. Existem diferentes tipos de sistemas de computação, cada um com características
e funções especí�cas que atendem a diversas demandas, dentre os quais podemos destacar os
sistemas embarcados, distribuídos e em tempo real.
Os sistemas embarcados são projetados para desempenhar tarefas especí�cas dentro de
dispositivos, como eletrodomésticos, carros ou equipamentos médicos. Sua principal
característica é o fato de operar de maneira otimizada e con�ável em um ambiente restrito,
geralmente com recursos limitados de processamento e memória.
Já os sistemas distribuídos são aqueles que trabalham de forma cooperativa em várias
máquinas ou processadores, que se encontram conectados por uma rede. Eles compartilham
dados e tarefas, o que garante maior escalabilidade e e�ciência. Você pode observar exemplos
desses sistemas ao pensar em serviços de nuvem, nos quais múltiplos servidores ajudam a
oferecer uma experiência �uida e integrada.
Por �m, os sistemas em tempo real são projetados para reagir a eventos em um tempo
predeterminado, o que é crítico em aplicações para as quais uma resposta rápida é vital, como
no caso de controladores de tráfego aéreo ou sistemas de frenagem automática em carros.
Nesses contextos, é importante que o sistema não apenas funcione, mas funcione no tempo
certo.
Esses três tipos de sistemas, apesar de distintos, exercem um papel fundamental no avanço da
tecnologia. Compreender os respectivos atributos dessas abordagens abre um leque de
oportunidades para desenvolver soluções inovadoras que in�uenciam a sociedade. Estudar
esses temas é o primeiro passo para entender como o mundo digital se organiza e de que forma
podemos contribuir para sua evolução.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você trabalha em uma
empresa de desenvolvimento de tecnologia que foi contratada para criar um sistema inovador
direcionado ao monitoramento e controle de uma usina de energia. Esse sistema precisa garantir
a operação segura e e�ciente da usina, respondendo rapidamente a qualquer variação nas
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condições de trabalho. Além disso, esse sistema deve ser integrado aos dispositivos de controle
já existentes na usina, a �m de que possa ser monitorado e gerenciado remotamente por várias
unidades de controle localizadas em diferentes partes do país.
Considerando as necessidades da usina de energia e os tipos de sistemas de computação
disponíveis, quais características de sistemas embarcados, distribuídos e de tempo real devem
ser priorizadas para propor uma solução? Explique como esses sistemas podem ser combinados
para atender aos requisitos do projeto em questão.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Tipos de sistemas de computação: uma visão abrangente
Os sistemas de computação evoluíram expressivamente ao longo dos anos, dando origem a uma
variedade de tipos, cada um com características e aplicações próprias. Essa diversidade é
resultado da busca constante por soluções mais e�cientes e adequadas às necessidades de
cada usuário e setor.
A diversidade e a complexidade dos sistemas de computação são a base das atividades
tecnológicas modernas. Tais sistemas exercem um papel fundamental em diversos setores, os
quais abrangem desde empresas e indústrias até o dia a dia das pessoas. Para entender como
os sistemas de computação moldam o mundo atual, é preciso conhecer seus diferentes tipos,
cada um projetado para suprir urgências especí�cas.
Sistemas como aqueles que operam em computadores pessoais (PCs) são os mais comuns e
familiares. Eles incluem desktops, laptops e tablets projetados para uso individual. Esses
sistemas são geralmente utilizados para tarefas cotidianas, como navegação na internet, edição
de documentos, jogos e comunicação. O poder de processamento dos PCs varia, mas esses
equipamentos normalmente são equipados com sistemas operacionais como Windows, macOS
ou Linux, que oferecem uma ampla gama de funcionalidades e suportam uma grande variedade
de aplicativos.
Siga em Frente...
De�nição e características de sistemas embarcados,
distribuídos e em tempo real
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Os sistemas de computação são essenciais em diversas aplicações modernas, visto que cada
um é projetado para atender a necessidades especí�cas. Dentre os principais tipos, destacam-se
os sistemas embarcados, distribuídos e de tempo real, que apresentam diferenças signi�cativas
em sua de�nição, características e aplicações.
A seguir, você terá acesso às principais distinções e qualidades existentes entre esses sistemas.
Sistemas embarcados
São sistemas de computação integrados a dispositivos maiores, projetados para realizar uma
função especí�ca. São parte integrante de máquinas ou equipamentos e operam de forma
autônoma para controlar ou monitorar os sistemas nos quais estão inseridos (Oliveira; Andrade,
2010).
Características
Especialização: os sistemas embarcados são altamente especializados para executar
tarefas singulares, como controle de motores, monitoramento de sinais vitais ou
gerenciamento de energia em dispositivos.
E�ciência em recursos: por causa das restrições de tamanho, energia e custo, esses
sistemas são otimizados para funcionar com recursos limitados, como memória e
poder de processamento.
Tempo real: muitos sistemas embarcados operam em tempo real, exigindo respostas
imediatas a eventos, embora nem todos sejam de tempo real.
Con�abilidade: são projetados para operar de forma contínua e con�ável, muitas
vezes em ambientes adversos, onde a falha não é uma opção.
Aplicações
Esses sistemas estão presentes em dispositivos que fazem parte do nosso dia a dia, como
controladores de airbags em automóveis, sistemas de navegação em aeronaves, marca-passos,
controles de micro-ondas, câmeras digitais, robôs industriais, etc.
Sistemas distribuídos
São compostos por múltiplos computadores que trabalham juntos para realizar uma tarefa
comum. Esses sistemas são interconectados por uma rede e cooperam para compartilhar
recursos e processar informações de forma coordenada (Oliveira; Andrade, 2010).
Características
Escalabilidade: um dos principais benefícios dos sistemas distribuídos é a
capacidade de escalar horizontalmente, adicionando mais nós (computadores) para
aumentar o poder de processamento.
Con�abilidade e tolerância a falhas: por causa da distribuição dos recursos, esses
sistemas podem continuar operando mesmo que alguns nós falhem, garantindo alta
disponibilidade e continuidade do serviço.
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Desempenho colaborativo: a carga de trabalho é dividida entre os nós, o que pode
resultar em uma maior e�ciência e velocidade de processamento, especialmente em
tarefas complexas.
Descentralização: não há um ponto único de falha, pois o controle e a execução das
tarefas são distribuídos entre os vários componentes do sistema.
Aplicações
Esses sistemas são amplamente utilizados em ambientes corporativos, como em servidores de
bancos de dados distribuídos, sistemas de armazenamento em nuvem (por exemplo, Google
Drive e Dropbox) e plataformas de streaming de vídeo.
Sistemas em tempo real
São sistemas de computação projetados para responder a eventos ou condições externas dentro
de um prazo rigorosamente de�nido. A principal característica desses sistemas é a suacapacidade de garantir que todas as operações críticas sejam executadas dentro do tempo
necessário para manter a operação segura e e�caz (Fedeli; Polloni; Peres, 2013).
Características
Prazos estritos: os sistemas de tempo real devem cumprir prazos rígidos, já que o
tempo de resposta é um fator crítico. A falha ao atender esses prazos pode resultar
em consequências graves.
Determinismo: esses sistemas operam de forma previsível, garantindo que as
respostas a eventos aconteçam dentro dos limites de tempo preestabelecidos
(Machado; Maia, 2013).
Prioridade: as tarefas em sistemas de tempo real são frequentemente priorizadas
com base em sua criticidade, assegurando que as mais importantes sejam
executadas primeiro.
Estabilidade: devem ser estáveis e con�áveis, funcionando de maneira consistente
sob todas as condições operacionais.
Aplicações
Sistemas de tempo real são usados em ambientes nos quais a segurança e a precisão são
críticas, como sistemas de controle de tráfego aéreo, equipamentos médicos de suporte à vida,
sistemas de controle industrial, sistemas meteorológicos e robótica. 
Sistemas embarcados, distribuídos e em tempo real: uma visão
geral
É importante saber que um sistema pode apresentar características comuns a mais de uma
categoria. Por exemplo, um sistema de controle industrial pode ser tanto embarcado quanto de
tempo real. A classi�cação dependerá do contexto e dos requisitos especí�cos da aplicação.
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INFORMAÇÃO
Embora os sistemas embarcados, distribuídos e de tempo real compartilhem algumas
propriedades, como a necessidade de alta con�abilidade, eles diferem em suas aplicações e
requisitos particulares. Sistemas embarcados são projetados para realizar tarefas especí�cas
dentro de dispositivos, muitas vezes em ambientes com recursos limitados (Oliveira; Andrade,
2010). Sistemas distribuídos, por outro lado, envolvem múltiplos computadores que colaboram
para oferecer maior escalabilidade e resiliência (Pressman; Maxim, 2021). Já os sistemas de
tempo real são críticos em situações nas quais o tempo de resposta é vital para o sucesso da
operação (Escada et al., 2021).
Cada tipo de sistema é desenvolvido para resolver problemas singulares e operar em ambientes
que exigem diferentes níveis de desempenho, e�ciência e segurança. Compreender as
disparidades entre esses sistemas viabiliza a escolha da solução mais adequada para cada
cenário de aplicação, assegurando que a tecnologia atenda da melhor forma possível às
necessidades dos usuários e organizações.
Deve-se ter em mente que os sistemas podem apresentar várias características distintas, além
de levar em conta a necessidade de cada organização. Também é imprescindível obter uma
compreensão apropriada acerca dos sistemas embarcados, distribuídos e de tempo real. Para
tanto, é válido distinguir as seguintes regras:
Segurança em sistemas embarcados: é sempre importante considerar a proteção conta
ameaças externas, porque nesses sistemas existem dispositivos críticos, como
automóveis e dispositivos médicos, os quais demandam medidas de segurança rigorosas
para proteger contra ataques cibernéticos (Agra; Barboza, 2019). A atualização de software
nessas aplicações é um grande desa�o em função da natureza integrada e da necessidade
de não interromper o funcionamento do dispositivo.
Arquitetura de sistemas distribuídos: validar as diferentes topologias de rede, como malha,
estrela e anel, afeta a e�ciência e a robustez dos sistemas distribuídos (Agra; Barboza,
2019). É preciso, ainda, analisar os mecanismos de sincronização, como o algoritmo de
tempo de Lamport, pois são essenciais para garantir que todos os nós de um sistema
distribuído obtenham uma visão consistente dos dados. A latência e a propagação na
comunicação entre os nós podem exercer impacto sobre o desempenho e a e�ciência dos
sistemas distribuídos, sobretudo em ambientes de larga escala (Dale; Lewis, 2010).
Desa�os na integração de sistemas embarcados, distribuídos e de tempo real: a
interoperabilidade de sistemas embarcados em uma infraestrutura distribuída pode ser
complexa, exigindo protocolos de comunicação padronizados e compatíveis,
especialmente aqueles que funcionam com baterias. Nesse contexto, o gerenciamento
e�ciente de energia é crítico para prolongar a vida útil do dispositivo (Dale; Lewis, 2010).
Esse processo garante a consistência, con�abilidade e qualidade dos sistemas de tempo
real, principalmente em ambientes distribuídos, o que exige rigorosos processos de testes
e validação.
A evolução tecnológica e as tendências futuras de integração com IoT (Internet das Coisas) vêm
impulsionando a evolução dos sistemas embarcados, que agora precisam se comunicar com
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃO
outros dispositivos e sistemas em uma rede distribuída (Morais et al., 2018).
É válido ressaltar, ainda, que a inteligência arti�cial e o aprendizado de máquina em sistemas de
tempo real e embarcados estão abrindo novas possibilidades, como o desenvolvimento de
sistemas autônomos que podem aprender e se adaptar em tempo real.
O custo do desenvolvimento e implementação de sistemas embarcados e de tempo real pode
ser elevado em virtude da necessidade de hardware especializado e de processos rigorosos de
validação. Os ciclos de vida longos também são caracterizados pelo alto custo, pois exigem
suporte prolongado, atualizações e manutenção, o que interfere no planejamento e nos custos
operacionais.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados à de�nição e às características de
sistemas embarcados, distribuídos e de tempo real, está apto para responder à pergunta feita no
início desta aula: considerando as necessidades da usina de energia e os tipos de sistemas de
computação disponíveis, quais características de sistemas embarcados, distribuídos e de tempo
real devem ser priorizadas para propor uma solução? Explique como esses sistemas podem ser
combinados para atender aos requisitos do projeto em questão.
Solução
Para atender às necessidades da usina de energia descrita no caso, a proposta de resolução
deve integrar características dos três tipos de sistemas relacionados a seguir:
1. Sistemas embarcados: para garantir a especialização e a e�ciência, o sistema deve incluir
módulos embarcados que sejam integrados aos dispositivos de controle da usina, como
sensores e atuadores, para monitorar e controlar operações especí�cas, como o controle
de temperatura e a regulação de válvulas. Esses módulos precisam ser e�cientes e
con�áveis, operando de forma autônoma e contínua.
2. Sistemas de tempo real: a segurança da usina depende de respostas rápidas e imediatas,
visto que, diante da ocorrência de qualquer variação operacional, alertas e sinalizadores
devem mostrar essa alteração. O sistema deve incorporar elementos de tempo real, pois
isso garante que qualquer desvio nos parâmetros críticos, como pressão ou temperatura,
seja detectado e corrigido imediatamente, dentro de prazos estritos. Por exemplo, se a
pressão em uma caldeira exceder o limite seguro, o sistema deve automaticamente ativar
válvulas de alívio para evitar explosões.
3. Sistemas distribuídos: a escalabilidade e a resiliência garantem que a usina possa ser
monitorada e controlada remotamente. O sistema deve ser distribuído, com diferentes
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃO
unidades de controle capazes de acessar e gerenciar o sistema em tempo real. Isso
permite que, mesmo que uma unidade de controle falhe ou �que inacessível, outras
unidades consigam assumir suas funções, assegurando a continuidade da operação.
Ao combinar esses três tipos de sistemas, a empresa pode desenvolver uma solução que não
apenas atenda aos requisitos de monitoramento e controle em tempo real da usina, mas também
ofereça alta disponibilidade, resiliência e e�ciência operacional, o que é essencial para o
funcionamento seguro e con�ável da usina de energia.
Saiba mais
Para saber mais detalhessobre a de�nição e as características de sistemas embarcados,
distribuídos e de tempo real, faça a leitura do artigo Uma arquitetura para compressão de código
em processadores embarcados.
SILVA, A. B. R.; SILVA, G. P. Uma arquitetura para compressão de código em processadores
embarcados. In: SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (SSCAD),
9., 2008, Campo Grande. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2008, p. 131-
138.
Referências
AGRA, A. D.; BARBOZA, F. F M. Segurança de sistemas da informação. Porto Alegre: Grupo A,
2019.
DALE, N.; LEWIS, J. Ciência da computação. 4. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2010.
ESCADA, R. M. et al. Princípios de sistemas de informação. São Paulo: Cengage Learning Brasil,
2021.
FEDELI, R. D.; POLLONI, E. G. F.; PERES, F. E. Introdução à ciência da computação. 2. ed. São
Paulo: Cengage Learning Brasil, 2013.
MACHADO, F. B.; MAIA, L. P. Arquitetura de sistemas operacionais. 5. ed. Rio de Janeiro: Grupo
GEN, 2013.
MORAIS, I. S. de et al. Introdução a Big Data e Internet das Coisas (IoT). Porto Alegre: Grupo A,
2018.
OLIVEIRA, A. S. de; ANDRADE, F. S. de. Sistemas embarcados: hardware e �rmware na prática.
Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2010.
https://sol.sbc.org.br/index.php/sscad/article/view/17677/17512
https://sol.sbc.org.br/index.php/sscad/article/view/17677/17512
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INFORMAÇÃO
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SILVA, A. B. R.; SILVA, G. P. Uma arquitetura para compressão de código em processadores
embarcados. In: SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (SSCAD),
9., 2008, Campo Grande. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2008, p. 131-
138. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sscad/article/view/17677/17512. Acesso
em: 22 ago. 2024.
Aula 5
Encerramento da Unidade
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Dica para você
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Olá, estudante!
Os sistemas computacionais são o coração da tecnologia moderna e oferecem uma in�nidade
de possibilidades e aplicações. Compreender suas principais características e o modo como são
classi�cados é essencial para aproveitar ao máximo suas potencialidades. Desde
supercomputadores que realizam cálculos impressionantes até microcomputadores versáteis
usados no dia a dia, cada tipo de sistema desempenha um papel especí�co e fascinante. A
classi�cação dos sistemas ajuda na escolha da tecnologia certa e otimiza operações. Além
disso, atributos como processamento rápido, armazenamento e�ciente e segurança robusta
revelam o poder e a complexidade desses conjuntos de dispositivos. Analisar esses temas não
apenas ampliará seu conhecimento técnico, mas também abrirá portas para inovações e
soluções criativas. Mergulhe no mundo dos sistemas computacionais e descubra como eles
moldam o futuro da tecnologia. Vamos lá!
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Disciplina
SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃO
Ponto de Chegada
Conceitos e de�nição da classi�cação dos sistemas
computacionais
Um sistema computacional é um conjunto de componentes interligados que trabalham em
sincronia para processar informações (Audy; Andrade; Cidral, 2005).
Os sistemas computacionais constituem uma das partes essenciais da infraestrutura
tecnológica que sustenta a sociedade moderna, desempenhando um papel vital em uma ampla
gama de aplicações, as quais abrangem desde tarefas cotidianas até operações complexas em
organizações e indústrias. Para compreender plenamente como funcionam os sistemas
computacionais, é importante investigar seus conceitos fundamentais e respectivas
classi�cações.
Conceitos fundamentais
Um sistema computacional pode ser entendido como um conjunto de hardware, software e
periféricos que trabalham juntos para executar tarefas especí�cas. O hardware se refere aos
componentes físicos do sistema, como processador, memória, discos rígidos e dispositivos de
entrada/saída. O software é composto pelos programas e aplicativos que controlam o hardware
e executam as tarefas solicitadas, contemplando desde sistemas operacionais até aplicativos
especí�cos. Os periféricos são dispositivos externos conectados ao sistema, como impressoras,
monitores e armazenamento externo.
A categorização dos sistemas de computação oferece uma visão clara de suas habilidades e
aplicações, abrangendo desde computadores poderosos até dispositivos móveis de pequeno
porte. A compreensão dessas categorias – que se baseiam na capacidade de processamento,
arquitetura, uso e tamanho – é crucial para a escolha e a implementação e�cientes de soluções
tecnológicas. À medida que a tecnologia avança, novas classi�cações surgem, re�etindo o
progresso constante e a diversidade dos sistemas computacionais.
A importância da classi�cação dos sistemas computacionais
A classi�cação de sistemas computacionais é relevante para a estruturação, análise e aplicação
das tecnologias de informação e comunicação em diferentes contextos. Ao classi�car os
sistemas de acordo com suas características, como capacidade de processamento, arquitetura,
uso e tamanho, é possível compreender de modo mais exato as funcionalidades de cada tipo de
sistema e, assim, escolher a solução mais adequada para uma necessidade especí�ca (Silva;
Borges, 2024).
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
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É válido ressaltar, ainda, que a classi�cação dos sistemas computacionais é uma ferramenta
poderosa que vai além da simples categorização. Ela exerce impacto direto sobre a e�ciência
operacional, a alocação de recursos, a inovação tecnológica e o processo educacional. Ao
entender e aplicar corretamente essa classi�cação, organizações e indivíduos podem tomar
decisões mais bem fundamentadas e estratégicas, garantindo o uso otimizado da tecnologia
para atender às suas necessidades e objetivos.
Características dos sistemas computacionais
Os sistemas computacionais são a base da tecnologia moderna, permitindo a execução de uma
grande variedade de tarefas, as quais abrangem desde simples cálculos até complexas
simulações cientí�cas. Para compreender como esses sistemas funcionam e de que modo
podem ser usados de forma e�ciente, é necessário conhecer suas principais características.
Essas características incluem atributos como capacidade de processamento, arquitetura,
escalabilidade, con�abilidade, segurança e usabilidade, cada qual desempenhando um papel
crucial na funcionalidade e e�ciência dos sistemas computacionais.
Classi�cação baseada na arquitetura de sistema e modelo de
implementação
Antes de começarmos a analisar a classi�cação de sistemas computacionais de uma forma
mais minuciosa, é crucial compreender que a arquitetura de sistema é a base fundamental de um
programa, delineando como seus componentes se inter-relacionam para atingir um objetivo
especí�co. Ela funciona, por exemplo, como o projeto arquitetônico de um prédio: de�ne a
disposição das salas, a estrutura das paredes e a forma com que tudo se conecta para criar um
espaço funcional.
Ter ciência da importância de classi�car os sistemas pela arquitetura é vital para manter a
estrutura organizada de um software. As classi�cações abordam diferentes aspectos, como:
compreensão, reutilização, evolução e seleção. Na literatura dedicada a essa área (Silva; Borges,
2024, Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015), encontramos diversas maneiras de classi�car as
arquiteturas de sistemas. Algumas das mais comuns são:
1. Classi�cação baseada na arquitetura de sistema
- Foco principal: concentra-se na estrutura e na organização dos componentes dentro de
um sistema (Machado; Maia, 2013). Analisa de que modo diferentes partes do sistema,
como hardware, software, redee dados, estão interligadas e interagem para executar as
funções desejadas.
2. Classi�cação por modelo de implementação
- Foco principal: este tipo de classi�cação aborda a forma com que os sistemas são
implementados e a infraestrutura usada para fornecer serviços e funcionalidades.
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
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A classi�cação baseada na arquitetura de sistema tem foco voltado à estrutura e à organização
dos componentes de hardware e software, bem como à forma com que estes se inter-
relacionam. Já a classi�cação por modelo de implementação se dedica a entender como os
sistemas são implementados e operados, considerando a infraestrutura usada para fornecer
serviços e recursos.
A arquitetura de sistema trata da organização interna e da con�guração dos componentes,
enquanto o modelo de implementação aborda o método e a infraestrutura utilizados para
disponibilizar e operar esses sistemas.
A escolha da melhor arquitetura de um sistema depende de diversos fatores, como: requisitos
funcionais e não funcionais, tamanho e complexidade do sistema, tecnologia disponível,
orçamento e tempo de desenvolvimento. Saber exatamente qual arquitetura melhor se adéqua à
realidade da empresa pode interferir diretamente no desempenho, escalabilidade, facilidade de
manutenção e capacidade de inovações.
Com o apoio dessas análises, �ca claro que a classi�cação baseada na arquitetura de sistema e
o modelo de implementação a ser adotado não correspondem a questões apenas técnicas, mas
também estratégicas. Esses fatores ajudam a alinhar as capacidades tecnológicas de uma
organização com seus objetivos de negócios, garantindo que os sistemas desenvolvidos sejam
robustos, escaláveis e sustentáveis a longo prazo. Ao entender as diferentes arquiteturas
disponíveis e suas respectivas características, os pro�ssionais podem tomar decisões mais bem
fundamentadas e criar soluções que atendam de modo mais preciso às necessidades dos
usuários e da organização.
Classi�cação por complexidade e escala e por tipo de
processamento
A classi�cação por complexidade e escala e a classi�cação por tipo de processamento são
técnicas usadas para categorizar sistemas computacionais levando em consideração suas
capacidades e o modo com que processam dados e executam tarefas (Silva; Borges, 2024).
Esses critérios são fundamentais para de�nir a adequação de uma solução tecnológica a um
determinado contexto, tomando como importância a complexidade do sistema e o tipo de
processamento necessário para suprir as necessidades do negócio ou aplicação.
A classi�cação de sistemas de software é uma ferramenta essencial para a compreensão das
características, funcionalidades e requisitos de tais sistemas. Ao analisar um sistema sob
diferentes perspectivas, como por complexidade, escala e tipo de processamento, podemos
tomar decisões mais corretas sobre seu desenvolvimento, manutenção e evolução (Machado;
Maia, 2013).
Classi�cação por complexidade e escala: esta classi�cação avalia os sistemas de acordo
com a complexidade das tarefas que executam e a escala em que operam, ou seja,
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
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considerando a quantidade de dados processados, o número de usuários atendidos ou a
extensão da rede de operações (Perini, 2019).
Classi�cação por tipo de processamento: esta classi�cação considera a maneira pela qual
os dados são processados e as operações são executadas em um sistema. O tipo de
processamento pode interferir signi�cativamente na escolha da arquitetura, no
desempenho e na adequação do sistema a determinadas aplicações (Delgado; Ribeiro,
2017).
Classi�cação por tecnologia de armazenamento e acesso
O volume com que armazenamos e acessamos informações teve um aumento signi�cativo ao
longo dos anos, impulsionado pelos progressos tecnológicos e pela crescente demanda por
soluções mais e�cazes e competentes. A classi�cação por tecnologia de armazenamento e
acesso nos permite compreender as diferentes maneiras de guardar e recuperar dados, cada
uma com características e aplicações especí�cas.
A classi�cação por tecnologia de armazenamento e acesso se refere à maneira com que os
sistemas de armazenamento de dados são categorizados com base na tecnologia subjacente
que utilizam para armazenar e acessar informações (Silva; Borges, 2024). Essa classi�cação é
essencial para entender as capacidades, limitações e aplicações ideais de variados tipos de
armazenamento em ambientes de computação. Descobrimos que é possível dividir os
armazenamentos em duas categorias principais: armazenamento direto (meio magnético, ótico e
estado sólido) e armazenamento em rede (nuvem e storage area network). 
Classi�cação por nível de serviço e suporte
A classi�cação por nível de serviço e suporte é uma maneira de categorizar e avaliar a qualidade
e a abrangência dos serviços prestados por empresas, sobretudo em setores como tecnologia da
informação, telecomunicações e serviços ao cliente. Essa abordagem é fundamental para
garantir que os serviços oferecidos atendam às expectativas dos clientes e às necessidades
operacionais das empresas.
Ao pensar nesse processo como uma unidade essencial da organização, é possível mapear e
entender que tal estrutura permite que as empresas distribuam as demandas de forma e�ciente,
direcionando cada problema ao pro�ssional mais quali�cado para solucioná-lo com aptidão e no
menor tempo possível (Fedeli; Polloni; Peres, 2013).
Os níveis de suporte e serviços são divididos em categorias, cada uma com um grau de
complexidade e especialização crescente.
Classi�cação por segurança e con�dencialidade
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A classi�cação por segurança e con�dencialidade é um sistema utilizado para categorizar
informações, sistemas e infraestruturas com base no nível de proteção requerido para garantir a
integridade, disponibilidade e con�dencialidade dos dados (Agra; Barboza, 2019). Essa
classi�cação é crucial para diversos setores, sobretudo para aqueles que lidam com dados
relevantes, como governo, �nanças, saúde e tecnologia.
Ao atribuir níveis diferenciados de classi�cação aos dados, podem-se implementar medidas de
segurança adequadas para cada tipo de informação, reduzindo o risco de vazamentos, acessos
não autorizados e outros incidentes de segurança.
Tipos de sistemas de computação
Os sistemas de computação evoluíram expressivamente ao longo dos anos, dando origem a uma
variedade de tipos, cada um com características e aplicações próprias. Essa diversidade é
resultado da busca constante por soluções mais e�cientes e adequadas às necessidades de
cada usuário e setor.
Sistemas como aqueles que operam em computadores pessoais (PCs) são os mais comuns e
familiares. Eles incluem desktops, laptops e tablets projetados para uso individual. Esses
sistemas são geralmente utilizados para tarefas cotidianas, como navegação na internet, edição
de documentos, jogos e comunicação. O poder de processamento dos PCs varia, mas esses
equipamentos normalmente são equipados com sistemas operacionais como Windows, macOS
ou Linux, que oferecem uma ampla gama de funcionalidades e suportam uma grande variedade
de aplicativos.
De�nição e características de sistemas embarcados,
distribuídos e em tempo real
Os sistemas de computação são essenciais em diversas aplicações modernas, visto que cada
um é projetado para atender a necessidades especí�cas. Dentre os principais tipos, destacam-se
os sistemas embarcados, distribuídos e de tempo real, que apresentam diferenças signi�cativas
em sua de�nição, características e aplicações.
As principais distinções e qualidades existentes entre esses sistemas servem como base para
classi�cá-los em: sistemas embarcados, sistemas distribuídos e sistemas de tempo real.
Embora os sistemas embarcados, distribuídos e de tempo real compartilhem algumas
propriedades, como a necessidade de alta con�abilidade, eles diferem em suas aplicações e
requisitos particulares. Sistemas embarcados são projetados para realizar tarefas especí�casdentro de dispositivos, muitas vezes em ambientes com recursos limitados (Oliveira; Andrade,
2010). Sistemas distribuídos, por outro lado, envolvem múltiplos computadores que colaboram
para oferecer maior escalabilidade e resiliência (Pressman; Maxim, 2021). Já os sistemas de
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tempo real são críticos em situações nas quais o tempo de resposta é vital para o sucesso da
operação (Escada et al., 2021).
A evolução tecnológica e as tendências futuras de integração com IoT (Internet das Coisas) vêm
impulsionando a evolução dos sistemas embarcados, que agora precisam se comunicar com
outros dispositivos e sistemas em uma rede distribuída (Morais et al., 2018).
É válido ressaltar, ainda, que a inteligência arti�cial e o aprendizado de máquina em sistemas de
tempo real e embarcados estão abrindo novas possibilidades, como o desenvolvimento de
sistemas autônomos que podem aprender e se adaptar em tempo real.
O custo do desenvolvimento e implementação de sistemas embarcados e de tempo real pode
ser elevado em virtude da necessidade de hardware especializado e de processos rigorosos de
validação. Os ciclos de vida longos também são caracterizados pelo alto custo, pois exigem
suporte prolongado, atualizações e manutenção, o que interfere no planejamento e nos custos
operacionais.
É Hora de Praticar!
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Em uma escola de tecnologia, os alunos estão estudando sobre diferentes tipos de sistemas
computacionais. O professor apresentou uma tarefa: identi�car e classi�car diversos sistemas
em três categorias principais: sistemas operacionais, sistemas de aplicação e sistemas
embarcados.
Um dos estudantes, chamado Lucas, �cou confuso sobre como classi�car alguns dos sistemas
que ele encontrou. O aluno trouxe os seguintes itens para discussão:
Um software que controla a temperatura de um forno industrial.
Um aplicativo de celular usado para gerenciamento de tarefas.
O Windows 10, que é um sistema operacional de desktop.
Como Lucas deve classi�car cada um dos itens apresentados? Por quê?
Vamos à solução:
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Sistema embarcado: o software que controla a temperatura do forno industrial deve ser
classi�cado como um sistema embarcado, já que é projetado para operar de maneira
especí�ca em um dispositivo, realizando funções dedicadas em tempo real.
Sistema de aplicação: o aplicativo de celular usado para gerenciamento de tarefas se
encaixa na categoria de sistemas de aplicação. Ele é desenvolvido para atender a uma
necessidade singular dos usuários, oferecendo funcionalidades que facilitam o dia a dia.
Sistema operacional: o Windows 10 é classi�cado como um sistema operacional, pois
gerencia o hardware do computador e fornece uma plataforma para a execução de
programas e aplicações.
Conclusão
Lucas entendeu que a classi�cação de sistemas computacionais depende da função que cada
item desempenha e do contexto em que é utilizado. Essa atividade ajudou a consolidar o
conhecimento desse estudante sobre as categorias de sistemas computacionais.
O mapa mental a seguir apresenta um breve resumo sobre os conceitos e a importância dos
sistemas de computação, as principais classi�cações dos sistemas computacionais e os tipos
de sistemas de computação.
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AGRA, A. D.; BARBOZA, F. F M. Segurança de sistemas da informação. Porto Alegre: Grupo A,
2019.
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
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AUDY, J. L. N.; ANDRADE, G. K.; CIDRAL, A. Fundamentos de sistemas de informação. Porto
Alegre: Grupo A, 2005.
DELGADO, J.; RIBEIRO, C. Arquitetura de computadores. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
ESCADA, R. M. et al. Princípios de sistemas de informação. São Paulo: Cengage Learning Brasil,
2021.
FEDELI, R. D.; POLLONI, E. G. F.; PERES, F. E. Introdução à ciência da computação. 2. ed. São
Paulo: Cengage Learning Brasil, 2013.
MACHADO, F. B.; MAIA, L. P. Arquitetura de sistemas operacionais. 5. ed. Rio de Janeiro: Grupo
GEN, 2013.
MORAIS, I. S. de et al. Introdução a Big Data e Internet das Coisas (IoT). Porto Alegre: Grupo A,
2018.
OLIVEIRA, A. S. de; ANDRADE, F. S. de. Sistemas embarcados: hardware e �rmware na prática.
Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2010.
PERINI, L. C. Administração de sistemas de informação. São Paulo: Unopar, 2019.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SILBERSCHATZ, A.; GALVIN, P. B.; GAGNE, G. Fundamentos de sistemas operacionais. Rio de
Janeiro: LTC, 2015.
SILVA, G. P. da; BORGES, J. A. dos S. Arquitetura e organização de computadores: uma
introdução. Rio de Janeiro: LTC, 2024.
,
Unidade 3
Tecnologias de Desenvolvimento de Sistemas
Aula 1
Fundamentos Gerais Sobre Desenvolvimento de Sistemas
Fundamentos gerais sobre desenvolvimento de sistemas
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Dica para você
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Olá, estudante!
O desenvolvimento de sistemas de informação é uma disciplina fascinante e essencial para
qualquer organização moderna, já que envolve não apenas a criação de software, mas também o
planejamento estratégico e a solução de problemas complexos que exercem impacto direto
sobre o sucesso de uma empresa. Ao conhecer o ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas
(SDLC), você descobrirá como cada fase desse processo, considerando desde o planejamento
até a manutenção, desempenha um papel crucial na construção de sistemas e�cientes e
seguros.
Compreender os fundamentos do SDLC é como dominar o roteiro de uma grande produção. Você
aprende a estruturar e guiar um projeto, garantindo que ele atenda às necessidades dos usuários
e seja entregue no prazo.
Estudar sobre os temas mencionados não apenas ampliará suas habilidades técnicas, mas
também fortalecerá sua capacidade de gerenciar projetos, liderar equipes e inovar. Cada conceito
aprendido por você poderá ser aplicado diretamente na criação de soluções tecnológicas que
fazem a diferença no mundo. Por isso, mergulhe fundo no estudo do desenvolvimento de
sistemas. O conhecimento adquirido abrirá portas para inúmeras oportunidades na sua carreira.
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
Vivemos numa era em que a tecnologia é o enfoque das atividades de qualquer organização.
Nesse sentido, convido você a mergulhar nesse emaranhado de informações e conceitos que
ajudam a entender como ocorre o desenvolvimento de software. Todas as empresas, desde as
de pequeno porte até as grandes organizações, dependem de sistemas de informação para gerir
dados, aprimorar processos e tomar decisões estratégicas. O desenvolvimento desses sistemas
consiste em uma atividade que vai além de apenas escrever códigos; é um processo complexo e
vital que envolve planejamento, design, testes e manutenção constante. Aprender sobre os
princípios do desenvolvimento de sistemas de informação, bem como sobre o ciclo de vida do
desenvolvimento de sistemas (SDLC), é uma prática indispensável para qualquer pro�ssional que
queira atuar na área de tecnologia, pois são essas habilidades que garantem a criação de
soluções tecnológicas robustas e alinhadas às demandas do mercado.
Você está no início de uma jornada fascinante, a qual combina criatividade, lógica e inovação.
Investigar o desenvolvimento de sistemas de informação e o SDLC não somente permitirá que
você entenda como grandes projetos de software são construídos, mas também o capacitará
para criar soluções que fazem a diferença no mundo real. Cada conceito dominado se tornará
umaferramenta valiosa no seu arsenal, possibilitando que você enfrente desa�os complexos
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SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
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com con�ança. Imagine o quão grati�cante seria participar da criação de sistemas que
transformam negócios, facilitam a vida das pessoas e impulsionam o progresso. Esse é o poder
que você está prestes a adquirir. Então, mergulhe de cabeça nesta jornada de estudos, sabendo
que o que você aprender a partir de agora será a base para uma carreira cheia de oportunidades
e realizações.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você foi recentemente
contratado como analista de sistemas em uma empresa de desenvolvimento de software. Essa
organização acabou de �rmar um contrato para criar um sistema de gestão de estoque
direcionado a uma grande rede de lojas. O cliente espera que o sistema ajude a otimizar o
controle de estoque, reduza desperdícios e melhore a e�ciência logística. No entanto, você
percebe que o projeto foi iniciado sem um planejamento adequado, pulando diretamente para a
fase de desenvolvimento. A equipe de programação já começou a escrever o código, mas sem
uma clara de�nição dos requisitos ou design do sistema.
Diante desse cenário, o seu gerente direto faz as seguintes perguntas: considerando os
fundamentos e fases do ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas (SDLC), quais serão os
possíveis riscos se dermos continuidade ao projeto da forma como vem sendo conduzido? Quais
etapas você recomendaria revisar ou implementar antes de prosseguir com o desenvolvimento?
Por quê?
Vamos lá! Você é um estudante fantástico e com certeza conseguirá encontrar a melhor
proposta de resolução para o caso ao se aprofundar em suas análises.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Fundamentos gerais do desenvolvimento de sistemas
Desenvolvimento de sistemas é o processo de criação de softwares voltado ao atendimento a
necessidades especí�cas de um usuário ou organização. O desenvolvimento de sistemas é uma
área central no campo da tecnologia da informação, a qual envolve a criação, implementação e
manutenção de sistemas de software com o objetivo de solucionar problemas especí�cos ou
suprir as demandas de usuários e organizações. Esses sistemas podem variar, de modo que são
representados tanto por aplicativos simples quanto por complexas infraestruturas de TI. Eles
desempenham um papel crucial na automação de processos, na melhoria da e�ciência
operacional e na facilitação da tomada de decisões.
Conceitos gerais de sistemas
Disciplina
SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
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Um sistema pode ser de�nido como um conjunto de componentes inter-relacionados que
trabalham em conjunto para alcançar um objetivo comum (Pressman; Maxim, 2021). No contexto
do desenvolvimento de sistemas, tais componentes incluem hardware, software, pessoas, dados
e processos. Um sistema bem projetado é aquele que integra todos esses elementos de forma
coesa para realizar tarefas especí�cas de modo e�ciente e e�caz.
Pense na seguinte comparação: na construção de um edifício, tudo começa com a de�nição e a
composição da estrutura, que consiste em um “esqueleto” de concreto e ferro sobre o qual serão
erguidas as paredes, instaladas as infraestruturas de água, luz e esgoto, e, por �m, aplicados os
acabamentos necessários. Embora não sejam formados por concreto e ferro, os sistemas de
informação devem ter suas estruturas de�nidas previamente. Tais estruturas apontam as
características essenciais do sistema de informação.
Para que o desenvolvimento de sistemas siga o mesmo princípio da construção de um edifício, é
importante dividi-lo em etapas. Cada fase deve validar o que realmente foi solicitado pelo usuário
ou pela organização, a �m de garantir que o resultado �nal atenda às necessidades reais.
Conheça, a seguir, algumas dessas etapas.
Etapa de análise de requisito: a análise de requisitos é um estágio inicial do
desenvolvimento de um sistema de informação, sendo fundamental para o sucesso do
projeto. Envolve a identi�cação das necessidades dos usuários e dos objetivos do sistema.
Os requisitos podem ser funcionais (o que o sistema deve fazer) e não funcionais (como o
sistema deve se comportar) (Pressman; Maxim, 2021). Técnicas comuns para a análise de
requisitos incluem entrevistas com stakeholders, questionários, observações e análise de
documentos existentes.
A documentação cuidadosa e a validação dos requisitos com as partes interessadas
ajudam a assegurar que o sistema desenvolvido será útil e adequado às urgências reais
dos usuários (Paula Filho, 2019).
Etapa de modelagem e design: a modelagem consiste na criação de representações
abstratas do sistema. Ferramentas como diagramas de �uxo de dados, diagramas de
casos de uso e diagramas de classe são utilizadas para visualizar a estrutura e o
funcionamento do sistema (Hirama, 2011). Esses modelos ajudam a compreender de
forma mais objetiva o que será desenvolvido e como as diferentes partes do sistema
interagem. A modelagem é crucial para identi�car e resolver potenciais problemas antes da
construção, o que reduz o risco de falhas e melhora a e�ciência do desenvolvimento.
Por sua vez, o design se refere à de�nição detalhada da arquitetura do sistema, abrangendo
a escolha de tecnologias, a estrutura de dados, a interface do usuário e os processos
internos. O design deve traduzir os requisitos levantados em especi�cações técnicas que
orientarão a fase de implementação (Hirama, 2011). Nessa etapa, de�nem-se os detalhes
técnicos, como a arquitetura de software, a estrutura do banco de dados e as interações
entre os diferentes módulos do sistema.
Etapa de implementação: é a fase em que o sistema é efetivamente construído com base
nos designs especi�cados. Essa etapa inclui a codi�cação, quando os programadores
escrevem o código-fonte do sistema, e a integração, que ocorre entre os diferentes
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módulos e componentes para formar um sistema coeso. Testes são efetuados para
assegurar que o sistema funciona corretamente e atende aos requisitos estabelecidos. A
fase de implementação também pode englobar a migração de dados existentes para o
novo sistema e a con�guração de ambientes de produção (Paula Filho, 2019).
Manutenção e suporte: após a implementação, a manutenção é necessária para garantir
que o sistema continue a funcionar corretamente e a suprir as urgências dos usuários. A
manutenção pode incluir a correção de erros, a realização de atualizações e a adição de
novas funcionalidades. O suporte contínuo aos usuários também é fundamental para
resolver problemas que surgem, bem como para garantir que o sistema permaneça
e�ciente e relevante ao longo do tempo. As atividades de manutenção são críticas para
prolongar a vida útil do sistema e maximizar seu valor para a organização.
O desenvolvimento de sistemas de informação é um processo complexo, que exige uma
abordagem estruturada e metodológica. Cada uma de suas etapas, desde a de�nição e análise
de requisitos até a implementação e manutenção, é interdependente e imprescindível para o
sucesso do sistema. Compreender e aplicar adequadamente os fundamentos do
desenvolvimento de sistemas de informação são práticas que permitem a criação de soluções
tecnológicas que não apenas atendem às necessidades atuais das organizações, mas também
se adaptam às mudanças e evoluções futuras.
Siga em Frente...
Fundamentos e fases do ciclo de vida do desenvolvimento de
sistemas (SDLC): uma comparação
O ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas (Systems Development Life Cycle – SDLC) é
uma metodologia organizada e sequencial para a criação de sistemas de software (Prikladnicki;
Willi; Milani, 2014). Ele abrange todas as etapas necessárias para transformar uma ideia inicial
em um sistema funcional e e�ciente, além de assegurar sua manutenção ao longo de sua vida
útil. Dominar os princípios e as etapas do SDLC é fundamental para viabilizar um
desenvolvimento e�ciente e garantir que o produto �nal atenda às expectativas dos usuáriose
aos objetivos da empresa.
A importância do SDLC para o ciclo de vida
Organização: de�ne um �uxo de trabalho claro, facilitando a colaboração entre equipes.
Qualidade: garante que o software atenda aos requisitos do cliente e funcione
corretamente.
E�ciência: permite otimizar recursos e reduzir custos.
Gerenciamento: facilita o acompanhamento do progresso do projeto e a identi�cação de
possíveis problemas.
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Para facilitar o entendimento das etapas do SDLC com as quais trabalharemos nos próximos
tópicos, con�ra na Figura 1, a seguir, uma representação do ciclo de vida. 
Figura 1 | SDLC. Fonte: Ross (2021).
Fundamentos do ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas
Os fundamentos do SDLC envolvem a compreensão dos princípios e objetivos que orientam cada
fase do ciclo de vida. Tais fundamentos garantem que o desenvolvimento de sistemas seja
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sistemático e bem organizado. De acordo com a literatura da área (Paula Filho, 2019, Pressman;
Maxim, 2021, Schach, 2010, Sbrocco; Macedo, 2012), os principais fundamentos são:
Estrutura e sequência: o SDLC fornece uma estrutura clara e uma sequência lógica de
etapas que devem ser seguidas para garantir que todos os aspectos do desenvolvimento
sejam abordados. Essa técnica ajuda a minimizar erros e omissões durante o
desenvolvimento.
Gestão de projetos: o SDLC apoia a gestão de projetos de software ao estabelecer etapas
especí�cas e marcos bem de�nidos. Isso facilita o planejamento, a alocação de recursos e
o controle de qualidade no decorrer de todo o projeto (Sbrocco; Macedo, 2012).
Comunicação e documentação: as fases do SDLC incluem a documentação detalhada dos
requisitos, design e especi�cações. Essa documentação é crucial para a comunicação
entre as partes interessadas e a garantia de que todos estejam alinhados com os objetivos
do projeto.
Qualidade e controle: o SDLC incorpora práticas para preservar a qualidade do software,
como testes e revisão contínua. Isso auxilia a identi�cação e correção de possíveis falhas e
erros antes que o sistema seja implantado.
Flexibilidade e adaptação: embora o SDLC siga um conjunto de�nido de fases, ele também
permite adaptações e revisões ao longo do processo para acomodar mudanças nas
necessidades dos usuários ou melhorias no projeto (Sbrocco; Macedo, 2012).
Fases do ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas
O SDLC é dividido em várias fases distintas, cada uma exercendo um papel crucial no
desenvolvimento do sistema. As principais fases são:
1. Planejamento
A fase de planejamento consiste na de�nição dos objetivos do sistema, na análise de
viabilidade e no planejamento de recursos. É uma etapa crucial, pois estabelece os
parâmetros necessários para o sucesso do projeto (Schach, 2010).
Importância: garante que os objetivos do sistema sejam claros e alcançáveis, como
também que os recursos estejam adequados para o desenvolvimento.
2. Levantamento de requisitos
Nesta fase, os requisitos do sistema são identi�cados e documentados por meio da
interação com os stakeholders. Inclui a coleta de informações sobre o que o sistema deve
realizar.
Importância: fornece a base para todas as etapas subsequentes do SDLC, assegurando que
o sistema desenvolvido atenda às necessidades reais dos usuários (Schach, 2010).
3. Análise
A fase de análise converte os requisitos em especi�cações detalhadas e modelos do
sistema. Essa etapa compreende a modelagem de processos e a de�nição do
funcionamento do sistema.
Importância: ajuda a estabelecer um entendimento claro e minucioso do sistema, tornando
o design e a implementação mais simples.
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4. Design
O design do sistema é elaborado com base nas especi�cações da fase de análise. Inclui a
de�nição da arquitetura do sistema, o design da interface do usuário e o planejamento da
estrutura de dados (Pressman; Maxim, 2021).
Importância: concede um plano detalhado para a construção do sistema, assegurando que
todos os componentes e funcionalidades estejam bem de�nidos.
5. Implementação
Nesta etapa, o sistema é efetivamente construído. Ou seja, trata-se da fase da codi�cação
de acordo com o design. Envolve a programação, con�guração de banco de dados e
integração de componentes.
Importância: converte os planos e designs em um sistema funcional. É a fase na qual o
sistema toma sua forma real.
�. Teste
O sistema é rigorosamente testado para identi�car e corrigir erros. Inclui testes unitários,
de integração, de sistema e de aceitação.
Importância: assegura que o sistema funcione conforme o esperado e esteja livre de
defeitos antes da implantação.
7. Implantação
O sistema é colocado em operação no ambiente de produção. Abrange a instalação do
software, a con�guração de hardware e o treinamento dos usuários.
Importância: marca a transição do sistema do ambiente de desenvolvimento para o
ambiente real, tornando-o disponível para ser usado pelos usuários �nais.
�. Manutenção
Após a implantação, o sistema entra na fase de manutenção, quando são realizadas
atualizações, correções e melhorias.
Importância: garante que o sistema continue a atender às necessidades dos usuários e se
adapte a mudanças no ambiente ou na tecnologia. 
Metodologias do SDLC
Na literatura que estuda essa área (Paula Filho, 2019, Pressman; Maxim, 2021, Schach, 2010,
Sbrocco; Macedo, 2012), existem diversas metodologias que de�nem como as fases do SDLC
são executadas. As principais são:
Cascata: modelo linear em que cada fase é concluída antes que a próxima seja iniciada. É
mais adequado para projetos com requisitos bem de�nidos e estáveis.
Ágil: foco voltado a entregas rápidas e iterativas, com alta colaboração entre equipe e
cliente. É ideal para projetos com requisitos em constante mudança.
DevOps: integração contínua entre desenvolvimento e operações, com automação de
processos. Prioriza a entrega rápida e con�ável de software. 
Para ter acesso a uma esquematização que ilustre a comparação entre as metodologias citadas
anteriormente, observe o Quadro 1, a seguir.
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Característica Cascata Ágil DevOps
Foco Planejamento
detalhado no início
Flexibilidade e
adaptação
Entrega contínua e
automatizada
Iterações Poucas ou nenhuma Muitas e curtas Contínuas
Documentação Extensa Essencial, mas
concisa
Foco em código e
automação
Feedback do cliente No �nal do projeto Frequente durante o
desenvolvimento
Contínuo e
automatizado
Quadro 1 | Metodologias do SDLC. Fonte: elaborado pela autora.
Enquanto os fundamentos do SDLC estabelecem o “porquê” e o “como” do processo de
desenvolvimento de sistemas, as fases fornecem o “o quê” e o “quando”. Os fundamentos
garantem que o desenvolvimento siga uma abordagem estruturada e orientada para resultados,
tratando de aspectos como gestão de projetos e controle de qualidade (Paula Filho, 2019). As
fases do SDLC representam a execução prática dessa abordagem, detalhando as etapas
especí�cas que devem ser seguidas para transformar uma ideia em um sistema funcional.
A compreensão dos fundamentos ajuda a aplicar as fases de maneira e�caz, enquanto a
execução dessas etapas assegura que os princípios fundamentais sejam seguidos na prática.
Juntas, essas práticas garantem que o desenvolvimento de sistemas seja bem organizado,
e�ciente e capaz de produzir um software de alta qualidade, que supra as demandas dos
usuários e os objetivos da organização.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados aos fundamentos e às fases do ciclo de
vida do desenvolvimento de sistemas (SDLC), está apto para responder às perguntas feitas no
início desta aula: considerando os fundamentos e fases do ciclo de vida do desenvolvimento de
sistemas (SDLC), quais serão os possíveis riscos se dermos continuidade ao projeto da forma
como vem sendo conduzido? Quais etapas você recomendaria revisar ou implementar antes de
prosseguir com o desenvolvimento?e a
inovação em diversas áreas. Essa transformação oportuniza a tomada de decisões mais
informadas e precisas, gerando o aumento da e�ciência, o desenvolvimento de novas
tecnologias e a criação de vantagens competitivas. Pode-se a�rmar, então, que a informação é
fundamental para o avanço e a inovação em negócios, ciência, tecnologia e na vida cotidiana.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados ao princípio da informação, está apto para
responder à pergunta feita no início desta aula: como podemos aplicar o princípio da informação
de dados para resolver os problemas da gestão de informações (integridade, precisão e
disponibilidade dos dados) e ampliar a satisfação dos nossos clientes?
Solução
Para a empresa solucionar os problemas de gestão de informações e melhorar a satisfação de
seus clientes, é importante aplicar o princípio da informação de dados de maneira e�caz. Con�ra,
a seguir, alguns passos que podem ser seguidos para obter o resultado esperado:
Qualidade dos dados: deve-se assegurar que os dados coletados sejam precisos,
completos, consistentes e atualizados. Isso pode ser alcançado por meio de treinamentos
para a equipe sobre a importância da inserção correta dos dados e a implementação de
sistemas de veri�cação automática, na intenção de detectar e corrigir erros.
Integração de sistemas: consiste em garantir que o sistema de CRM esteja bem integrado
com outros sistemas utilizados pela empresa, como os �nanceiros e de gestão de venda. A
integração e�ciente permite que todas as informações relevantes estejam disponíveis em
um único lugar, otimizando o acesso e a tomada de decisões.
Acessibilidade dos dados: é importante facilitar o acesso seguro e rápido aos dados para
todos os pro�ssionais. Isso pode incluir a implementação de sistemas de autenticação
robustos e a criação de interfaces de usuário intuitivas que permitam a visualização rápida
das informações necessárias.
Análise de dados: devem-se utilizar ferramentas de análise de dados para identi�car
padrões e tendências que possam ajudar na melhoria do atendimento. Seria interessante,
por exemplo, desenvolver a análise de históricos dos clientes e direcionar a tomada de
decisão sobre cada um deles.
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Feedback e melhoria contínua: consiste em estabelecer canais de feedback para que os
pro�ssionais da empresa possam reportar problemas e sugerir melhorias no sistema. É
possível realizar reuniões regulares para discutir sobre o desempenho do sistema e
implementar ajustes quando necessário.
Ao aplicar esses princípios, a empresa conseguirá aprimorar signi�cativamente a gestão de
informações dos seus clientes. Isso resultará em um atendimento mais rápido, preciso e
e�ciente.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre os princípios da informação, faça a leitura do artigo Arquitetura
da informação: revisão integrativa em bases de dados de ciência da informação. Acesse o
material sugerido por meio do link a seguir.
ROCHA, C. C.; PINTO, V. B.; DAVID, P. B. Arquitetura da informação: revisão integrativa em bases
de dados de ciência da informação. Informação & Informação, Londrina, v. 25, n. 2, p. 49-73,
abr./jun. 2020.
Referências
AUDY, J. L. N.; ANDRADE, G. K.; CIDRAL, A. Fundamentos de sistemas de informação. Porto
Alegre: Grupo A, 2005.
BALTZAN, P.; PHILLIPS, A. Sistemas de informação. Porto Alegre: Grupo A, 2012. E-book.
BROOKSHEAR, J. G. Ciência da computação. Porto Alegre: Bookman, 2013.
ESCADA, R. M. et al. Princípios de sistemas de informação. São Paulo: Cengage Learning Brasil,
2021.
GABRIEL FILHO, O. Inteligência arti�cial e aprendizagem de máquina: aspectos teóricos e
aplicações. São Paulo: Blucher, 2023.
MACHADO, F. N. R. Segurança da informação: princípios e controle de ameaças. São Paulo:
Saraiva, 2014.
MANCINI, M.; SOUZA-CONCILIO, I. (Org.). Sistemas de informação: gestão e tecnologia na era
digital. Rio de Janeiro: Brasport, 2022.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/38061/pdf
https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/38061/pdf
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ROCHA, C. C.; PINTO, V. B.; DAVID, P. B. Arquitetura da informação: revisão integrativa em bases
de dados de ciência da informação. Informação & Informação, Londrina, v. 25, n. 2, p. 49-73,
abr./jun. 2020. Disponível em:
https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/38061/pdf. Acesso em: 3 ago.
2024.
SILBERSCHATZ, A. Sistema de banco de dados. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2020.
WAZLAWICK, R. História da computação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016. E-book.
Aula 2
Componentes de um Sistema de Informação
Componentes de um sistema de informação
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Para assistir este conteúdo é necessário que você acesse o AVA pelo
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para assistir mesmo sem conexão à internet.
Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
Explore um universo em que a informação é a chave para o sucesso! Ao investigar os
componentes de um sistema de informação, você descobrirá como hardware, software e dados
se unem para criar soluções poderosas. Entendendo os diferentes tipos de sistemas de
informação, será possível perceber como cada modelo é desenhado para resolver problemas
especí�cos, os quais envolvem desde a automação de processos até a tomada de decisões
estratégicas.
Além disso, ao aprofundar sua compreensão sobre o ciclo de vida da informação, você
descobrirá como os dados são gerados, transformados e utilizados ao longo do tempo, a �m de
que se tornem ativos valiosos. Esses saberes não dizem respeito apenas a temas técnicos, mas
também são conteúdos fundamentais para quem deseja dominar o mundo digital e estar à frente
no mercado. Ao assimilar esses conceitos, você estará preparado para enfrentar os desa�os da
era da informação com con�ança e visão estratégica.
https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/38061/pdf
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Vamos juntos desvendar o poder dos sistemas de informação!
Ponto de Partida
Estudante, desejo boas-vindas a você!
Imagine como seria mergulhar em um mundo onde a tecnologia e a informação se unem para
transformar dados em poderosas ferramentas de decisão. Ao explorar os componentes de um
sistema de informação, você descobrirá como cada parte que o estrutura – desde o hardware até
o software – trabalha em conjunto com as outras para processar e organizar dados. Depois de
conhecer os diferentes tipos de sistemas de informação, será possível notar como cada sistema
é projetado para atender a necessidades especí�cas, as quais abrangem desde a simples
automação de tarefas até a análise complexa de dados. Para concluir, ao estudar o ciclo de vida
da informação, você entenderá como a informação nasce, evolui e se torna um ativo valioso ao
longo do tempo.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: a empresa de varejo
Comércio & Comércio está enfrentando desa�os na gestão de suas operações, como problemas
com controle de estoque e atendimento ao cliente. Recentemente, a organização expandiu suas
lojas físicas e lançou um e-commerce, o que aumentou a complexidade de suas operações. O
gerente de TI, Carlos, sugere a implementação de um sistema de informação integrado para
melhorar a e�ciência e o êxito das atividades. No entanto, a diretoria não tem certeza sobre os
componentes e tipos de sistemas de informação necessários para suprir as diversas
necessidades da empresa.
Quais componentes e tipos de sistemas de informação a Comércio & Comércio pode pensar em
implementar para resolver seus desa�os operacionais e melhorar a e�ciência de suas
atividades?
Estudar sobre os temas mencionados anteriormente nãoPor quê?
Solução
Os possíveis riscos ao dar continuidade ao projeto sem seguir as fases adequadas do SDLC são
signi�cativos e podem comprometer seriamente o sucesso do sistema de gestão de inventário.
Sem um planejamento estruturado e a documentação de requisitos, a equipe corre o perigo de
desenvolver um sistema que não atende às expectativas do cliente, o que daria origem a um
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produto �nal que pode ser funcionalmente inadequado ou mesmo inviável para a rede de lojas.
Além disso, a ausência de um design detalhado pode levar a uma arquitetura de sistema mal
estruturada, tornando o sistema difícil de escalar, integrar com outras plataformas ou manter no
longo prazo.
Os riscos especí�cos incluem:
Desacordo com as necessidades do cliente: sem uma análise de requisitos, há uma grande
chance de o sistema não resolver os problemas reais do cliente, gerando insatisfação e
necessidade de retrabalho.
Retrabalho e aumento de custos: a falta de planejamento e design pode culminar em erros
que só serão identi�cados nas fases �nais, aumentando expressivamente os custos e o
tempo de desenvolvimento.
Di�culdades na manutenção e escalabilidade: um sistema desenvolvido sem uma
arquitetura bem planejada pode apresentar di�culdades na sua manutenção e adaptação a
futuras necessidades, além de ser mais propenso a falhas. 
Diante dessa situação, é imperativo que o projeto seja temporariamente interrompido para que as
fases iniciais do SDLC sejam revisadas ou implementadas adequadamente. As etapas
recomendadas são:
Planejamento: deve-se retornar à fase de planejamento para revisar os objetivos
estratégicos do sistema. É crucial efetuar uma análise de viabilidade técnica, econômica e
operacional para garantir que os recursos necessários estejam disponíveis e que o sistema
proposto seja sustentável a longo prazo.
Análise de requisitos: consiste em conduzir uma análise de requisitos abrangente,
envolvendo todas as partes interessadas, para assegurar que as funcionalidades críticas
sejam claramente de�nidas e documentadas. Isso inclui a identi�cação de requisitos
funcionais (o que o sistema deve fazer) e não funcionais (como o sistema deve se
comportar), como desempenho, segurança e usabilidade.
Desenho do sistema: é preciso desenvolver um design robusto, que inclua a de�nição da
arquitetura do sistema, modelagem de dados, �uxos de trabalho e interfaces de usuário.
Um design bem pensado permitirá que o sistema seja construído de forma modular,
facilitando futuras manutenções e expansões.
Ao seguir essas etapas, o projeto estará mais alinhado com as melhores práticas de
desenvolvimento de sistemas, reduzindo os riscos e aumentando signi�cativamente as chances
de entregar um sistema que não somente atenda, mas supere as expectativas do cliente.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre modelos de processo de desenvolvimento de sistemas, faça a
leitura do artigo Um modelo de processo de software para o desenvolvimento Follow the Sun.
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbqs/article/view/15235/15079
Disciplina
SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃO
KROLL, J.; AUDY, J. L. N. Um modelo de processo de software para o desenvolvimento Follow the
Sun. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE QUALIDADE DE SOFTWARE (SBQS), 14., 2015,
Manaus. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2015, p. 308-322.
Referências
HIRAMA, K. Engenharia de software. Rio de Janeiro: Grupo Gen/LTC, 2011.
KROLL, J.; AUDY, J. L. N. Um modelo de processo de software para o desenvolvimento Follow the
Sun. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE QUALIDADE DE SOFTWARE (SBQS), 14., 2015, Manaus.
Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2015, p. 308-322. Disponível em:
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbqs/article/view/15235/15079. Acesso em: 21 set. 2024.
PAULA FILHO, W. de P. Engenharia de software: produtos: volume 1. Rio de Janeiro: LTC, 2019.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
PRIKLADNICKI, R.; WILLI, R.; MILANI, F. Métodos ágeis para desenvolvimento de software. Porto
Alegre: Bookman, 2014. E-book.
ROSS, P. Quais são as principais funções, responsabilidades e preocupações da equipe de
desenvolvimento no Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Software (SDLC). Ubiminds, 2 out.
2021. Disponível em: https://ubiminds.com/pt-br/quais-sao-as-principais-funcoes-
responsabilidades-e-preocupacoes-da-equipe-de-desenvolvimento-no-ciclo-de-vida-do-
desenvolvimento-de-software-sdlc/. Acesso em: 2 dez. 2024.
SBROCCO, J. H. T. de C.; MACEDO, P. C. de. Metodologias ágeis: engenharia de software sob
medida. Rio de Janeiro: Érica, 2012.
SCHACH, S. R. Engenharia de software. Porto Alegre: Artmed, 2010.
Aula 2
Metodologias e Processos de Desenvolvimento
Metodologias e processos de desenvolvimento
Este conteúdo é um vídeo!
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbqs/article/view/15235/15079
https://ubiminds.com/pt-br/quais-sao-as-principais-funcoes-responsabilidades-e-preocupacoes-da-equipe-de-desenvolvimento-no-ciclo-de-vida-do-desenvolvimento-de-software-sdlc/
https://ubiminds.com/pt-br/quais-sao-as-principais-funcoes-responsabilidades-e-preocupacoes-da-equipe-de-desenvolvimento-no-ciclo-de-vida-do-desenvolvimento-de-software-sdlc/
https://ubiminds.com/pt-br/quais-sao-as-principais-funcoes-responsabilidades-e-preocupacoes-da-equipe-de-desenvolvimento-no-ciclo-de-vida-do-desenvolvimento-de-software-sdlc/
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computador ou pelo aplicativo. Você pode baixar os vídeos direto no aplicativo
para assistir mesmo sem conexão à internet.
Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
O desenvolvimento de software é uma área em constante evolução, e entender suas
metodologias é essencial para qualquer pro�ssional. Modelos tradicionais, como o modelo em
cascata, oferecem uma base, mas é nas metodologias ágeis – como Scrum, Kanban e Extreme
Programming (XP) – que encontramos �exibilidade e colaboração, o que viabiliza entregas
rápidas e de qualidade. O Lean Software Development complementa esses benefícios ao
eliminar desperdícios e maximizar valor. Além disso, os processos de DevOps, que englobam
Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua (CD), revolucionam a forma como desenvolvemos e
implantamos software, garantindo atualizações rápidas e con�áveis.
Investigar esses temas não apenas aprimorará suas habilidades, mas também o preparará para
impactar positivamente projetos e equipes. Venha descobrir como se tornar um pro�ssional
indispensável no mundo do desenvolvimento!
Prepare-se para esta jornada de conhecimento! Vamos lá!
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
O desenvolvimento de software é uma jornada fascinante, que evoluiu expressivamente ao longo
dos anos. Ao começar nossa análise pelos modelos tradicionais, como o modelo em cascata, no
qual cada fase é sequencial e rigidamente estruturada, percebemos limitações em termos de
�exibilidade e adaptação às mudanças. Esse cenário levou ao surgimento das metodologias
ágeis, que transformaram a forma com que equipes trabalham. Metodologias como Scrum e
Kanban permitem uma abordagem mais dinâmica, como foco voltado à colaboração e à entrega
incremental, enquanto o Extreme Programming (XP) enfatiza a importância de testes rigorosos e
da programação em par, a �m de assegurar um código de alta qualidade.
Por sua vez, o Lean Software Development traz a e�ciência do pensamento lean para o mundo do
software, eliminando desperdícios e maximizando o valor entregue. Nesse contexto, os
processos de DevOps surgem como uma poderosa combinação de desenvolvimento e
operações, promovendo a Integração Contínua (CI) e a Entrega Contínua (CD). Isso signi�ca que
as equipes podem lançar atualizações de software rapidamente e de forma con�ável,
respondendo de modo ágil às necessidades dos usuários.
DisciplinaSISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃO
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você foi contratado por uma
startup de tecnologia que está desenvolvendo um aplicativo inovador para o mercado �nanceiro.
A equipe é pequena, composta por desenvolvedores, designers e um gerente de produto. Todos
estão trabalhando juntos para criar um produto mínimo viável (MVP) rapidamente. No entanto, o
mercado é extremamente dinâmico, e as demandas dos usuários estão constantemente
mudando com base no feedback. A equipe precisa ser ágil para responder velozmente a essas
transformações, mas também garantir que o código seja de alta qualidade e que as entregas
sejam frequentes e e�cientes.
Diante desse cenário, o seu diretor faz a você a seguinte pergunta: com base nas necessidades
da nossa startup e nas características de cada metodologia ágil, qual seria a melhor opção a ser
adotada pela equipe: Scrum, Kanban, Extreme Programming (XP) ou Lean Software
Development?
Explorar os temas mencionados é como mergulhar em um universo de inovações e práticas que
não apenas melhoram a qualidade do software, mas também tornam o trabalho em equipe mais
prazeroso e produtivo. Ao entender esses modelos e metodologias, você estará preparado para
enfrentar os desa�os do desenvolvimento moderno e contribuir em projetos que fazem a
diferença. Vamos seguir juntos nesta jornada de aprendizagem?
Bons estudos!
Vamos Começar!
Modelos tradicionais de desenvolvimento: uma abordagem
estruturada e sequencial
Os modelos tradicionais de desenvolvimento de sistemas de informação são abordagens
metodológicas que se caracterizam pela estruturação linear e sequencial das etapas de um
projeto (Paula Filho, 2019). Tais metodologias foram amplamente adotadas ao longo das
décadas, especialmente em ambientes onde a previsibilidade, o controle rigoroso e a
documentação detalhada são cruciais para o sucesso do projeto.
Esses modelos são tradicionais e fundamentados em um planejamento detalhado, com uma
de�nição clara dos requisitos desde o início do projeto (Pressman; Maxim, 2021). Cada fase do
desenvolvimento deve ser concluída antes que a próxima seja iniciada, o que minimiza a
ambiguidade e facilita o gerenciamento. Essa abordagem sequencial resulta em uma clara
divisão entre as diferentes atividades do projeto, como levantamento de requisitos, análise,
design, implementação, testes e manutenção (Pressman; Maxim, 2021).
Uma característica central desses modelos é a forte ênfase na documentação. Cada etapa do
processo de desenvolvimento é acompanhada de uma documentação rigorosa, fato que
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proporciona uma visão clara do progresso do projeto e otimiza comunicação entre as partes
interessadas (Hirama, 2011). A documentação também serve como um guia para a equipe de
desenvolvimento e como uma base para futuras manutenções e atualizações do sistema.
Principais características:
Sequencialidade: as etapas do desenvolvimento seguem uma ordem prede�nida, como:
análise de requisitos > design > codi�cação > testes > implantação. Cada fase é concluída
antes que a próxima seja iniciada (Fedeli; Polloni; Peres, 2013).
Rigidez: as mudanças são difíceis de implementar após o início de uma fase, pois exigem
retrabalho em etapas anteriores.
Documentação extensa: a documentação detalhada é fundamental em todas as fases do
projeto, contemplando desde a análise de requisitos até os manuais do usuário.
Foco voltado ao planejamento: o planejamento detalhado é crucial para o sucesso do
projeto. Todas as atividades e prazos são de�nidos no início do desenvolvimento.
Entrega �nal: o produto �nal é entregue ao cliente após a conclusão de todas as etapas.
Existem diversos modelos de acompanhamento e controle para o desenvolvimento de software.
Dentre os modelos tradicionais, alguns dos mais conhecidos são:
1. Modelo cascata (waterfall): é o modelo mais icônico, conhecido por sua abordagem linear e
sequencial. Cada fase do desenvolvimento �ui para a próxima, como uma cascata, sem
retorno às etapas anteriores (Hirama, 2011), o que torna essa opção ideal para projetos
com requisitos bem de�nidos desde o início, mas in�exíveis para mudanças.
2. Modelo V (v-model): uma variação do modelo cascata, o modelo V integra as fases de
desenvolvimento e teste, de modo que cada fase de desenvolvimento possui uma fase de
teste correspondente (Hirama, 2011). Isso enfatiza a veri�cação e a validação desde o
início do projeto.
3. Modelo incremental: permite que o sistema seja desenvolvido em pequenos incrementos
ou versões, cada qual agregando funcionalidade ao sistema (Pressman; Maxim, 2021).
Embora ainda siga uma estrutura sequencial, esse modelo oferece maior �exibilidade para
ajustes ao longo do processo.
4. Modelo espiral: combinando aspectos dos modelos cascata e incremental, o modelo
espiral organiza o desenvolvimento em ciclos, com ênfase na avaliação e mitigação de
riscos (Paula Filho, 2019). A cada ciclo, o projeto é revisado e melhorado, o que torna essa
abordagem ideal para projetos complexos e de grande porte.
Os modelos tradicionais são usados com frequência em indústrias e projetos nos quais a clareza
nos requisitos e a estabilidade do escopo são fatores fundamentais. Alguns setores, como o
governo, a construção civil e o desenvolvimento de sistemas críticos, muitas vezes preferem
esses modelos pela previsibilidade que oferecem.
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No entanto, tais modelos apresentam limitações quando aplicados a projetos que requerem
grande �exibilidade e habilidade para se adaptar às mudanças. A rigidez das fases e a
di�culdade para acomodar alterações de requisitos durante o desenvolvimento podem levar a
desa�os, especialmente em ambientes de negócios dinâmicos.
Os modelos tradicionais de desenvolvimento têm seu valor em contextos nos quais a
previsibilidade, o controle e a documentação são prioritários. Eles fornecem uma estrutura sólida
para projetos cujos requisitos são bem compreendidos e estáveis. Contudo, em um mundo onde
as necessidades de negócios evoluem rapidamente, esses modelos podem ser complementados
ou substituídos por abordagens mais ágeis, que oferecem mais �exibilidade e resposta rápida às
mudanças. A escolha do modelo adequado deve sempre considerar as características
especí�cas do projeto e o ambiente em que ele será desenvolvido.
Siga em Frente...
Metodologias ágeis: uma abordagem �exível para o
desenvolvimento de software
As metodologias ágeis representam uma mudança de paradigma na forma como
desenvolvemos software. Elas surgiram como uma resposta à rigidez e à estrutura sequencial
dos modelos tradicionais de desenvolvimento de software (Sbrocco; Macedo, 2012). Tais
metodologias são projetadas para promover a �exibilidade, a colaboração e a entrega contínua
de valor ao longo do ciclo de vida do projeto. São especialmente apropriadas para projetos com
requisitos em constante mudança e ambientes dinâmicos.
Princípios fundamentais das metodologias ágeis
O Manifesto Ágil de�ne os valores e princípios que guiam as metodologias ágeis (Agile
Manifesto, 2010). São eles:
Indivíduos e interações mais que processos e ferramentas.
Software em funcionamento mais que documentação abrangente.
Colaboração com o cliente mais que negociação de contratos.
Responder a mudanças mais que seguir um plano.
A partir de agora, vamos explorar detalhadamente algumas das principais metodologias ágeis,
que são: Scrum, Kanban, Extreme Programming (XP) e Lean Software Development.
Scrum
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É uma das metodologias ágeis mais populares, conhecida por seu foco voltado à entrega
incremental e iterativa de software. Nesse caso, o trabalho é organizado em ciclos curtos e
repetitivos, chamados sprints, que geralmente duram de duas a quatro semanas (Sbrocco;
Macedo, 2012). O Scrum se baseia em três pilares principais: transparência, inspeção e
adaptação.
O Scrum possui alguns elementos que são consideradoscomo fatores-chave:
Papéis: o Scrum de�ne três papéis principais:
Product owner: responsável por de�nir a visão do produto e priorizar o backlog,
garantindo que a equipe esteja trabalhando nas funcionalidades mais valiosas.
Scrum master: facilita o processo, remove impedimentos e assegura que a equipe
siga as práticas ágeis.
Equipe de desenvolvimento: um grupo multifuncional e autogerido que desenvolve o
produto.
Artefatos: o Scrum estipula três artefatos principais:
Product backlog: lista priorizada de todas as funcionalidades, melhorias e correções
necessárias para o produto.
Sprint backlog: conjunto de itens do product backlog selecionados para que sejam
trabalhados durante a sprint.
Incremento: resultado �nal de uma sprint, que deve ser uma versão utilizável e
potencialmente entregável do produto.
Cerimônias:
Sprint planning: planejamento do trabalho a ser feito na sprint.
Daily scrum: reunião diária rápida para sincronizar as atividades da equipe.
Sprint review: demonstração do trabalho realizado às partes interessadas.
Sprint retrospective: revisão do processo e identi�cação de melhorias.
Product backlog: lista priorizada de todas as funcionalidades, melhorias e correções
necessárias para o produto.
Sprint backlog: conjunto de itens do product backlog selecionados para que sejam
trabalhados durante a sprint.
Incremento: resultado �nal de uma sprint, que deve ser uma versão utilizável e
potencialmente entregável do produto.
Sprint planning: planejamento do trabalho a ser feito na sprint.
Daily scrum: reunião diária rápida para sincronizar as atividades da equipe.
Sprint review: demonstração do trabalho realizado às partes interessadas.
Sprint retrospective: revisão do processo e identi�cação de melhorias.
Kanban
É uma metodologia ágil que se concentra na visualização do �uxo de trabalho e na limitação do
trabalho em andamento (WIP) (Coutinho, 2021). Originário do Japão, onde foi inicialmente
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aplicado na manufatura, o Kanban foi adaptado para o desenvolvimento de software como uma
ferramenta produtiva para melhorar a e�ciência e a entrega contínua.
Princípios e práticas:
Visualização do �uxo de trabalho: o Kanban usa um quadro visual, frequentemente
dividido em colunas como “A Fazer”, “Em Progresso” e “Concluído”, para mostrar o
status de cada tarefa.
Limitação de WIP: de�ne um limite para o número de itens que podem estar em
progresso ao mesmo tempo, ajudando a evitar sobrecarga de trabalho e a identi�car
gargalos.
Gerenciamento do �uxo: monitoramento contínuo do �uxo de trabalho para melhorar
a e�ciência e reduzir o tempo de ciclo.
Revisão contínua: em vez de sprints, o Kanban promove revisões constantes,
viabilizando ajustes imediatos com base no desempenho atual.
Extreme Programming (XP)
É uma metodologia ágil que se destaca por suas práticas técnicas e rigorosas, bem como pelo
seu foco direcionado à qualidade do software. A abordagem XP é ideal para projetos que exigem
alta �exibilidade e cujos requisitos podem mudar frequentemente (Coutinho, 2021).
Práticas-chave:
Programação em par (pair programming): dois desenvolvedores trabalham juntos no
mesmo código, alternando entre o papel de “motorista” (quem codi�ca) e “navegador”
(quem revisa) (Coutinho, 2021).
Desenvolvimento guiado por testes (TDD): os testes são escritos antes do código,
garantindo que cada funcionalidade seja validada desde o início.
Integração contínua: o código é integrado e testado frequentemente, por vezes em
várias ocasiões em um mesmo dia, para detectar e resolver problemas rapidamente.
Refatoração: melhoria contínua do código para simpli�car e otimizar sem alterar seu
comportamento externo (Coutinho, 2021).
Feedback contínuo: recebimento constante de feedback do cliente e da equipe para
ajustar o desenvolvimento quando necessário.
Lean Software Development
É uma metodologia ágil inspirada nos princípios da manufatura enxuta (lean manufacturing),
desenvolvida pela Toyota. O objetivo é maximizar o valor entregue ao cliente, eliminando
desperdícios e melhorando continuamente o processo de desenvolvimento (Coutinho, 2021). O
lean é alicerçado em cinco princípios fundamentais: valor, �uxo de valor, �uxo contínuo, produção
puxada e perfeição (Coutinho, 2021).
Esses princípios são aplicados em várias indústrias, incluindo o desenvolvimento de software,
contexto ao qual são adaptados para maximizar a e�ciência, reduzir o tempo de
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desenvolvimento e garantir que o produto �nal atenda às expectativas dos clientes com o
mínimo desperdício de recursos.
Princípios fundamentais:
Eliminação de desperdícios: identi�cação e remoção de atividades que não agregam
valor ao cliente.
Ampli�cação do aprendizado: aprendizado contínuo e adaptação às novas
informações.
Decisões tomadas o mais tarde possível: adiamento de decisões até que todas as
informações necessárias estejam disponíveis, permitindo mais �exibilidade.
Entrega feita o mais rápido possível: foco direcionado a entregas rápidas e frequentes
para garantir que o cliente receba valor continuamente.
Respeito às pessoas: engajamento e valorização das pessoas envolvidas no processo
de desenvolvimento.
Otimização do todo: predileção pela e�ciência do sistema como um todo em vez de
otimizações locais que não melhoram o resultado global.
Para exempli�car as particularidades desses métodos, é interessante que você visualize cada
uma das metodologias analisadas anteriormente no formato de um quadro comparativo, que
evidencia as características associadas a essas abordagens. Acompanhe o Quadro 1, a seguir.
Bloco 1
Característica Scrum Kanban XP
Foco Ciclos curtos (sprints)
Fluxo de trabalho
visual
 
Simplicidade e
feedback
Papéis
Product owner, scrum
master, time de
desenvolvimento
 
Qualquer membro da
equipe
Programadores,
clientes, testadores
Artefatos
Backlog do produto,
backlog da sprint,
diário de equipe
Quadro Kanban,
tarefas
 
Testes unitários,
código simples
Práticas
Planejamento, daily
scrum, revisão,
retrospectiva
Limitar o trabalho em
progresso,
visualização,
melhoria contínua
Programação em
pares, testes
unitários, integração
contínua
Bloco 2
Lean Software Development
Eliminar desperdícios
Toda a equipe
Mapa de valor, �uxo de valor
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Eliminar desperdícios, ampli�car o aprendizado
As metodologias ágeis, como Scrum, Kanban, Extreme Programming (XP) e Lean Software
Development, oferecem abordagens �exíveis e colaborativas para o desenvolvimento de
software. São particularmente e�cazes em ambientes dinâmicos, onde a adaptação rápida às
mudanças e a entrega contínua de valor são cruciais. Cada uma dessas metodologias traz um
conjunto único de práticas e princípios que podem ser adaptados às necessidades especí�cas
de um projeto, promovendo a e�ciência, a qualidade e a satisfação do cliente.
Processos DevOps: Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua
(CD)
DevOps é uma abordagem cultural e técnica que tem a �nalidade de uni�car o desenvolvimento
de software (Dev) e as operações de TI (Ops) para melhorar a e�ciência e a qualidade na entrega
de software (Prikladnicki; Willi; Milani, 2014). Dentro desse contexto, dois dos principais
processos são a Integração Contínua (Continuous Integration – CI) e a Entrega Contínua
(Continuous Delivery – CD). Tais processos desempenham papéis vitais na automação e na
agilidade do ciclo de vida do desenvolvimento de software, facilitando a entrega frequente e
con�ável.
Integração Contínua (CI)
É uma prática de desenvolvimento de software em que os desenvolvedores integram seu código
a um repositório compartilhado várias vezes ao dia (Schach, 2010). Cada integração é, então,
veri�cada automaticamente por meio de testes automatizados, a �m de detectar erros o mais
cedo possível.
Princípios e benefícios:
Integrações frequentes: em vez de integrar o código ao �nal do projeto, os
desenvolvedores fazem commits frequentes no repositório. Isso reduz a
complexidadede integração, já que as mudanças são pequenas e mais fáceis de
combinar.
Builds automáticos: após cada commit, um processo de build automático é acionado,
compilando o código e executando uma suíte de testes automatizados (Schach,
2010). Tal operação garante que o código integrado esteja sempre em um estado
funcional.
Feedback rápido: o CI proporciona feedback rápido aos desenvolvedores sobre a
qualidade do código, permitindo que problemas sejam identi�cados e corrigidos de
modo veloz, antes de serem propagados para o restante do projeto.
Detecção precoce de erros: ao detectar erros logo após a integração, o CI diminui
expressivamente o risco de encontrar grandes problemas mais à frente no ciclo de
desenvolvimento.
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O �uxo de trabalho na CI é organizado da seguinte maneira: desenvolvimento > builds
automáticos > testes automatizados > feedback, garantindo, assim, processos sempre contínuos
(Prikladnicki; Willi; Milani, 2014).
Entrega Contínua (CD)
É a prática de assegurar que o software esteja em um estado de prontidão para ser liberado a
qualquer momento. Ela estende a Integração Contínua ao automatizar ainda mais o pipeline de
desenvolvimento, de modo que o software possa ser implantado automaticamente em
ambientes de teste ou produção a qualquer instante (Prikladnicki; Willi; Milani, 2014).
Princípios e benefícios:
Pipeline de implantação automatizado: o CD automatiza todo o processo de
implantação, desde o commit até a entrega em produção, garantindo que o software
seja disponibilizado de forma rápida e consistente.
Entrega rápida e frequente: a prática de CD permite que novas funcionalidades,
correções de bugs e melhorias sejam entregues continuamente, proporcionando valor
constante ao cliente.
Redução de riscos: ao automatizar o processo de implantação e realizar pequenas
atualizações frequentes, o CD minimiza os riscos associados a grandes lançamentos
de software, nos quais pode ser mais difícil isolar e corrigir problemas.
Feedback contínuo: a implantação contínua possibilita que feedbacks reais do uso do
software em produção sejam rapidamente obtidos, ajudando a equipe a ajustar o
produto de acordo com as necessidades do usuário.
O �uxo de trabalho na CD é organizado da seguinte forma: builds e testes automáticos > entrega
automatizada > monitoramento.
Diferença entre CI e CD
CI: concentra-se na integração frequente de código e na execução de testes automatizados
para garantir que o código seja funcional.
CD: vai além, assegurando que o código integrado e testado possa ser implantado
automaticamente em qualquer ambiente, desde o teste até a produção, a qualquer
momento.
Os processos de Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua (CD) são fundamentais no contexto
de DevOps, pois permitem que as equipes de desenvolvimento entreguem softwares de alta
qualidade de forma rápida e e�ciente. Por meio da automação, essas práticas reduzem os riscos,
aumentam a agilidade e proporcionam feedback contínuo, tudo isso enquanto garantem que o
software esteja sempre pronto para ser implantado (Sbrocco; Macedo, 2012). A adoção de CI e
CD é essencial para qualquer organização que busca melhorar sua capacidade de entregar valor
aos clientes de maneira constante e con�ável.
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Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados às metodologias ágeis Scrum, Kanban,
Extreme Programming (XP) e Lean Software Development, está apto para responder à pergunta
feita no início desta aula: com base nas necessidades da nossa startup e nas características de
cada metodologia ágil, qual seria a melhor opção a ser adotada pela equipe: Scrum, Kanban,
Extreme Programming (XP) ou Lean Software Development?
Solução
A metodologia Scrum é a mais adequada para o contexto da startup, já que é ideal para equipes
pequenas e viabiliza a entrega frequente de funcionalidades a partir de sprints curtos. Com o
feedback constante dos usuários, a equipe pode ajustar rapidamente o backlog do produto,
priorizando as funcionalidades que agregam mais valor. Além disso, as reuniões diárias e as
revisões de sprint garantem que todos os envolvidos estejam alinhados e concentrados nos
objetivos certos, enquanto a retrospectiva promove a melhoria contínua. Esse ciclo iterativo e
incremental oferece a agilidade necessária para responder às mudanças do mercado e assegurar
a entrega de um produto de alta qualidade.
As principais características que justi�cam a preferência pela metodologia Scrum são:
Estrutura de sprints: garante que o produto esteja sempre alinhado com as expectativas do
cliente e do mercado, melhorando a qualidade e a relevância do produto �nal.
Priorização e �exibilidade: assegura que a equipe esteja sempre atenta às funcionalidades
que agregam mais valor ao cliente, permitindo uma adaptação rápida às mudanças do
mercado.
Transparência e comunicação: garantem que todos os membros da equipe estejam em
harmonia e que quaisquer problemas sejam identi�cados e resolvidos de forma veloz.
Melhoria contínua: ajuda a equipe a se adaptar e evoluir, otimizando seu desempenho ao
longo do tempo e ajustando as práticas para melhor atender às necessidades do projeto e
do mercado.
Envolvimento dos stakeholders: assegura que o produto esteja sempre em conformidade
com as expectativas do cliente e do mercado, aprimorando a qualidade e a relevância do
produto �nal.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre as metodologias ágeis Scrum, Kanban, Extreme Programming
(XP) Lean Software Development, faça a leitura do artigo Adoção de metodologias ágeis para
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbqs/article/view/15328/15171
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produção de jogos sociais com times distribuídos.
ANTUNES, J. B. et al. Adoção de metodologias ágeis para produção de jogos sociais com times
distribuídos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE QUALIDADE DE SOFTWARE (SBQS), 11., 2012,
Fortaleza. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2012, p. 349-356.
Referências
ANTUNES, J. B. et al. Adoção de metodologias ágeis para produção de jogos sociais com times
distribuídos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE QUALIDADE DE SOFTWARE (SBQS), 11., 2012,
Fortaleza. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2012, p. 349-356.
Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbqs/article/view/15328/15171. Acesso em: 27
set. 2024.
COUTINHO, C. Resiliência ágil. Rio de Janeiro: Alta Livros, 2021.
FEDELI, R. D.; POLLONI, E. G. F.; PERES, F. E. Introdução à ciência da computação. 2. ed. São
Paulo: Cengage Learning Brasil, 2013.
HIRAMA, K. Engenharia de software. Rio de Janeiro: Grupo Gen/LTC, 2011.
MANIFESTO para desenvolvimento ágil de software. Agile Manifesto, 27 abr. 2010. Disponível
em: https://agilemanifesto.org/iso/ptbr/manifesto.html. Acesso em: 2 dez. 2024.
PAULA FILHO, W. de P. Engenharia de software: produtos: volume 1. Rio de Janeiro: LTC, 2019.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
PRIKLADNICKI, R.; WILLI, R.; MILANI, F. Métodos ágeis para desenvolvimento de software. Porto
Alegre: Bookman, 2014. E-book.
SBROCCO, J. H. T. de C.; MACEDO, P. C. de. Metodologias ágeis: engenharia de software sob
medida. Rio de Janeiro: Érica, 2012.
SCHACH, S. R. Engenharia de software. Porto Alegre: Artmed, 2010.
Aula 3
Linguagens de Programação e Paradigmas
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbqs/article/view/15328/15171
https://sol.sbc.org.br/index.php/sbqs/article/view/15328/15171
https://agilemanifesto.org/iso/ptbr/manifesto.html
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Linguagens de programação e paradigmas
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Para assistir este conteúdo é necessário que você acesse o AVA pelo
computador ou pelo aplicativo. Você pode baixar os vídeos direto no aplicativo
para assistir mesmo sem conexão à internet.
Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar suaaprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
Explorar diferentes paradigmas de programação e tecnologias back-end é uma jornada
empolgante, que abre portas para inúmeras oportunidades no desenvolvimento de softwares. A
programação orientada a objetos (POO) permite modelar sistemas complexos com facilidade,
enquanto a programação funcional dá origem a um código limpo e e�ciente. A programação
declarativa, por sua vez, oferece uma maneira intuitiva de resolver problemas intricados.
No mundo do desenvolvimento web e mobile, dominar Node.js e Express viabiliza a criação de
aplicações rápidas e escaláveis com JavaScript, uma das linguagens mais populares do mundo.
O Ruby on Rails, com seu foco voltado à convenção sobre con�guração, acelera o
desenvolvimento, tornando o processo mais intuitivo e produtivo.
Aprofundar seu entendimento sobre esses temas não apenas expandirá suas habilidades
técnicas, mas também abrirá caminho para a elaboração de soluções inovadoras e impactantes.
Aventure-se e transforme suas ideias em realidade, porque, independentemente do paradigma
escolhido, um universo de possibilidades se abrirá para você.
Prepare-se para esta jornada de conhecimento! Vamos lá!
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
O mundo da programação é repleto de possibilidades e oportunidades, no qual diferentes tipos
de linguagens e paradigmas desempenham papéis fundamentais na criação de soluções
inovadoras. As linguagens de programação podem ser classi�cadas como: imperativas,
orientadas a objetos, funcionais e lógicas. Cada uma dessas categorias oferece características
únicas que se adaptam a diferentes necessidades e contextos de desenvolvimento.
Os paradigmas de programação, como a programação orientada a objetos (POO), enfatizam a
modularidade e a reutilização de códigos, enquanto a programação funcional se dedica à
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aplicação de funções e imutabilidade, promovendo um estilo de programação mais declarativo.
Já a programação declarativa simpli�ca o desenvolvimento, possibilitando que o programador
descreva o que deseja alcançar sem se preocupar com a implementação detalhada.
No cenário atual, em que o desenvolvimento web e mobile se mostra cada vez mais relevante,
entender essas linguagens e paradigmas é essencial. Com a crescente demanda por aplicativos
e sites responsivos, os conhecimentos em POO e programação funcional são particularmente
valiosos para criar experiências de usuário excepcionais.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você, um engenheiro de
software já formado, trabalha em uma startup de tecnologia que atua no desenvolvimento de
aplicações web e mobile. Essa empresa está lançando um novo produto, uma plataforma de
gerenciamento de eventos que precisa ser robusta, escalável, capaz de responder rapidamente a
grandes volumes de requisições e de fácil manutenção.
É preciso decidir qual tecnologia de back-end usar: Node.js com Express ou Ruby on Rails. Você
sabe que cada tecnologia tem suas vantagens e que é importante fazer a melhor escolha, a �m
de garantir o sucesso do projeto.
Diante desse cenário, seu gestor o convida para uma reunião e faz as seguintes perguntas:
considerando as características e vantagens do Node.js com Express e Ruby on Rails, qual
tecnologia devemos selecionar para o back-end do projeto? Por quê?
Ao aprofundar seu entendimento sobre conceitos, você se tornará apto a desenvolver aplicações
que impactam positivamente a vida das pessoas, apresentando-se como um pro�ssional
indispensável no campo da tecnologia. Junte-se a mim nesta jornada de aprendizagem e
descubra como transformar ideias em realidade a partir da programação.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Uma visão geral de linguagem de programação
Uma linguagem de programação é um conjunto estruturado de regras e comandos que viabilizam
a comunicação entre o programador e o computador (Alves, 2013). Assim como as línguas
humanas, as linguagens de programação têm sintaxe e semântica próprias, as quais de�nem
como as instruções devem ser escritas e interpretadas. Essas linguagens permitem que os
desenvolvedores descrevam de maneira precisa as operações que o computador deve executar
para realizar uma determinada tarefa.
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A função principal de uma linguagem de programação é possibilitar a criação de softwares, ou
seja, de programas que instruem o computador a executar funções especí�cas, as quais incluem
desde operações simples, como cálculos matemáticos, até tarefas complexas, como
gerenciamento de redes, processamento de grandes volumes de dados ou a elaboração de
interfaces de usuário interativas (Alves, 2013).
Além de oportunizar a criação de softwares, as linguagens de programação exercem outras
funções essenciais, como: automatização de processos, resolução de problemas complexos,
integração entre sistemas, personalização e inovação.
Em síntese, a linguagem de programação é uma ferramenta indispensável para a criação de
softwares, pois transforma ideias e soluções humanas em instruções que os computadores
podem executar, abrindo caminho para a automatização, inovação e resolução de problemas
complexos no mundo digital (Santos; Saraiva; Fátima, 2018).
Os tipos de linguagem de programação
Como aprendemos no tópico anterior, as linguagens de programação são ferramentas
imprescindíveis para a criação de softwares, e cada uma delas apresenta características e
aplicações especí�cas. Ao longo dos anos, diversos paradigmas de programação foram
desenvolvidos, dando origem a diferentes tipos de linguagens. De acordo com a literatura
dedicada a essa área (Alves, 2013, Melo, 2003, Santos; Saraiva; Fátima, 2018, Audy; Andrade;
Cidral, 2005), dentre os principais tipos de linguagens, destacam-se quatro: imperativas,
orientadas a objetos, funcionais e lógicas. Cada um desses paradigmas oferece uma abordagem
única para o desenvolvimento de softwares, in�uenciando a estruturação do código e a forma
com que as operações são realizadas. Vamos analisar essas linguagens de modo mais
detalhado a seguir.
1. Linguagens imperativas: são fundamentadas no conceito de que o programador especi�ca
de forma clara como o computador deve executar uma tarefa (Santos; Saraiva; Fátima,
2018). O código é uma sequência de comandos que alteram o estado do sistema,
executando uma série de instruções passo a passo. A ênfase está no controle detalhado do
�uxo de execução, o que torna as linguagens imperativas particularmente e�cientes em
tarefas nas quais a performance e o gerenciamento de recursos são fatores críticos.
Exemplos: COBOL, C, C++, Java, Python, Pascal e Assembly são amplamente utilizadas em
sistemas operacionais, drivers de dispositivos e outras aplicações que exigem proximidade
com o hardware.
A linguagem COBOL (Common Business-Oriented Language) pode ser considerada uma
linguagem emblemática. Foi criada na década de 1950 para atender às necessidades do
processamento de dados de negócios e sistemas de informação em grandes organizações,
sobretudo no contexto de aplicações comerciais. Também é amplamente utilizada em
sistemas bancários, �nanceiros e governamentais. Até hoje, permanece relevante em
muitos sistemas legados.
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2. Linguagens orientadas a objetos (OO): o paradigma orientado a objetos introduz um
modelo apoiado na abstração de dados em “objetos”, que são instâncias de “classes”. Cada
objeto combina dados (atributos) e comportamento (métodos), promovendo o
encapsulamento, de forma que os detalhes internos de um objeto são ocultados do mundo
exterior. Esse paradigma facilita a reutilização de código a partir de herança e do
polimor�smo, possibilitando que objetos derivados compartilhem e especializem o
comportamento de suas classes-mãe (Alves, 2013). Exemplo: linguagens como Java, C++,
Python e Ruby ilustram essa abordagem, que é amplamente utilizada em projetos de
software de grande escala, nos quais a modularidade,a manutenção e a extensão do
sistema são prioridades.
3. Linguagens funcionais: são baseadas na aplicação de funções matemáticas e na ênfase
em imutabilidade (ou seja, uma vez que um valor é atribuído a uma variável, ele não pode
ser alterado). Nesse paradigma, o foco está voltado ao que deve ser feito, e não ao modo
como deve ser feito. Funções puras, que sempre retornam o mesmo resultado para os
mesmos parâmetros e não têm efeitos colaterais, são centrais nesse modelo (Melo, 2003).
Exemplos: Haskell, Lisp e Scala são tipos de linguagens funcionais especialmente e�cazes
em problemas que envolvem processamento paralelo e concorrente, além de oferecer mais
facilidade na prova de correção do software.
4. Linguagens lógicas: adotam um paradigma declarativo, em que o programador descreve as
propriedades de um problema e deixa a incumbência de encontrar a solução para o sistema
de inferência da linguagem (Pressman; Maxim, 2021). Fundamentadas em lógica formal,
essas linguagens utilizam conjuntos de fatos e regras para deduzir respostas a consultas.
O Prolog é a linguagem mais conhecida desse grupo, sendo frequentemente empregada
em áreas como inteligência arti�cial, na qual o raciocínio lógico e a manipulação de
conhecimento são essenciais. Esse paradigma é poderoso para solucionar problemas que
envolvem grandes volumes de dados estruturados e relações complexas.
Cada tipo de linguagem de programação concede vantagens distintas e se adéqua melhor a
tarefas e contextos especí�cos. A escolha da linguagem e do paradigma ideal é in�uenciada por
fatores como natureza do problema, desempenho desejado, facilidade de manutenção e
experiência dos desenvolvedores. Esses paradigmas não são exclusivos; muitos projetos de
software contemporâneos adotam uma combinação de diferentes abordagens para atender às
diversas necessidades de maneira e�caz.
Siga em Frente...
Paradigmas de programação: programação orientada a objetos
(POO), programação funcional e programação declarativa
Pense, agora, na construção de uma casa. Você pode optar por erguê-la tijolo por tijolo, de�nindo
cada passo da construção (paradigma imperativo), ou pode desenhar um projeto completo e
detalhado, deixando que outros executem as tarefas necessárias (paradigma declarativo). Os
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paradigmas de programação funcionam como esses diferentes estilos de construção: eles
de�nem a forma como você pensa e estrutura um programa de computador (Brookshear, 2013).
A programação de computadores é uma atividade fundamental nas áreas de ciência da
computação e tecnologia da informação. Para facilitar a organização e a estruturação do código,
diferentes paradigmas de programação foram desenvolvidos ao longo dos anos. Dentre os mais
importantes, destacam-se a programação orientada a objetos (POO), a programação funcional e
a programação declarativa. Cada um desses paradigmas possui características únicas e aborda
a solução de problemas de um modo distinto. Vamos tratar, a seguir, desses três principais
paradigmas de programação mais detalhadamente.
1. Programação orientada a objetos (POO): é um paradigma que organiza o software em torno
de objetos. Esses objetos são instâncias de classes, as quais, por sua vez, são moldes que
de�nem atributos (dados) e métodos (funções) especí�cos (Schach, 2010). A POO é
baseada em quatro princípios fundamentais:
- Encapsulamento: os dados de um objeto são escondidos do mundo externo e só podem
ser acessados ou modi�cados por meio de métodos singulares, protegendo a integridade
do objeto (Schach, 2010). Isso permite que os detalhes internos de um objeto sejam
ocultados e modi�cados sem afetar outras partes do programa.
- Herança: possibilita que uma classe herde características (atributos e métodos) de outra
classe, promovendo a reutilização de código e facilitando a manutenção. Por exemplo, a
classe “Veículo” pode ter as subclasses “Carro” e “Moto”, que herdam características
comuns de “Veículo” e adicionam suas próprias características especí�cas.
- Polimor�smo: permite que objetos de diferentes classes sejam tratados de maneira
uniforme, a partir de uma interface comum (Hirama, 2011). Isso signi�ca que uma única
função pode operar em diferentes tipos de objetos, proporcionando �exibilidade e
extensibilidade ao código.
- Abstração: simpli�ca a complexidade ao ocultar os detalhes desnecessários e destacar
apenas os aspectos relevantes de um objeto (Hirama, 2011). A abstração permite que os
desenvolvedores se concentrem naquilo que um objeto faz, e não em como faz.
A POO é amplamente utilizada em linguagens como Java, C++, Python e C#. Mostra-se
particularmente e�caz em aplicações nas quais a modelagem de entidades do mundo real
e suas interações é crucial, como em sistemas de gerenciamento de banco de dados,
aplicações web complexas e jogos.
2. Programação funcional: é um paradigma que entende a computação como a avaliação de
funções matemáticas e evita mudanças de estado e dados mutáveis. Enfatiza o uso de
funções puras, isto é, funções nas quais a saída é determinada apenas pelos seus
argumentos de entrada, sem efeitos colaterais (Melo, 2003). As principais características
da programação funcional são:
- Imutabilidade: os dados não podem ser alterados depois de criados. Em vez disso, novas
estruturas de dados são criadas a partir das já existentes (Schach, 2010). Isso ajuda a
evitar erros relacionados à modi�cação de estado e torna o código mais previsível e fácil de
entender.
- Funções como cidadão de primeira classe: as funções podem ser passadas como
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argumentos para outras funções, retornadas como valores de outras funções e atribuídas a
variáveis (Sicsú; Samartini; Barth, 2023), o que viabiliza a criação de funções de ordem
superior e promove um estilo de programação mais modular e reutilizável.
- Recursão: em vez de laços de iteração, a recursão é frequentemente utilizada para a
repetição de operações (Sicsú; Samartini; Barth, 2023). Esse processo pode simpli�car a
lógica de algoritmos complexos e é especialmente útil em linguagens funcionais.
- Composição de funções: funções pequenas e reutilizáveis são compostas para formar
funções mais complexas. A composição de funções permite construir programas a partir
de componentes simples e reutilizáveis, facilitando a manutenção e a compreensão do
código.
Haskell, Lisp, Erlang e F# são exemplos de linguagens que suportam a programação
funcional. Esse paradigma é particularmente útil para lidar com problemas matemáticos,
processamento de dados e situações em que a concorrência e a paralelização são
necessárias.
3. Programação declarativa: é um paradigma que expressa a lógica de um cálculo sem
descrever seu controle de �uxo. Em vez de descrever como fazer algo, o programador
especi�ca o que deve ser feito (Melo, 2003). Existem dois subtipos principais de
programação declarativa:
- Programação lógica: utiliza a lógica formal para declarar relações entre os dados. O
exemplo mais conhecido é o Prolog, em que o programador de�ne fatos e regras, e o
sistema de inferência lógica resolve consultas baseadas nesses fatos e regras (Sicsú;
Samartini; Barth, 2023). Na programação lógica, o foco está voltado à especi�cação das
relações lógicas e às regras de inferência que permitem deduzir novos fatos a partir dos já
existentes.
- Programação funcional: como mencionado anteriormente, a programação funcional
também pode ser entendida como um subtipo da programação declarativa, pois as funções
declarativas especi�cam o que deve ser calculado. A programação funcional evita a
mutação de estado e permite a composição de funções para construir programas
declarativos.
A programação declarativa é amplamente adotada em linguagens de consulta, como SQL,
em que o programador declara o que deseja que o sistema de banco de dados retorne, em
vez de especi�car como os dados devem ser buscados. Além disso, linguagens de script e
frameworks de automação, como Ansible e Terraform, seguem princípiosdeclarativos,
viabilizando a de�nição do estado desejado dos sistemas e infraestrutura.
Para exempli�car as particularidades desses paradigmas, é interessante que você visualize o
Quadro 1, a seguir, que apresenta uma comparação entre eles, bem como suas respectivas
características.
Característica POO Programação
Funcional
Programação
Declarativa
Foco Objetos Funções Resultados
Estado Mutable (pode
mudar) Imutável (não muda) Abstraído
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Estilo
Imperativo
(instruções passo a
passo)
Declarativo (o que
fazer, e não como) Declarativo
Quadro 1 | Comparação entre os paradigmas de programação. Fonte: elaborado pela autora.
Cada paradigma de programação oferece uma forma única de resolver problemas
computacionais. A escolha da opção ideal dependerá da natureza do problema a ser enfrentado,
das preferências do programador e das especi�cações do projeto. Compreender os princípios e
as vantagens de cada paradigma permite que os desenvolvedores selecionem a abordagem mais
e�ciente e adequada para suas necessidades, tornando a escrita de código mais limpa, modular
e sustentável.
Desenvolvimento web e mobile: uma exploração do back-end
com Node.js, Express e Ruby on Rails
O desenvolvimento de software moderno é frequentemente dividido em duas categorias
principais: desenvolvimento web e desenvolvimento mobile. Embora ambos os tipos de
desenvolvimento compartilhem o objetivo de criar aplicações úteis e funcionais para os usuários,
eles diferem signi�cativamente em termos de plataformas, tecnologias, abordagens e
considerações de design.
Desenvolvimento web
O desenvolvimento web envolve a criação de aplicações que rodam em navegadores e podem
ser acessadas via internet. As aplicações web podem ser sites simples ou plataformas
interativas complexas.
No desenvolvimento web, há muitas tecnologias comuns para o bom desempenho e o correto
uso dos processos. Como exemplos, podemos citar: HTML/CSS, JavaScript,
framework/biblioteca, protocolos e APIs (Pressman; Maxim, 2021).
Algumas características marcantes do desenvolvimento web são:
Acessibilidade universal: aplicações web podem ser acessadas de qualquer dispositivo
com um navegador e conexão à internet.
Atualizações centralizadas: as atualizações são realizadas no servidor, sem a necessidade
de intervenção do usuário �nal.
Responsividade: existe a necessidade de design responsivo para garantir uma boa
experiência de usuário em diferentes tamanhos de tela. 
Desenvolvimento mobile
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O desenvolvimento mobile se refere à criação de aplicações que rodam em dispositivos móveis,
como smartphones e tablets. As aplicações mobile podem ser nativas, híbridas ou baseadas na
web (Hirama, 2011).
No desenvolvimento mobile, há diversas tecnologias que asseguram um bom desempenho e o
uso adequado dos processos. Algumas delas são o desenvolvimento nativo, o desenvolvimento
híbrido/cross-platform e o desenvolvimento mobile web. Con�ra, a seguir, algumas
características marcantes do desenvolvimento mobile:
Acesso a recursos do dispositivo: aplicações móveis podem acessar recursos nativos do
dispositivo, como GPS, câmera, acelerômetro, etc.
Performance e usabilidade: aplicações nativas geralmente oferecem melhor performance e
uma experiência de usuário mais �uida se comparadas às aplicações web.
Distribuição via App Stores: aplicações móveis são distribuídas por meio de lojas de
aplicativos, como a App Store (iOS) e Google Play Store (Android).
Noti�cações Push: capacidade de enviar noti�cações diretamente para o dispositivo do
usuário, aumentando o engajamento.
Bloco 1
Formas de
desenvolvime
nto
Plataformas Desempenho DEV e
Manutenção
Web
Executa em
qualquer
navegador
Limitado pela
capacidade
do navegador
e da internet
 
Código único,
o que facilita
a
manutenção
 
Mobile
Executa em
dispositivos
móveis
Mais rápidos
por terem
acesso direto
ao dispositivo
Pode ter DEV
separado
para cada
plataforma
iOS e Android
Bloco 2
Experiência do Usuário (UX) Distribuição
UX mais rica e interativa,
utilizando recursos nativos do
dispositivo
Disponível imediatamente
após publicação
 
UX mais rica e interativa,
utilizando recursos nativos do
dispositivo
Requer aprovação e
distribuição pelas lojas App
Store e Google Play Store
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Quadro 2 | Comparação entre as formas de desenvolvimento web e mobile. Fonte: elaborado pela
autora.
No desenvolvimento de aplicações web e mobile, o back-end desempenha um papel crucial ao
gerenciar a lógica de negócio, o armazenamento de dados e a comunicação com o front-end.
Três das tecnologias mais populares para o desenvolvimento de back-end são: Node.js, Express
e Ruby on Rails (Dale; Lewis, 2010). Cada uma dessas tecnologias oferece um conjunto distinto
de características e vantagens que podem atender a diferentes necessidades de projetos. Tais
tecnologias são amplamente utilizadas para construir back-ends robustos e escaláveis. Vamos
conhecê-las mais detalhadamente a seguir.
1. Node.js: é um ambiente de execução JavaScript baseado no motor V8 do Google Chrome.
Permite que os desenvolvedores usem JavaScript para construir a lógica de back-end,
promovendo uma uni�cação da linguagem entre o front-end e o back-end (Dale; Lewis,
2010).
Principais características:
- Event-Driven: é projetado para construir aplicações escaláveis utilizando um modelo de
I/O não bloqueante e dirigido a eventos.
- Single-Threaded: embora seja single-threaded, ele pode gerenciar múltiplas conexões
concorrentes sem bloquear o thread principal.
- NPM (Node Package Manager): o NPM é o gerenciador de pacotes para Node.js,
oferecendo uma vasta quantidade de bibliotecas e módulos que podem ser facilmente
integrados às aplicações (Hirama, 2011).
As principais vantagens obtidas pelo uso dessa linguagem são alta performance e
desenvolvimento uni�cado. 
2. Express: é um framework minimalista para Node.js que facilita a criação de aplicações web
e APIs robustas (Hirama, 2011). Fornece uma camada leve e �exível sobre Node.js,
simpli�cando o desenvolvimento.
Principais características:
- Minimalista e �exível: oferece um conjunto básico de funcionalidades sem impor uma
estrutura rígida, permitindo grande �exibilidade na arquitetura da aplicação.
- Middleware: usa uma série de funções intermediárias (middleware) que podem manipular
solicitações e respostas, tornando o código mais modular e reutilizável.
- Rotas simples e poderosas: facilita a de�nição de rotas para tratar de diferentes endpoints
de uma aplicação.
As principais vantagens adquiridas pela utilização dessa linguagem são simplicidade,
�exibilidade e ecossistema amplo. 
3. Ruby on Rails: também chamado de Rails, é um framework web escrito em Ruby que segue
o padrão de arquitetura Model-View-Controller (MVC). É conhecido por sua convenção
sobre con�guração, que acelera o desenvolvimento de aplicações (Hirama, 2011).
Principais características:
- Padrão MVC: segrega claramente a lógica de apresentação, a lógica de negócios e o
acesso aos dados.
- Convenção sobre con�guração: adota padrões sensatos para a estrutura e con�guração
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da aplicação, minimizando a necessidade de con�guração explícita.
- Active Record: um poderoso sistema de mapeamento objeto-relacional (ORM) que facilita
a interação com o banco de dados.
- Gemas: o gerenciador de pacotes do Ruby, conhecido como RubyGems, otimiza a inclusão
de bibliotecas e extensões na aplicação.
As principais vantagens obtidas pelo uso dessa linguagem são desenvolvimento rápido,
participação em comunidades e suporte.
Característica Node.js/Express Ruby on Rails
Linguagem JavaScript Ruby
Filoso�a Minimalista e �exível Convenção sobre
con�guração
Performance
Alta performance, ideal para
aplicações em tempo real
 
Boa performance, ideal para
aplicações web tradicionais
Curva de aprendizado Mais fácil para
desenvolvedores JavaScript
Pode exigir um pouco mais
de tempopara aprender
Quadro 3 | Comparação entre tecnologias de desenvolvimento. Fonte: elaborado pela autora.
Cada uma das tecnologias de desenvolvimento apresenta vantagens e desvantagens. Por essa
razão, é importante considerar os seguintes aspectos:
Node.js/Express: ideal para aplicações em tempo real, APIs RESTful, aplicações de
streaming e microsserviços.
Ruby on Rails: ideal para aplicações web tradicionais, e-commerce, aplicações de
gerenciamento de conteúdo e MVPs.
Node.js, Express e Ruby on Rails são tecnologias poderosas para o desenvolvimento de back-
end. Cada uma delas apresenta características e benefícios próprios. Node.js e Express são
recomendadas para aplicações que necessitam de alta escalabilidade e desempenho em tempo
real, enquanto a tecnologia Ruby on Rails é sugerida para desenvolvimento rápido e aplicações
que se bene�ciam de um padrão MVC robusto. A escolha da opção mais pertinente dependerá
das urgências especí�cas do projeto, da equipe de desenvolvimento e do ecossistema existente.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
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Agora que você já possui conhecimentos relacionados ao desenvolvimento web e mobile,
sobretudo quanto ao back-end com Node.js, Express e Ruby on Rails, está apto para responder à
pergunta feita no início desta aula. No caso proposto, você precisaria desenvolver uma
plataforma de gerenciamento de eventos que requer alta escalabilidade e resposta rápida para
grandes volumes de requisições. Considerando as características e vantagens do Node.js com
Express e Ruby on Rails, qual tecnologia devemos selecionar para o back-end do projeto? Por
quê?
Solução
Vantagens do Node.js com Express
Alta escalabilidade: a tecnologia Node.js pode gerenciar milhares de conexões
simultâneas com um único servidor, graças ao seu modelo de loop de eventos. Isso
signi�ca que você, caro estudante, pode escalar sua aplicação horizontalmente,
adicionando mais instâncias quando necessário, na intenção de lidar com o aumento
da demanda.
Desempenho: a execução de JavaScript no lado do servidor com Node.js proporciona
um desempenho elevado, especialmente em aplicações que necessitam de respostas
rápidas e em tempo real. A arquitetura não bloqueante permite que o servidor
continue processando outras requisições enquanto aguarda a conclusão de
operações I/O.
Ecossistema NPM: o Node Package Manager (NPM) oferece uma vasta gama de
bibliotecas e módulos que você pode aproveitar para acelerar o desenvolvimento da
aplicação. A comunidade ativa contribui com inúmeras soluções prontas para uso,
facilitando a integração de funcionalidades complexas.
Flexibilidade com Express: Express é um framework minimalista que oferece a
�exibilidade necessária para criar APIs e�cientes e gerenciar rotas de forma simples e
organizada. Ele viabiliza a con�guração de middlewares, a manipulação de
requisições e respostas HTTP, e a implementação de funcionalidades personalizadas,
conforme as necessidades do projeto. 
Comparação com Ruby on Rails
Ruby on Rails é um framework poderoso que acelera o desenvolvimento inicial com sua
�loso�a de convenção sobre con�guração, otimizando a criação de aplicações web
estruturadas e organizadas. No entanto, em cenários que exigem alta escalabilidade e
desempenho em tempo real, a tecnologia Node.js se destaca por sua capacidade de lidar
e�cientemente com operações I/O intensivas.
Rails utiliza um modelo de threading que pode se tornar um gargalo em aplicações com um
alto volume de conexões simultâneas, em que cada requisição pode consumir uma thread
separada. Isso pode fazer surgir a necessidade de uma maior capacidade de hardware para
manter o desempenho, aumentando os custos operacionais.
Portanto, considerando as demandas especí�cas de alta escalabilidade e resposta rápida para a
plataforma de gerenciamento de eventos, a abordagem Node.js com Express é a escolha mais
adequada. Essa combinação proporcionará a e�ciência e a �exibilidade necessárias para
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desenvolver uma aplicação robusta e escalável, garantindo a satisfação dos usuários e o
sucesso do projeto.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre desenvolvimento web e mobile, faça a leitura do artigo Análise
teórica sobre o desenvolvimento de aplicativos nativos, híbridos e webapps.
SILVA, F. A. de S.; PRADO, E. F. do. Análise teórica sobre o desenvolvimento de aplicativos nativos,
híbridos e webapps. EduFatec: educação, tecnologia e gestão, Franca, v. 2, n. 1, p. 1-18, jan./jun,
2019. 
Referências
ALVES, W. P. Linguagem e lógica de programação. Rio de Janeiro: Érica, 2013.
AUDY, J. L. N.; ANDRADE, G. K.; CIDRAL, A. Fundamentos de sistemas de informação. Porto
Alegre: Grupo A, 2005. E-book.
BROOKSHEAR, J. G. Ciência da computação. Porto Alegre: Bookman, 2013.
DALE, N.; LEWIS, J. Ciência da computação. 4. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2010.
HIRAMA, K. Engenharia de software. Rio de Janeiro: Grupo Gen/LTC, 2011.
MELO, A. C. V. de. Princípios de linguagem de programação. São Paulo: Blucher, 2003.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SANTOS, M. G.; SARAIVA, M. O.; FÁTIMA, P. G. Linguagem de programação. Porto Alegre: SAGAH,
2018.
SCHACH, S. R. Engenharia de software. Porto Alegre: Artmed, 2010.
SICSÚ, A. L.; SAMARTINI, A.; BARTH, N. L. Técnicas de aprendizado de máquina. São Paulo:
Blucher, 2023.
SILVA, F. A. de S.; PRADO, E. F. do. Análise teórica sobre o desenvolvimento de aplicativos nativos,
híbridos e webapps. EduFatec: educação, tecnologia e gestão, Franca, v. 2, n. 1, p. 1-18, jan./jun,
2019. Disponível em:
https://ric.cps.sp.gov.br/bitstream/123456789/5044/1/AN%c3%81LISE%20TE%c3%93RICA%20S
https://ric.cps.sp.gov.br/bitstream/123456789/5044/1/AN%c3%81LISE%20TE%c3%93RICA%20SOBRE%20O%20DESENVOLVIMENTO%20DE%20janeiro%20junho%202019.pdf
https://ric.cps.sp.gov.br/bitstream/123456789/5044/1/AN%c3%81LISE%20TE%c3%93RICA%20SOBRE%20O%20DESENVOLVIMENTO%20DE%20janeiro%20junho%202019.pdf
https://ric.cps.sp.gov.br/bitstream/123456789/5044/1/AN%c3%81LISE%20TE%c3%93RICA%20SOBRE%20O%20DESENVOLVIMENTO%20DE%20janeiro%20junho%202019.pdf
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OBRE%20O%20DESENVOLVIMENTO%20DE%20janeiro%20junho%202019.pdf. Acesso em: 25 set.
2024.
Aula 4
Principais Tipos de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados
Principais tipos de sistemas gerenciadores de banco de dados
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computador ou pelo aplicativo. Você pode baixar os vídeos direto no aplicativo
para assistir mesmo sem conexão à internet.
Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
Conhecer as particularidades inerentes aos bancos de dados é fundamental para qualquer
pro�ssional de tecnologia, pois são elementos essenciais para a gestão de dados em aplicações
modernas. Existem dois tipos principais de bancos de dados: os relacionais, que organizam
informações em tabelas e garantem integridade, e os não relacionais, que oferecem �exibilidade
para lidar com grandes volumes de dados não estruturados.
Além disso, a computação em nuvem transformou a forma com que gerenciamos essas
informações, já que podemos escolher entre modelos como IaaS, PaaS e SaaS. Tais serviços
permitem que as empresas escalem recursos, desenvolvam aplicações e acessem softwares de
maneira prática.
Estudar sobre os conceitos mencionados anteriormente não apenas aprimorará suas habilidades
técnicas, mas também o preparará para enfrentar desa�os reais no campo da tecnologia. Venha
explorar esse universo e saiba como se tornar um pro�ssional indispensável na era dos dados.
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
https://ric.cps.sp.gov.br/bitstream/123456789/5044/1/AN%c3%81LISE%20TE%c3%93RICA%20SOBRE%20O%20DESENVOLVIMENTO%20DE%20janeiro%20junho%202019.pdf
Disciplina
SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO E DE
INFORMAÇÃOEntender o funcionamento dos bancos de dados é essencial no cenário tecnológico atual, pois
eles são fundamentais para a gestão e�ciente de dados em diversas aplicações. Os bancos de
dados podem ser classi�cados em dois tipos principais: relacionais e não relacionais.
Os bancos de dados relacionais organizam dados em tabelas interconectadas, utilizando um
modelo estruturado que permite consultas complexas e integridade referencial. São ideais para
aplicações que requerem consistência e transações rigorosas, como sistemas �nanceiros e de
gerenciamento empresarial.
Por sua vez, os bancos de dados não relacionais oferecem mais �exibilidade, viabilizando o
armazenamento de dados em formatos variados, como documentos, chaves-valor e grafos. Essa
abordagem é especialmente útil para aplicações que lidam com grandes volumes de dados não
estruturados ou que exigem escalabilidade rápida, como as redes sociais.
Além disso, a computação em nuvem revolucionou a maneira com que as empresas gerenciam e
armazenam dados. Os modelos de serviço em nuvem, como Infrastructure as a Service (IaaS),
Platform as a Service (PaaS) e Software as a Service (SaaS) disponibilizam soluções adaptáveis
às demandas de cada organização. O IaaS fornece a infraestrutura necessária para rodar bancos
de dados na nuvem, possibilitando que as empresas escalem recursos quando for preciso.
O PaaS, por sua vez, oferece um ambiente de desenvolvimento completo, facilitando a criação e
implantação de aplicativos que utilizam bancos de dados. Já o SaaS concede aplicações prontas
para uso, as quais podem acessar bancos de dados sem que os usuários precisem se preocupar
com a infraestrutura ou a manutenção.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você é um consultor de TI
contratado por uma startup de tecnologia chamada Teck & Teck, que está desenvolvendo uma
aplicação inovadora para gestão de eventos. A empresa está no início do seu ciclo de
desenvolvimento e precisa escolher o melhor modelo de serviço em nuvem para hospedar sua
aplicação. A equipe responsável pelo andamento do projeto tem conhecimentos variados em
infraestrutura, desenvolvimento de software e gerenciamento de aplicativos. Os membros
precisam de uma solução que ajude a escalar rapidamente, controlar custos e manter o foco
direcionado ao desenvolvimento do produto, sem que seja preciso se preocupar excessivamente
com a manutenção da infraestrutura.
Diante desse cenário, seu diretor o convida para uma reunião e lhe faz a seguinte pergunta: qual
modelo de serviço em nuvem (IaaS, PaaS ou SaaS) você recomendaria? Por quê?
Estudar sobre os conceitos e modelos mencionados anteriormente é crucial para quem deseja se
destacar no campo da tecnologia. Ao dominar as diferenças entre bancos de dados relacionais e
não relacionais, além de entender como funcionam os serviços em nuvem, você estará
preparado para enfrentar desa�os complexos e contribuir signi�cativamente com o sucesso de
projetos que dependem da gestão e�caz de dados. Venha explorar este fascinante universo e
descubra como suas habilidades podem impactar o futuro da tecnologia.
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E aí? Vamos embarcar nesta análise juntos?
Bons estudos!
Vamos Começar!
Introdução, conceitos e fundamentos relacionados aos bancos
de dados
Os bancos de dados são componentes essenciais no cenário tecnológico atual, pois viabilizam
uma forma organizada de armazenar, gerenciar e recuperar informações. Com o crescente
volume de dados gerados diariamente, o uso e�ciente de bancos de dados se tornou
fundamental para o funcionamento de diversas aplicações, seja no contexto de atuação de
pequenas empresas ou de grandes corporações.
Conceitos fundamentais
Um banco de dados é uma coleção organizada de dados estruturados, os quais são
armazenados de maneira que possam ser facilmente acessados, gerenciados e atualizados
(Silberschatz, 2020). É utilizado para suportar operações empresariais, como transações
�nanceiras, gestão de estoque, registros de clientes e muitas outras atividades.
Uma planilha eletrônica pode ser considerada uma base de dados relacionais, já que:
a. Dispõe de recursos para armazenar e manipular informações, permitindo que a chamemos
de base de dados.
b. Viabiliza a correlação dos dados, o que nos permite classi�cá-la como relacional. 
Deve-se entender que não é necessário cumprir muitos requisitos para que um sistema seja
classi�cado como uma base de dados. Por exemplo, um saco que armazena contas de papel
impressas, cada uma contendo informações, pode ser considerado uma base de dados. Embora
essa abordagem não seja uma solução útil e não bene�cie uma organização, além de abrir
margem para a desordem, ainda assim é uma base de dados, pois as informações �cam
disponíveis e podem ser consultadas, mesmo que de forma inconveniente. Vale ressaltar, ainda,
que é possível adicionar e remover informações desse “sistema”.
Vamos conhecer, a seguir, alguns dos bancos de dados mais utilizados atualmente.
1. Sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD)
O sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) é o software que interage com os
usuários �nais, aplicativos e o próprio banco de dados para capturar e analisar os dados
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(Pichetti; Vida; Cortes, 2021). Ele facilita os processos de de�nição, criação, consulta,
atualização e administração dos bancos de dados. Podemos citar como exemplos de
SGBDs: MySQL, PostgreSQL, Oracle Database e Microsoft SQL Server.
2. Modelo de dados
O modelo de dados determina a estrutura lógica de um banco de dados, tornando-se
essencial para a sua organização. De acordo com a literatura dedicada a essa área (Alves,
2021, Pichetti; Vida; Cortes, 2021, Silberschatz, 2020, Silva et al., 2021), os principais
modelos de dados são:
- Modelo relacional: organiza os dados em tabelas (ou relações) que podem ser
relacionadas entre si por meio de chaves primárias e estrangeiras (Alves, 2021). Esse é o
modelo mais comum, fundamentado na álgebra relacional.
- Modelo de dados em rede: os dados são organizados em uma estrutura de rede ou
grá�co, permitindo relações complexas entre registros (Schach, 2010).
- Modelo de dados hierárquico: organiza os dados em uma estrutura de árvore, com um
único pai para cada registro-�lho.
- Modelo de dados orientado a objetos: combina conceitos de bancos de dados e
programação orientada a objetos, possibilitando que objetos complexos sejam
armazenados diretamente no banco de dados.
3. Structured Query Language (SQL)
SQL é a linguagem-padrão utilizada para gerenciar e manipular bancos de dados
relacionais. Com SQL, é possível executar operações como inserção, atualização, exclusão
e consulta de dados. Algumas das principais instruções SQL incluem: SELECT, utilizada
para consultar dados; INSERT, empregada para inserir novos registros; UPDATE, usada para
atualizar registros já existentes; e DELETE, utilizada para excluir registros. 
Fundamentos dos bancos de dados
Integridade dos dados: corresponde à precisão e à consistência dos dados armazenados
no banco de dados (Silva et al., 2021). Existem vários tipos de integridade, como:
Integridade de entidade: garante que cada tabela tenha uma chave primária única.
Integridade referencial: assegura que as relações entre tabelas sejam mantidas
corretamente por meio de chaves estrangeiras (Silva et al., 2021).
Integridade de domínio: garante que os dados armazenados em uma coluna sejam do
tipo especi�cado e estejam dentro do domínio permitido.
Normalização: é o processo de organizar as informações em um banco de dados para
reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados (Pressman; Maxim, 2021). As
formas normais são etapas de normalização, em que cada etapa remove tipos especí�cos
de anomalias de dados. De acordo com Silberschatz (2020), as três primeiras formas
normais são:
Primeira forma normal (1NF): garante que cada coluna contenha apenas valores
atômicos e que cada registro seja único.
Segundaforma normal (2NF): assegura que todos os atributos não chave sejam
totalmente dependentes da chave primária.
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Terceira forma normal (3NF): garante que não haja dependências transitivas entre os
atributos não chave.
Transações e con�abilidade: as transações em um banco de dados são sequências de
operações tratadas como uma única unidade lógica de trabalho. Segundo a literatura
especializada no assunto (Alves, 2021, Pichetti; Vida; Cortes, 2021, Silberschatz, 2020, Silva
et al., 2021), para garantir a con�abilidade e a integridade dos dados, as transações devem
seguir as propriedades ACID:
Atomicidade: assegura que todas as operações dentro da transação sejam
completadas com sucesso ou que nenhuma delas seja aplicada.
Consistência: garante que uma transação leve o banco de dados de um estado
consistente a outro estado consistente.
Isolamento: assegura que as operações de uma transação sejam isoladas das
operações de outras transações.
Durabilidade: garante que, uma vez que uma transação seja con�rmada, suas
alterações persistam, mesmo em caso de falhas de sistema.
Primeira forma normal (1NF): garante que cada coluna contenha apenas valores atômicos
e que cada registro seja único.
Segunda forma normal (2NF): assegura que todos os atributos não chave sejam totalmente
dependentes da chave primária.
Terceira forma normal (3NF): garante que não haja dependências transitivas entre os
atributos não chave.
Atomicidade: assegura que todas as operações dentro da transação sejam completadas
com sucesso ou que nenhuma delas seja aplicada.
Consistência: garante que uma transação leve o banco de dados de um estado consistente
a outro estado consistente.
Isolamento: assegura que as operações de uma transação sejam isoladas das operações
de outras transações.
Durabilidade: garante que, uma vez que uma transação seja con�rmada, suas alterações
persistam, mesmo em caso de falhas de sistema.
Os bancos de dados estão presentes em nosso dia a dia e são utilizados em diversas áreas,
como gerenciamento de clientes, e-commerce, sistemas bancários e sistemas de gestão
empresarial (ERP).
Os bancos de dados são fundamentais para a gestão e utilização e�ciente de grandes volumes
de informações. Compreender os conceitos básicos e os fundamentos dos bancos de dados é
essencial para qualquer pro�ssional de TI. O uso adequado de um sistema de gerenciamento de
banco de dados (SGBDs), a aplicação de modelos de dados apropriados, a escrita de consultas
SQL coerentes e a garantia da integridade dos dados são habilidades cruciais para a construção
de sistemas robustos e con�áveis.
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Siga em Frente...
Bancos de dados relacionais e não relacionais: uma comparação
detalhada
Os bancos de dados desempenham um papel imprescindível na gestão de informações em
diversas aplicações, suprindo desde pequenos sistemas até grandes infraestruturas
corporativas. Eles podem ser classi�cados em duas categorias principais: bancos de dados
relacionais (RDBMS) e bancos de dados não relacionais (NoSQL). Cada tipo possui
características, vantagens e desvantagens especí�cas que o tornam adequado para diferentes
modelos de aplicações e necessidades de armazenamento de dados.
Banco de dados relacional (RDBMS)
Organiza dados em tabelas, que consistem em linhas e colunas. Cada tabela possui um
esquema prede�nido que estipula a estrutura dos dados, e as relações entre diferentes tabelas
são estabelecidas por meio de chaves primárias e estrangeiras (Silva et al., 2021).
Principais características:
Integridade e consistência: a integridade dos dados é garantida a partir de regras de
integridade referencial, chaves primárias e estrangeiras. A consistência é mantida
com o uso de transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade)
(Silberschatz, 2020).
Chave primária: uma chave primária em um banco de dados é um atributo ou um
conjunto de atributos que identi�ca de maneira única cada registro em uma tabela
(Silberschatz, 2020). Ela assegura que não existam registros duplicados e que cada
entrada possa ser referenciada de modo singular. Além disso, a chave primária não
pode conter valores nulos, a �m de preservar a integridade dos dados. Em geral,
utiliza-se um campo como um número de identi�cação (ID) para facilitar essa
detecção, como CPF, CNPJ ou código.
Chave estrangeira: uma chave estrangeira em um banco de dados é um campo ou
conjunto de campos em uma tabela que se refere à chave primária de outra tabela
(Pichetti; Vida; Cortes, 2021). Ela estabelece uma relação entre as duas tabelas,
garantindo a integridade referencial dos dados. Isso signi�ca que os valores da chave
estrangeira devem corresponder a valores existentes na chave primária da tabela
referenciada, viabilizando a criação de vínculos entre registros relacionados, como o
código da cidade na tabela de cadastros de cliente.
SQL (Structured Query Language): é a linguagem-padrão para o gerenciamento e a
manipulação de dados em bancos de dados relacionais. Permite a execução de
operações complexas de consulta, inserção, atualização e exclusão de dados.
Vantagens:
Consistência e integridade dos dados: as regras de integridade e transações ACID
garantem que os dados sejam precisos e consistentes.
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Flexibilidade de consulta: a linguagem SQL viabiliza consultas complexas e ad hoc,
facilitando a recuperação de dados de maneiras especí�cas e detalhadas.
Padronização: SQL é uma linguagem padronizada, amplamente aceita e utilizada, o
que otimiza a portabilidade e interoperabilidade entre diferentes sistemas.
Desvantagens:
Escalabilidade vertical: os bancos de dados relacionais geralmente escalam melhor
verticalmente (aumentando a capacidade do servidor) do que horizontalmente
(distribuindo a carga entre múltiplos servidores).
Desempenho em grandes volumes de dados: em cenários com extensos volumes de
dados e alta taxa de transações, o desempenho pode se degradar.
Esquema rígido: a necessidade de um esquema prede�nido pode limitar a
�exibilidade na alteração da estrutura dos dados.
Exemplos de bancos de dados relacionais são: MySQL, PostgreSQL, Oracle Database e
Microsoft SQL Server.
Consistência e integridade dos dados: as regras de integridade e transações ACID
garantem que os dados sejam precisos e consistentes.
Flexibilidade de consulta: a linguagem SQL viabiliza consultas complexas e ad hoc,
facilitando a recuperação de dados de maneiras especí�cas e detalhadas.
Padronização: SQL é uma linguagem padronizada, amplamente aceita e utilizada, o que
otimiza a portabilidade e interoperabilidade entre diferentes sistemas.
Escalabilidade vertical: os bancos de dados relacionais geralmente escalam melhor
verticalmente (aumentando a capacidade do servidor) do que horizontalmente (distribuindo
a carga entre múltiplos servidores).
Desempenho em grandes volumes de dados: em cenários com extensos volumes de dados
e alta taxa de transações, o desempenho pode se degradar.
Esquema rígido: a necessidade de um esquema prede�nido pode limitar a �exibilidade na
alteração da estrutura dos dados.
Banco de dados não relacional (NoSQL)
Foi desenvolvido para lidar com grandes volumes de dados, alta taxa de transações e a
necessidade de escalabilidade horizontal (Silva et al., 2021). Esses bancos não seguem um
esquema rígido e podem armazenar dados de formatos variados, incluindo documentos,
grá�cos, colunas e pares chave-valor.
Principais características:
Escalabilidade horizontal: facilmente escalável adicionando mais servidores ao
cluster, distribuindo a carga de forma e�ciente (Silva et al., 2021).
Flexibilidade de esquema: permite mudanças na estrutura dos dados sem a
necessidade de rede�nir o esquema, tornando-se ideal para aplicações em constante
evolução.
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Desempenho em grandes volumes de dados: otimizado para lidar com grandes
volumes de dados e altas taxas de transações (Silvaé apenas uma questão de adquirir
conhecimento técnico; também consiste em se preparar para entender e participar do futuro
digital, no qual a informação é o recurso mais valioso.
Prepare-se para se conectar com o futuro da tecnologia e do conhecimento!
Bons estudos!
Vamos Começar!
Componentes de um sistema de informação
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Conhecer os sistemas de informação e o ciclo de vida da informação é uma ação crucial para
compreender como as organizações usam dados na intenção de alcançar o sucesso. Os
componentes de um sistema de informação, como hardware, software, dados, pessoas e
processos, trabalham em conjunto para transformar dados em decisões estratégicas.
No entanto, primeiro é necessário saber que um sistema de informação nada mais é do que um
conjunto organizado de recursos que coleta, processa, armazena e distribui informações. Tais
recursos podem ser representados por pessoas, hardware, software, dados e procedimentos
(Audy; Andrade; Cidral, 2005). O principal objetivo de um sistema de informação é apoiar a
tomada de decisões, coordenação, controle, análise e visualização em uma organização (Baltzan;
Phillips, 2012).
Os componentes de sistemas de informação são subdivididos em cinco categorias principais.
Con�ra a seguir.
1. Pessoas: são os usuários e operadores do sistema de informação. Elas desempenham um
papel imprescindível, uma vez que são responsáveis por inserir dados, operar e manter o
sistema, e usar as informações produzidas para tomar decisões (Dale; Lewis, 2010).
- Usuários: incluem funcionários que utilizam o sistema para realizar suas tarefas diárias,
como inserir dados, gerar relatórios e buscar informações.
- Administradores e técnicos de TI: encarregados da manutenção, atualização, segurança e
solução de problemas do sistema de informação.
- Gestores: usam as informações fornecidas pelo sistema para tomar decisões estratégicas
e gerenciar a organização.
2. Hardware: compreende todos os dispositivos físicos utilizados para operar e interagir com
o sistema de informação (Dale; Lewis, 2010).
- Dispositivos de entrada: incluem teclados, mouses, scanners e outros equipamentos
usados para inserir dados no sistema.
- Dispositivos de processamento: computadores e servidores que processam os dados.
- Dispositivos de armazenamento: HD, SSD, sistemas de armazenamento em nuvem que
guardam dados e informações.
- Dispositivos de saída: monitores, impressoras e outros dispositivos que exibem ou
produzem as informações processadas.
- Infraestrutura de rede: equipamentos de rede, como roteadores e switches, que facilitam a
comunicação entre os diferentes componentes do sistema.
3. Software: inclui todos os programas e aplicações que processam os dados e executam as
tarefas necessárias (Brookshear, 2013).
- Sistemas operacionais: controlam o hardware e fornecem uma interface para os usuários
e outras aplicações. Alguns dos sistemas operacionais mais conhecidos são: Windows,
macOS, Linux, Android e iOS.
- Aplicativos de negócio: softwares especí�cos que ajudam a realizar tarefas empresariais,
como sistemas de gestão empresarial (ERP) e sistemas de gestão de relacionamento com
clientes (CRM).
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- Sistemas de gestão de banco de dados (DBMS): softwares que gerenciam a criação,
manutenção e uso de bancos de dados. 
4. Dados: são a matéria-prima do sistema de informação. Incluem todos os fatos e números
que são coletados, processados e armazenados pelo sistema (Escada et al., 2021).
- Dados brutos: informações coletadas diretamente das fontes, como transações de
vendas, entradas de clientes e dados de sensores.
- Dados processados: dados que foram organizados e analisados para que fossem
transformados em informações úteis para a tomada de decisões.
5. Procedimento: são as normas e as diretrizes que guiam a utilização e a operação do
sistema de informação. Sem um procedimento bem estruturado e de�nido, uma
organização pode correr riscos até mesmo em relação à sua estrutura (Escada et al., 2021).
- Políticas de segurança: regras que garantem a proteção dos dados contra acessos não
autorizados e outras ameaças.
- Normas operacionais: procedimentos para a operação diária do sistema, incluindo
backups, atualizações e manutenção.
- Manuais de usuário: instruções que orientam os usuários sobre como utilizar o sistema de
forma e�ciente e produtiva.
Os componentes de um sistema de informação são interdependentes e trabalham em conjunto
para coletar, processar, armazenar e distribuir informações dentro de uma organização. As
pessoas operam e utilizam os sistemas, o hardware proporciona a infraestrutura física, o
software executa as tarefas e a gerência dos dados, os dados são a matéria-prima que alimenta
o sistema e os procedimentos garantem que tudo funcione de maneira bem-sucedida e segura.
A integração e�ciente desses componentes é crucial para o sucesso de qualquer sistema de
informação, pois proporciona o suporte essencial para a tomada de decisões e a operação e�caz
de uma empresa.
Tipos de sistemas de informação: uma visão geral
Os sistemas de informação são ferramentas indispensáveis para as organizações modernas,
visto que auxiliam na coleta, processamento, armazenamento e distribuição de dados para a
tomada de decisões. Existem diversos tipos de sistemas, cada um com características e funções
especí�cas.
Em uma organização, devem existir sistemas de informação que apoiem a rotina e as atividades
que ocorrem no curso normal e diário de um negócio. Tais sistemas ajudam a empresa a agregar
valor aos seus produtos e serviços (Kroenke, 2012).
De acordo com a literatura que versa sobre essa área (Dale; Lewis, 2010, Escada et al., 2021,
Kroenke, 2012, Baltzan; Phillips, 2012, Pressman; Maxim, 2021), podemos categorizar os
sistemas de informação de diversas maneiras, mas uma das classi�cações mais comuns os
divide em três tipos principais:
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1. Sistema de Processamento de Transações (SPT)
Os Sistemas de Processamento de Transações (SPTs) são fundamentais para a operação
diária de qualquer organização. São projetados para coletar, armazenar, modi�car e
recuperar todas as transações que acontecem na empresa, garantindo que essas
atividades sejam realizadas de maneira e�ciente e con�ável (Escada et al., 2021).
Os SPTs efetuam operações rotineiras necessárias para o bom funcionamento da
organização. Suas principais características são:
- Alta e�ciência: são projetados para processar um grande volume de transações
rapidamente, assegurando que as operações sejam concluídas em tempo real.
- Con�abilidade: garantem o registro de todas as transações de forma precisa e
consistente, evitando erros que poderiam comprometer a integridade dos dados.
- Automatização: automatizam processos repetitivos, reduzindo, por conseguinte, a
interferência manual. Isso ajuda a minimizar erros.
- Segurança: implementam mecanismos robustos de segurança para proteger os dados
contra acessos não autorizados, fraudes e outras ameaças.
- Recuperação de falhas: possuem funcionalidades de backup e recuperação que permitem
restaurar dados em caso de falhas do sistema, assegurando a continuidade das operações.
É válido ressaltar que os SPTs estão presentes no dia a dia das pessoas. Como exemplos,
podemos citar os sistemas de ponto de venda, sistemas bancários, sistemas de venda de
passagem aéreas e sistemas de folha de pagamento. Eles são vitais para a operação
e�ciente de qualquer organização, garantindo que as transações diárias sejam realizadas
de maneira rápida, precisa e segura.
2. Sistema de Informação Gerencial (SIG)
Os Sistemas de Informação Gerencial (SIGs) são ferramentas indispensáveis para a gestão
bem-sucedida de uma organização. Eles fornecem informações essenciais que ajudam os
gestores a tomarem decisões informadas e estratégicas.
Os SIGs transformam dados brutos em informações úteis, gerando relatórios, análises e
sumários que apoiam os gestores em suaset al., 2021).
Vantagens:
Escalabilidade: capacidade de escalar horizontalmente de maneira bem-sucedida,
adicionando novos servidores conforme a demanda cresce.
Desempenho: altamente e�ciente em cenários com grandes volumes de dados e alta
taxa de transações.
Flexibilidade: a ausência de um esquema rígido oportuniza uma maior �exibilidade na
alteração da estrutura dos dados.
Desvantagens:
Consistência eventual: em alguns sistemas NoSQL, a consistência dos dados pode
ser eventual, o que signi�ca que os dados podem não ser imediatamente
consistentes em todos os nós após uma atualização (Alves, 2021).
Falta de padronização: a ausência de uma linguagem-padrão, como a SQL, pode
di�cultar a interoperabilidade entre diferentes sistemas NoSQL.
Complexidade de consultas: pode ser mais desa�ador executar consultas complexas
em comparação com bancos de dados relacionais.
Exemplos de bancos de dados não relacionais são: MongoDB (documentos), Redis (chave-
valor), Apache Cassandra (colunas), Neo4j (grafos).
Escalabilidade: capacidade de escalar horizontalmente de maneira bem-sucedida,
adicionando novos servidores conforme a demanda cresce.
Desempenho: altamente e�ciente em cenários com grandes volumes de dados e alta taxa
de transações.
Flexibilidade: a ausência de um esquema rígido oportuniza uma maior �exibilidade na
alteração da estrutura dos dados.
Consistência eventual: em alguns sistemas NoSQL, a consistência dos dados pode ser
eventual, o que signi�ca que os dados podem não ser imediatamente consistentes em
todos os nós após uma atualização (Alves, 2021).
Falta de padronização: a ausência de uma linguagem-padrão, como a SQL, pode di�cultar a
interoperabilidade entre diferentes sistemas NoSQL.
Complexidade de consultas: pode ser mais desa�ador executar consultas complexas em
comparação com bancos de dados relacionais.
Tipos de bancos de dados NoSQL
Documentos: armazenam dados em documentos, geralmente no formato JSON ou BSON.
Exemplos: MongoDB, CouchDB (Alves, 2021).
Chave-valor: armazenam dados como pares chave-valor, de modo que cada chave é única e
mapeia diretamente para um valor. Exemplos: Redis, DynamoDB.
Colunas: armazenam dados em colunas em vez de linhas, permitindo uma alta e�ciência
em consultas agregadas. Exemplos: Apache Cassandra, HBase.
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Grafos: armazenam dados em nós e arestas, possibilitando a modelagem de relações
complexas entre os dados. Exemplos: Neo4j, Amazon Neptune.
A escolha entre bancos de dados relacionais e não relacionais dependerá das necessidades
especí�cas da aplicação. Os bancos de dados relacionais são ideais para aplicações que
requerem consistência, integridade dos dados e consultas complexas. Por outro lado, os bancos
de dados não relacionais são mais adequados para cenários que demandam escalabilidade
horizontal, alta performance e �exibilidade na estrutura dos dados (Alves, 2021). Compreender
as diferenças, vantagens e desvantagens de cada tipo de banco é crucial para tomar decisões
bem informadas sobre a arquitetura de dados em qualquer projeto.
Característica Relacional Não Relacional
Estrutura Tabelas Documentos, chave-valor,
colunas, grafos
Esquema Rígido Flexível
Transações ACID Eventualmente consistente
Escalabilidade  Vertical e horizontal (com
limitações) Horizontal
Desempenho
 
Bom para consultas
complexas
Excelente para leitura e
escrita
Uso típico Sistemas transacionais, OLTP Big Data, NoSQL, aplicações
em tempo real
Quadro 1 | Diferenças entre bancos de dados relacionais e não relacionais. Fonte: elaborado pela
autora.
Conceitos e modelos de serviço em nuvem (IaaS, PaaS, SaaS)
A computação em nuvem transformou a maneira com que empresas e indivíduos acessam,
armazenam e gerenciam dados e aplicativos. Em vez de manter uma infraestrutura física própria,
as organizações, agora, podem alugar recursos computacionais por meio da internet, pagando
apenas pelo que utilizam. Segundo a literatura especializada nessa área (Silva et al., 2020, Sousa
Neto, 2015, Rose, 2020, Kolbe Júnior, 2020), existem três principais modelos de serviço em
nuvem que oferecem diferentes níveis de controle, �exibilidade e gerenciamento: IaaS
(Infraestrutura como Serviço), PaaS (Plataforma como Serviço) e SaaS (Software como Serviço).
Computação em nuvem
Antes de investigar com mais detalhes os modelos citados anteriormente, é importante entender
o conceito de computação em nuvem, que se refere à entrega de serviços de computação,
incluindo servidores, armazenamento, bancos de dados, rede, software, análises e inteligência via
internet, para “a nuvem” (Pressman; Maxim, 2021). Esses serviços oferecem economias de
escala, �exibilidade e capacidade de inovar mais rapidamente.
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Infrastructure as a Service (IaaS)
É um modelo que disponibiliza infraestrutura de TI virtualizada pela internet. As empresas podem
alugar servidores, armazenamento, redes e sistemas operacionais de provedores de nuvem,
como Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure. Isso permite que as organizações
escalem agilmente seus recursos de acordo com a demanda, sem a necessidade de investir em
hardware físico (Silva et al., 2020). O modelo IaaS é ideal para empresas que precisam de
controle total sobre sua infraestrutura, pois oferece �exibilidade para con�gurar e gerenciar
servidores e redes quando necessário (Rose, 2020).
Características
Controle total: o usuário tem pleno controle do sistema operacional e do hardware
subjacente (Sousa Neto, 2015).
Escalabilidade: facilita a escalabilidade, permitindo que os recursos sejam ajustados
conforme a demanda.
Responsabilidades: o usuário é responsável pelo sistema operacional, aplicativos,
dados e segurança. O provedor da nuvem gerencia a infraestrutura física.
Pagamento por uso: o modelo de pagamento é baseado no uso real dos recursos, o
que pode reduzir custos operacionais.
Platform as a Service (PaaS)
Concede uma plataforma que permite aos desenvolvedores criar, implementar e gerenciar
aplicações sem a complexidade de administrar a infraestrutura subjacente (Rose, 2020). A
plataforma geralmente inclui sistemas operacionais, bancos de dados, servidores web e
ferramentas de desenvolvimento.
O modelo PaaS é recomendado para desenvolvedores que desejam direcionar o foco ao
desenvolvimento de aplicações sem se preocupar com aspectos referentes à gestão da
infraestrutura, como desenvolvimento de aplicações web e móveis, análises de dados e
Integração Contínua e Entrega Contínua (CI/CD) (Rose, 2020). 
Características:
Ambiente de desenvolvimento: fornece um ambiente completo de desenvolvimento e
implantação, englobando ferramentas de desenvolvimento, banco de dados e
servidores web (Rose, 2020).
Gestão simpli�cada: a gestão da infraestrutura é abstraída, possibilitando que os
desenvolvedores se concentrem no código e na lógica da aplicação.
Escalabilidade automática: as plataformas PaaS podem escalar automaticamente as
aplicações com base na demanda (Rose, 2020).
Responsabilidades: o usuário é responsável pelo código do aplicativo e dados. O
provedor da nuvem gerencia a infraestrutura, sistema operacional, middleware e
ferramentas de desenvolvimento.
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Como exemplos de PaaS, podemos citar: Google App Engine, Microsoft Azure App Services e
Heroku.
Software as a Service (SaaS)
Oferece aplicações de software a partir da internet, eliminando a necessidade de instalação e
execução de aplicações nos computadores dos usuários (Rose, 2020). Os provedores de SaaS
gerenciam todas as questões técnicas, como manutenção, atualizações e segurança.
O modelo SaaS é adequado para empresas e indivíduos que precisam de acesso a software de
alta qualidade, sem a necessidade de gestão da infraestrutura ou do próprio software, como
ferramentas de produtividade, gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) e serviços
de e-mail.
Características:
Acesso via web: as aplicações são acessíveis por meio de um navegadorweb, de
modo que o uso pode se dar em diversos dispositivos.
Modelo de assinatura: geralmente os serviços são disponibilizados em um modelo de
assinatura, com pagamento mensal ou anual.
Atualizações automáticas: os provedores cuidam das atualizações de software,
assegurando que os usuários sempre tenham a versão mais recente.
Responsabilidades: o usuário é responsável pelos dados. O provedor da nuvem
gerencia toda a infraestrutura, sistema operacional, aplicativos e dados.
Como exemplos de SaaS, podemos citar: Google Workspace (Gmail, Google Drive, Google Docs),
Microsoft O�ce 365 e Salesforce.
A escolha entre IaaS, PaaS e SaaS dependerá das necessidades especí�cas de cada empresa. O
modelo IaaS oferece controle total sobre a infraestrutura, o PaaS facilita o desenvolvimento de
aplicativos e, por �m, o SaaS proporciona acesso rápido e fácil a softwares. Entender as
especi�cidades desses modelos é essencial para que as organizações maximizem os benefícios
da computação em nuvem e atendam às suas demandas de forma e�caz.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados aos modelos de serviço em nuvem (IaaS,
PaaS, SaaS), está apto para responder à problemática apresentada no início desta aula. Você,
caro estudante, precisa recomendar, com base nas necessidades da Teck & Teck, um modelo de
serviço em nuvem (IaaS, PaaS ou SaaS) ao seu diretor, justi�cando sua escolha.
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Solução
Para a Teck & Teck, o modelo de serviço em nuvem mais adequado seria o PaaS (Plataforma
como Serviço).
Justi�cativas:
Foco voltado ao desenvolvimento: o modelo PaaS permite que a equipe se concentre
no desenvolvimento e implementação da aplicação, sem se preocupar com a gestão
da infraestrutura subjacente. Isso é crucial para uma startup que deseja acelerar o
desenvolvimento do produto.
Ferramentas integradas: o PaaS oferece um ambiente completo de desenvolvimento,
com ferramentas integradas para a elaboração, teste e implantação de aplicativos,
aumentando a produtividade da equipe.
Escalabilidade: as plataformas PaaS são projetadas para escalar facilmente,
possibilitando que a organização cresça rapidamente sem se preocupar com
limitações de infraestrutura.
Custo-efetividade: o modelo PaaS pode ser mais econômico em comparação com o
IaaS, pois elimina a necessidade de gerenciar servidores e outros recursos de
infraestrutura, reduzindo custos operacionais e administrativos.
Manutenção e atualizações: o provedor do PaaS cuida das atualizações e
manutenção da plataforma, garantindo que a organização sempre utilize a tecnologia
mais recente e segura.
Saiba mais
Para aprender mais detalhes sobre os bancos de dados relacionais e não relacionais, faça a
leitura do artigo Comparativo entre os modelos de banco de dados relacional e não relacional.
GARCIA, V. S.; SOTTO, E. C. S. Comparativo entre os modelos de banco de dados relacional e não
relacional. Interface Tecnológica, v. 16, n. 2, 2019.
Referências
ALVES, W. P. Banco de dados: teoria e desenvolvimento. Rio de Janeiro: Érica, 2021.
GARCIA, V. S.; SOTTO, E. C. S. Comparativo entre os modelos de banco de dados relacional e não
relacional. Interface Tecnológica, v. 16, n. 2, 2019. Disponível em:
https://revista.fatectq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/673/408. Acesso em: 27 set.
2024.
KOLBE JÚNIOR, A. Computação em nuvem. São Paulo: Contentus, 2020.
https://revista.fatectq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/673/408
https://revista.fatectq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/673/408
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PICHETTI, R. F.; VIDA, E. S.; CORTES, V. S. M. P. Banco de dados. Porto Alegre: SAGAH, 2021.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
ROSE, C. A. F. de. O que é esta tal de nuvem e o que pode fazer por você? Porto Alegre: ediPUCRS,
2020.
SCHACH, S. R. Engenharia de software. Porto Alegre: Artmed, 2010.
SILBERSCHATZ, A. Sistema de banco de dados. Rio de Janeiro: Grupo Gen, 2020.
SILVA, F. R. et al. Computação em nuvem. Porto Alegre: SAGAH, 2020.
SILVA, L. F. C. et al. Banco de dados não relacional. Porto Alegre: SAGAH, 2021.
SOUSA NETO, M. V. de. Computação em nuvem: nova arquitetura de TI. Rio de Janeiro: Brasport,
2015.
Aula 5
Encerramento da Unidade
Videoaula de Encerramento
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computador ou pelo aplicativo. Você pode baixar os vídeos direto no aplicativo
para assistir mesmo sem conexão à internet.
Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
Nesta unidade de aprendizagem, examinamos os fundamentos gerais do desenvolvimento de
sistemas, começando nossa análise pelo ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas (SDLC).
Esse ciclo abrange diversas fases, as quais englobam desde a concepção até a implementação e
manutenção. Ele pode ser trabalhado por meio de modelos tradicionais, como o em cascata e o
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v-model, ou por metodologias ágeis, como Scrum, Kanban e Extreme Programming (XP), que
promovem uma maior �exibilidade e adaptação às mudanças.
No contexto de DevOps, a Integração Contínua (CI) e a Entrega Contínua (CD) surgem como
práticas essenciais para acelerar o desenvolvimento e melhorar a qualidade do software,
facilitando a colaboração entre equipes de desenvolvimento e operações.
Em relação às linguagens de programação, é fundamental compreender os diferentes tipos
existentes, como linguagens imperativas, orientadas a objetos e funcionais. Os paradigmas de
programação, sobretudo a programação orientada a objetos (POO), a programação funcional e a
programação declarativa, oferecem abordagens distintas para solucionar problemas e estruturar
o código.
Na prática do desenvolvimento web e mobile, tecnologias como Node.js, Express e Ruby on Rails
são amplamente utilizadas para o back-end, o que viabiliza a criação de aplicações escaláveis e
e�cientes. Também é crucial entender os conceitos e fundamentos inerentes aos bancos de
dados, a �m de promover a correta distinção entre bancos de dados relacionais e não relacionais,
visto que cada um carrega características e aplicações especí�cas.
Para concluir, vale ressaltar que a computação em nuvem introduz modelos de serviço, como
IaaS, PaaS e SaaS, que proporcionam soluções �exíveis para infraestruturas, plataformas e
softwares, respeitando as necessidades modernas de escalabilidade e e�ciência. Esta aula de
revisão integra todos esses temas, preparando você para aplicar o conhecimento adquirido em
desa�os futuros no campo do desenvolvimento de sistemas.
Ponto de Chegada
Conceitos gerais de sistemas
Um sistema pode ser de�nido como um conjunto de componentes inter-relacionados que
trabalham em conjunto para alcançar um objetivo comum (Pressman; Maxim, 2021). No contexto
do desenvolvimento de sistemas, tais componentes incluem hardware, software, pessoas, dados
e processos. Um sistema bem projetado é aquele que integra todos esses elementos de forma
coesa para realizar tarefas especí�cas de modo e�ciente e e�caz.
Pense na seguinte comparação: na construção de um edifício, tudo começa com a de�nição e a
composição da estrutura, que consiste em um “esqueleto” de concreto e ferro sobre o qual serão
erguidas as paredes, instaladas as infraestruturas de água, luz e esgoto, e, por �m, aplicados os
acabamentos necessários. Embora não sejam formados por concreto e ferro, os sistemas de
informação devem ter suas estruturas de�nidas previamente. Tais estruturas apontam as
características essenciais do sistema de informação.
Para que o desenvolvimento de sistemas siga o mesmo princípio da construção de um edifício, é
importante dividi-lo em etapas. Cada fase deve validar o que realmente foi solicitado pelo usuário
ou pela organização, a �m de garantir que o resultado �nal atenda às necessidadesreais.
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Fundamentos e fases do ciclo de vida do desenvolvimento de
sistemas (SDLC): uma comparação
O ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas (Systems Development Life Cycle – SDLC) é
uma metodologia organizada e sequencial para a criação de sistemas de software (Prikladnicki;
Willi; Milani, 2014). Ele abrange todas as etapas necessárias para transformar uma ideia inicial
em um sistema funcional e e�ciente, além de assegurar sua manutenção ao longo de sua vida
útil. Dominar os princípios e as etapas do SDLC é fundamental para viabilizar um
desenvolvimento e�ciente e garantir que o produto �nal atenda às expectativas dos usuários e
aos objetivos da empresa.
O SDLC é dividido em várias fases distintas, cada uma exercendo um papel crucial no
desenvolvimento do sistema (Schach, 2010). As principais fases são: planejamento,
levantamento de requisitos, análise, design, implementação, teste, implantação e manutenção.
Metodologias do SDLC
Na literatura que estuda essa área (Paula Filho, 2019, Pressman; Maxim, 2021, Schach, 2010,
Sbrocco; Macedo, 2012), existem diversas metodologias que de�nem como as fases do SDLC
são executadas. As principais são:
Cascata: modelo linear em que cada fase é concluída antes que a próxima seja iniciada. É
mais adequado para projetos com requisitos bem de�nidos e estáveis.
Ágil: foco voltado a entregas rápidas e iterativas, com alta colaboração entre equipe e
cliente. É ideal para projetos com requisitos em constante mudança.
DevOps: integração contínua entre desenvolvimento e operações, com automação de
processos. Prioriza a entrega rápida e con�ável de software.
Modelos tradicionais de desenvolvimento: uma metodologia
estruturada e sequencial
Os modelos tradicionais de desenvolvimento de sistemas de informação são abordagens
metodológicas que se caracterizam pela estruturação linear e sequencial das etapas de um
projeto (Paula Filho, 2019). Essas abordagens, amplamente utilizadas em contextos que exigem
previsibilidade e controle rigoroso, baseiam-se em um planejamento detalhado e na de�nição
clara dos requisitos desde o início do projeto (Pressman; Maxim, 2021). Cada fase do
desenvolvimento deve ser concluída antes que a próxima seja iniciada, o que ajuda a minimizar
ambiguidades e facilita a gestão do projeto. As etapas são: levantamento de requisitos, análise,
design, implementação, testes e manutenção (Pressman; Maxim, 2021). Uma característica
central é a ênfase na documentação, que acompanha cada fase, proporcionando uma visão clara
do progresso e otimizando a comunicação entre as partes interessadas (Hirama, 2011).
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Existem diversos modelos de acompanhamento e controle para o desenvolvimento de software.
Dentre os modelos tradicionais, alguns dos mais conhecidos são: modelo cascata (waterfall),
modelo V (v-model), modelo incremental e modelo espiral. Esses modelos são frequentemente
utilizados em setores que exigem clareza nos requisitos e estabilidade, como governo e
construção civil, em função da previsibilidade que oferecem. No entanto, apresentam limitações
quando aplicados a projetos que requerem grande �exibilidade e habilidade para se adaptar às
mudanças. Apesar de sua estrutura sólida, modelos tradicionais podem ser complementados por
abordagens ágeis em ambientes de negócios dinâmicos, a depender das características do
projeto.
Princípios fundamentais das metodologias ágeis
O Manifesto Ágil de�ne os valores e princípios que guiam as metodologias ágeis:
Indivíduos e interações mais que processos e ferramentas.
Software em funcionamento mais que documentação abrangente.
Colaboração com o cliente mais que negociação de contratos.
Responder a mudanças mais que seguir um plano.
Algumas das principais metodologias ágeis são: Scrum, Kanban, Extreme Programming (XP) e
Lean Software Development.
As metodologias ágeis, como Scrum, Kanban, Extreme Programming (XP) e Lean Software
Development, oferecem abordagens �exíveis e colaborativas para o desenvolvimento de
software. São particularmente e�cazes em ambientes dinâmicos, onde a adaptação rápida às
mudanças e a entrega contínua de valor são cruciais. Cada uma dessas metodologias traz um
conjunto único de práticas e princípios que podem ser adaptados às necessidades especí�cas
de um projeto, promovendo a e�ciência, a qualidade e a satisfação do cliente
Processos DevOps: Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua
(CD)
É uma abordagem cultural e técnica que tem a �nalidade de uni�car o desenvolvimento de
software (Dev) e as operações de TI (Ops) para melhorar a e�ciência e a qualidade na entrega de
software (Prikladnicki; Willi; Milani, 2014). Dentro desse contexto, a Integração Contínua (CI) e a
Entrega Contínua (CD) são processos-chave que automatizam e agilizam o ciclo de vida do
desenvolvimento, oportunizando entregas frequentes e con�áveis.
Integração Contínua (CI): é uma prática de desenvolvimento de software em que os
desenvolvedores integram seu código a um repositório compartilhado várias vezes ao dia
(Schach, 2010). Cada integração é, então, veri�cada automaticamente por meio de testes
automatizados, permitindo a detecção precoce de erros.
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O �uxo de trabalho na CI é organizado da seguinte maneira: desenvolvimento > builds
automáticos > testes automatizados > feedback, garantindo, assim, processos sempre
contínuos (Prikladnicki; Willi; Milani, 2014).
Entrega Contínua (CD): é a prática de assegurar que o software esteja em um estado de
prontidão para ser liberado a qualquer momento. Ela estende a Integração Contínua ao
automatizar ainda mais o pipeline de desenvolvimento, de modo que o software possa ser
implantado automaticamente em ambientes de teste ou produção a qualquer instante
(Prikladnicki; Willi; Milani, 2014).
O �uxo de trabalho na CD é organizado da seguinte forma: builds e testes automáticos >
entrega automatizada > monitoramento.
Os processos de Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua (CD) são fundamentais no contexto
de DevOps, pois permitem que as equipes de desenvolvimento entreguem softwares de alta
qualidade de forma rápida e e�ciente. Essas práticas automatizadas reduzem os riscos,
aumentam a agilidade e proporcionam feedback contínuo, tudo isso enquanto garantem que o
software esteja sempre pronto para ser implantado (Sbrocco; Macedo, 2012). A adoção de CI e
CD é essencial para qualquer organização que busca melhorar sua capacidade de entregar valor
aos clientes de maneira consistente.
Uma visão geral de linguagem de programação
Uma linguagem de programação é um conjunto estruturado de regras e comandos que viabilizam
a comunicação entre o programador e o computador (Alves, 2013). Assim como as línguas
humanas, as linguagens de programação têm sintaxe e semântica próprias, as quais de�nem
como as instruções devem ser escritas e interpretadas. Seu principal objetivo é possibilitar a
criação de softwares, permitindo que os desenvolvedores especi�quem as operações que o
computador deve executar, considerando desde tarefas simples até complexas, como
gerenciamento de redes e criação de interfaces. Além disso, as linguagens de programação
facilitam a automatização de processos, a resolução de problemas, a integração entre sistemas
e a inovação. Em resumo, são ferramentas essenciais para transformar ideias em instruções
executáveis por computadores.
As linguagens de programação são ferramentas imprescindíveis para a criação de softwares, e
cada uma delas apresenta características e aplicações especí�cas. Diversos paradigmas de
programação deram origem a diferentes tipos de linguagens, dentre os quais destacam-se quatro
principais: imperativas, orientadas a objetos, funcionais e lógicas. De acordo com a literatura
dedicada a essa área (Alves, 2013, Melo, 2003, Santos; Saraiva; Fátima, 2018, Audy; Andrade;
Cidral, 2005), cada um desses paradigmas oferece uma abordagem única para o
desenvolvimento de softwares,in�uenciando a estruturação do código e a forma com que as
operações são realizadas.
Paradigmas de programação: programação orientada a objetos
(POO), programação funcional e programação declarativa
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Os paradigmas de programação in�uenciam a maneira com que os programas de computador
são estruturados e desenvolvidos, assemelhando-se a diferentes estilos de construção. Dentre
os principais paradigmas, destacam-se os seguintes:
Programação orientada a objetos (POO): organiza o software em torno de objetos, com
princípios como encapsulamento, herança, polimor�smo e abstração, permitindo a
modelagem de entidades do mundo real. É amplamente utilizada em linguagens como Java
e Python.
Programação funcional: entende a computação como a avaliação de funções matemáticas
e evita mudanças de estado. Suas características incluem imutabilidade, funções como
cidadãos de primeira classe, recursão e composição de funções. Linguagens como Haskell
e Lisp são exemplos dessa abordagem.
Programação declarativa: direciona o foco ao que deve ser feito, e não a como deve ser
feito, permitindo a expressão da lógica de cálculos. Inclui a programação lógica, como no
Prolog, e a programação funcional. É comum em linguagens de consulta, como SQL.
Cada paradigma oferece abordagens únicas para resolver problemas e estruturar o código,
contribuindo para a evolução da programação.
Desenvolvimento web e mobile
O desenvolvimento de software moderno é frequentemente dividido em duas categorias
principais: desenvolvimento web e desenvolvimento mobile. Embora ambos os tipos de
desenvolvimento compartilhem o objetivo de criar aplicações úteis e funcionais para os usuários,
eles diferem signi�cativamente em termos de plataformas, tecnologias, abordagens e
considerações de design.
No desenvolvimento web, várias tecnologias são essenciais para garantir bom desempenho,
como HTML, CSS, JavaScript, frameworks, bibliotecas, protocolos e APIs (Pressman; Maxim,
2021). Algumas características marcantes são: acessibilidade universal, atualizações
centralizadas e responsividade.
O desenvolvimento mobile envolve a criação de aplicações para dispositivos móveis, as quais
podem ser nativas, híbridas ou baseadas na web (Hirama, 2011). Suas principais características
são: acesso a recursos do dispositivo, melhor performance em aplicações nativas, distribuição
via App Stores e noti�cações Push.
Para o back-end, tecnologias populares, como Node.js, Express e Ruby on Rails, oferecem
diferentes vantagens.
Node.js: ambiente JavaScript que permite alta performance e desenvolvimento uni�cado.
Express: framework minimalista para Node.js, proporcionando �exibilidade e simplicidade.
Ruby on Rails: framework que acelera o desenvolvimento com o padrão MVC e convenção
sobre con�guração.
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Cada uma dessas tecnologias é ideal para diferentes tipos de aplicações. Logo, a escolha
dependerá das necessidades especí�cas do projeto e da equipe de desenvolvimento.
Fundamentos de banco de dados
Um banco de dados é uma coleção organizada de dados estruturados, os quais são
armazenados de maneira que possam ser facilmente acessados, gerenciados e atualizados
(Silberschatz, 2020). Ele é essencial para operações empresariais, como transações �nanceiras e
gestão de estoque.
O sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) é o software que interage com os
usuários �nais, aplicativos e o próprio banco de dados para capturar e analisar os dados
(Pichetti; Vida; Cortes, 2021). Ele facilita os processos de de�nição, criação, consulta, atualização
e administração dos bancos de dados. Podemos citar como exemplos de SGBDs: MySQL,
PostgreSQL, Oracle Database e Microsoft SQL Server.
Bancos de dados relacionais e não relacionais: uma comparação
detalhada
Os bancos de dados são indispensáveis para a gestão de informações em aplicações, sendo
classi�cados em duas categorias principais: relacionais (RDBMS) e não relacionais (NoSQL).
Bancos de dados relacionais (RDBMS):
Organizam dados em tabelas com esquemas prede�nidos.
Garantem integridade e consistência com regras como transações ACID e chaves
primárias e estrangeiras.
Usam SQL para a manipulação de dados.
Vantagens: consistência, �exibilidade de consultas e padronização.
Desvantagens: escalabilidade vertical, desempenho em grandes volumes e rigidez de
esquema. Exemplos: MySQL, PostgreSQL, Oracle Database.
Bancos de dados não relacionais (NoSQL):
Projetados para grandes volumes de dados e escalabilidade horizontal, sem um
esquema rígido.
Vantagens: escalabilidade, desempenho e �exibilidade.
Desvantagens: consistência eventual, falta de padronização e complexidade nas
consultas. Exemplos: MongoDB, Redis, Apache Cassandra.
Projetados para grandes volumes de dados e escalabilidade horizontal, sem um esquema
rígido.
Vantagens: escalabilidade, desempenho e �exibilidade.
Desvantagens: consistência eventual, falta de padronização e complexidade nas consultas.
Exemplos: MongoDB, Redis, Apache Cassandra.
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A escolha entre bancos de dados relacionais e não relacionais dependerá das necessidades
especí�cas da aplicação. Os bancos de dados relacionais são ideais para aplicações que
requerem consistência, integridade dos dados e consultas complexas. Por outro lado, os bancos
de dados não relacionais são mais adequados para cenários que demandam escalabilidade
horizontal, alta performance e �exibilidade na estrutura dos dados. Compreender as diferenças,
vantagens e desvantagens de cada tipo de banco é crucial para tomar decisões bem informadas
sobre a arquitetura de dados.
Conceitos e modelos de serviço em nuvem (IaaS, PaaS, SaaS)
A computação em nuvem envolve a entrega de serviços de TI via internet, oferecendo economia,
�exibilidade e inovação. Existem três modelos principais de serviço em nuvem:
Infrastructure as a Service (IaaS): fornece infraestrutura virtualizada, permitindo que as
empresas aluguem servidores e recursos (Silva et al., 2020). É ideal para quem precisa de
controle total e escalabilidade, com pagamento baseado no uso.
Platform as a Service (PaaS): oferece uma plataforma para desenvolvedores criarem e
gerenciarem aplicações sem que seja necessário se preocupar com a infraestrutura (Rose,
2020). Proporciona um ambiente de desenvolvimento simpli�cado e escalabilidade
automática.
Software as a Service (SaaS): disponibiliza aplicações via web, eliminando a necessidade
de instalação (Rose, 2020). Os provedores cuidam da manutenção e atualizações,
geralmente sob um modelo de assinatura.
A escolha entre IaaS, PaaS e SaaS dependerá das necessidades especí�cas de cada empresa, a
�m de maximizar os benefícios da computação em nuvem.
Re�ita
No cenário atual de desenvolvimento de softwares, a seleção das tecnologias e dos paradigmas
certos é fundamental para criar aplicações robustas e e�cientes. Com a crescente demanda por
sistemas que atendam às necessidades de negócios dinâmicos, como os aplicativos de gestão
�nanceira, é importante compreender as diferenças entre bancos de dados, as abordagens de
programação e as opções de infraestrutura disponíveis.
Nesse contexto, surgem diversas questões que podem orientar seu processo de aprendizagem e
ampliar sua compreensão sobre como essas decisões interferem no sucesso de um projeto.
A seguir, apresentamos algumas perguntas para instigar sua re�exão e debate sobre os temas
abordados.
Como você imagina que a escolha entre um banco de dados relacional e um não relacional
exerça impacto sobre o desempenho e a escalabilidade de uma aplicação �nanceira? Que
fatores você consideraria ao tomar essa decisão?
Se tivesse que desenvolver um aplicativo de gestão �nanceira, de que maneira você
utilizaria a programação orientada a objetos para estruturar suas entidades e garantir que
as regras de negócio fossem facilmente aplicáveis e extensíveis?
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Considerando as vantagens da computaçãoem nuvem, como você usaria os modelos
IaaS, PaaS e SaaS em um projeto de software? Quais aspectos da sua aplicação se
bene�ciariam mais de cada um desses modelos?
É Hora de Praticar!
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Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você é um desenvolvedor de
software que vem trabalhando em um projeto complexo, o qual envolve a criação de uma
aplicação de gestão �nanceira. Essa aplicação precisa ser robusta, escalável e fácil de manter.
Durante o desenvolvimento, você se depara com a necessidade de escolher a abordagem de
programação mais adequada para diferentes partes do sistema. Você tem conhecimentos em
programação orientada a objetos (POO), programação funcional e programação declarativa, mas
está em dúvida sobre como aplicar tais paradigmas de forma e�ciente para atender às
necessidades do projeto.
 
Como você pode empregar os paradigmas de programação orientada a objetos (POO),
programação funcional e programação declarativa em diferentes partes da aplicação de gestão
�nanceira para maximizar a e�ciência, a escalabilidade e a manutenibilidade do sistema? Dê
exemplos práticos de como cada paradigma pode ser utilizado.
Para maximizar a e�ciência, a escalabilidade e a manutenibilidade da aplicação de gestão
�nanceira, você pode combinar os três paradigmas de programação de acordo com as
necessidades especí�cas de cada parte do sistema.
Programação orientada a objetos (POO): use a POO para modelar entidades do domínio
�nanceiro, como contas, transações e relatórios. A POO permite criar classes que
encapsulam dados e comportamentos, facilitando a reutilização e a extensão do código.
Por exemplo, você pode ter uma classe Conta com métodos para depositar e sacar
dinheiro, garantindo que as regras de negócios sejam aplicadas corretamente.
Programação funcional: utilize a programação funcional para implementar funções puras
que realizam cálculos �nanceiros, como a geração de relatórios e previsões. A
programação funcional promove a imutabilidade e a composição de funções, o que pode
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melhorar a testabilidade e reduzir bugs. Por exemplo, uma função pura pode calcular o
saldo médio de uma conta ao longo de um período sem modi�car o estado do sistema.
Programação declarativa: aplique a programação declarativa em consultas de dados e
regras de negócios complexas. Linguagens de consulta como SQL são declarativas e
permitem expressar “o que” você deseja obter dos dados sem especi�car “como” isso deve
ser feito. Por exemplo, você pode usar uma consulta SQL para extrair todas as transações
acima de um certo valor em um determinado período.
Ao combinar POO, programação funcional e programação declarativa, você aproveitará os pontos
fortes de cada paradigma para diferentes partes do sistema. A POO facilita a modelagem e a
manutenção das entidades de negócios, a programação funcional melhora a clareza e a
testabilidade das funções de cálculo, e a programação declarativa simpli�ca as operações de
consulta e regras de negócios complexas. Essa abordagem híbrida resulta em um sistema mais
robusto, �exível e fácil de manter, atendendo às necessidades da aplicação de gestão �nanceira
de forma e�ciente.
O mapa mental a seguir apresenta um breve resumo sobre o ciclo de vida do desenvolvimento de
software (SDLC), metodologias ágeis, paradigmas de programação, conceitos relacionados a
banco de dados e serviços em nuvem. Esses assuntos formam a espinha dorsal do
desenvolvimento moderno, capacitando empresas a inovarem e se adaptarem rapidamente às
demandas do mercado.
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ALVES, W. P. Linguagem e lógica de programação. Rio de Janeiro: Érica, 2013.
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AUDY, J. L. N.; ANDRADE, G. K.; CIDRAL, A. Fundamentos de sistemas de informação. Porto
Alegre: Grupo A, 2005. E-book.
HIRAMA, K. Engenharia de software. Rio de Janeiro: Grupo Gen/LTC, 2011.
MELO, A. C. V. de. Princípios de linguagem de programação. São Paulo: Blucher, 2003.
PAULA FILHO, W. de P. Engenharia de software: produtos: volume 1. Rio de Janeiro: LTC, 2019.
PICHETTI, R. F.; VIDA, E. S.; CORTES, V. S. M. P. Banco de dados. Porto Alegre: SAGAH, 2021.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
PRIKLADNICKI, R.; WILLI, R.; MILANI, F. Métodos ágeis para desenvolvimento de software. Porto
Alegre: Bookman, 2014. E-book.
ROSE, C. A. F. de. O que é esta tal de nuvem e o que pode fazer por você? Porto Alegre: ediPUCRS,
2020.
SANTOS, M. G.; SARAIVA, M. O.; FÁTIMA, P. G. Linguagem de programação. Porto Alegre: SAGAH,
2018.
SBROCCO, J. H. T. de C.; MACEDO, P. C. de. Metodologias ágeis: engenharia de software sob
medida. Rio de Janeiro: Érica, 2012.
SCHACH, S. R. Engenharia de software. Porto Alegre: Artmed, 2010.
SILBERSCHATZ, A. Sistema de banco de dados. Rio de Janeiro: Grupo Gen, 2020.
SILVA, F. R. et al. Computação em nuvem. Porto Alegre: SAGAH, 2020.
SILVA, L. F. C. et al. Banco de dados não relacional. Porto Alegre: SAGAH, 2021.
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Unidade 4
Gestão da Informação e do Conhecimento
Aula 1
Modelos de Gestão do Conhecimento
Modelos de gestão do conhecimento
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Dica para você
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Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
A gestão do conhecimento é uma habilidade essencial na era digital, capaz de impulsionar sua
carreira. Ao transformar o conhecimento tácito – fundamentado em experiências pessoais – em
insights valiosos, você poderá fomentar inovação e colaboração. O modelo SECI conecta esses
saberes, utilizando tecnologias de informação para facilitar a troca de conhecimento de forma
dinâmica. Além disso, a escolha entre modelos centralizados e descentralizados pode
revolucionar a operação da sua equipe, promovendo agilidade e criatividade.
Ao aprofundar seu entendimento sobre esses temas, você não apenas enriquecerá seu processo
de formação, mas também se tornará um agente de mudança em um mundo em constante
evolução.
Prepare-se para transformar desa�os em oportunidades e se destacar no mercado!
Ponto de Partida
Estudante, desejo a você boas-vindas!
A gestão do conhecimento é um elemento crucial para o sucesso das organizações,
especialmente na era da tecnologia da informação. Compreender as nuances e diferenças entre
conhecimento tácito e explícito é fundamental. O conhecimento explícito, que pode ser
facilmente documentado e compartilhado por meio de ferramentas digitais, contrasta com o
conhecimento tácito, que é mais sutil e comumente enraizado na experiência pessoal. Essa
distinção suscita abordagens e desa�os únicos no gerenciamento do conhecimento.
Uma metodologia e�caz para integrar esses conceitos é o modelo SECI, que, ao utilizar
plataformas de colaboração e gestão do conhecimento, viabiliza a criação e transferência de
saberes por meio das etapas de socialização, externalização, combinação e internalização. Por
exemplo, ferramentas como wikis e sistemas de videoconferência facilitam a socialização do
conhecimento tácito entre os colaboradores, enquanto softwares de documentação ajudam a
externalizar e organizar informações explícitas.
Além disso, é válido ressaltar que a estrutura de gestão do conhecimento – seja centralizada ou
descentralizada – desempenha um papel vital em relação à maneira com que as tecnologias são
implementadas. Um modelo centralizado, que utiliza um sistema único para armazenar e
gerenciar informações, garante controle e consistência, sendo ideal para ambientes queexigem
conformidade. Em contrapartida, o modelo descentralizado, que promove a autonomia das
equipes, se bene�cia de tecnologias de comunicação e colaboração que possibilitam uma
resposta ágil às mudanças e a troca de experiências.
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Ao combinar esses elementos, torna-se possível veri�car como a gestão do conhecimento,
mediada pela tecnologia da informação, pode ser uma poderosa alavanca para a inovação e a
e�ciência. Compreender essas abordagens não apenas enriquece a formação acadêmica, mas
também prepara os estudantes da área para enfrentar os desa�os do mercado com uma
perspectiva estratégica e inovadora.
Agora, para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você é o coordenador
de TI da empresa TokTac Ltda, que está em processo de reestruturação para melhorar a gestão
do conhecimento. Atualmente, a empresa utiliza um modelo centralizado, no qual todo o
conhecimento e informações críticas são geridos por um pequeno grupo de especialistas e
armazenados em um sistema central. No entanto, o CEO da TokTac Ltda está considerando a
adoção de um modelo descentralizado, pelo qual o conhecimento seria distribuído entre
diferentes departamentos e equipes, viabilizando uma maior autonomia e colaboração. Como
ainda está em dúvida, o CEO faz a você a seguinte pergunta: qual dos modelos seria mais
coerente para melhorar a inovação, a tomada de decisões e a e�ciência operacional na empresa,
com base nas características dos modelos centralizados e descentralizados de gestão do
conhecimento?
E aí? Vamos embarcar nesta análise juntos?
Bons estudos!
Vamos Começar!
Gestão do conhecimento tácito e explícito: abordagens e
desa�os
A gestão do conhecimento é uma disciplina essencial nas organizações contemporâneas, cujo
objetivo é maximizar a utilização dos recursos de conhecimento disponíveis. No contexto da
gestão do conhecimento, distinguem-se dois tipos principais: conhecimento tácito e
conhecimento explícito. Cada tipo apresenta abordagens e desa�os especí�cos para sua gestão
e�caz.
Conhecimento tácito
Esse tipo de conhecimento é pessoal e difícil de formalizar. Inclui habilidades, experiências,
intuições e insights individuais que não são facilmente comunicáveis (Angeloni, 2008). A gestão
do conhecimento tácito envolve métodos que facilitam a transferência desse conhecimento
entre indivíduos e equipes.
Abordagens para a gestão do conhecimento tácito
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Mentoria e coaching: os mais experientes passam seu conhecimento para novatos
por meio de orientações personalizadas.
Aprendizagem prática: treinamentos no trabalho e estágios pelos quais os
funcionários aprendem observando e imitando.
Comunidades de prática: grupos informais que compartilham interesses comuns,
promovendo a troca de conhecimentos de maneira orgânica.
Reuniões e discussões informais: criação de espaços para interações face a face nos
quais o conhecimento tácito pode ser compartilhado de forma natural.
Desa�os na gestão do conhecimento tácito
Di�culdade de formalização: a natureza intangível do conhecimento tácito torna sua
captura e documentação complexas.
Dependência de relacionamentos: a transferência de conhecimento tácito depende
fortemente de relações interpessoais, o que pode ser limitado por barreiras culturais
ou hierárquicas.
 Perda de conhecimento: a aposentadoria ou saída de funcionários experientes pode
resultar na perda signi�cativa de conhecimento tácito.
Tempo e custo: implementar programas e�cazes de mentoria e treinamento pode ser
demorado e custoso.
Di�culdade de formalização: a natureza intangível do conhecimento tácito torna sua
captura e documentação complexas.
Dependência de relacionamentos: a transferência de conhecimento tácito depende
fortemente de relações interpessoais, o que pode ser limitado por barreiras culturais ou
hierárquicas.
 Perda de conhecimento: a aposentadoria ou saída de funcionários experientes pode
resultar na perda signi�cativa de conhecimento tácito.
Tempo e custo: implementar programas e�cazes de mentoria e treinamento pode ser
demorado e custoso.
O uso de tecnologias para otimizar a gestão e a disseminação do conhecimento tácito tem se
tornado cada vez mais relevante em ambientes organizacionais. Con�ra, a seguir, alguns meios
pelos quais a tecnologia pode ajudar nesse processo.
Plataformas de colaboração: ferramentas como Microsoft Teams, Slack e Trello permitem
que equipes compartilhem experiências e insights de maneira interativa, promovendo um
ambiente onde o conhecimento tácito pode ser disseminado em tempo real.
Redes sociais corporativas: plataformas como Yammer ou Workplace by Facebook
incentivam a comunicação informal entre funcionários, de modo que experiências e dicas
podem ser compartilhadas de forma mais natural.
Vídeo e conteúdo visual: a criação de vídeos tutoriais ou gravações de sessões práticas
pode capturar o conhecimento tácito que, de outra forma, seria difícil de transmitir.
Ferramentas de videoconferência também possibilitam a realização de workshops nos
quais habilidades podem ser demonstradas e discutidas.
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Inteligência arti�cial: algoritmos de IA podem analisar dados sobre interações e práticas de
trabalho, identi�cando padrões capazes de ser utilizados para converter conhecimento
tácito em explícito, o que facilita seu compartilhamento.
Sistemas de gestão do conhecimento: softwares que viabilizam o armazenamento e a
organização de informações podem ajudar a catalogar experiências e melhores práticas,
tornando-as acessíveis a todos os colaboradores.
Gami�cação: a utilização de elementos de jogos em processos de aprendizagem pode
estimular a prática e a experimentação, ajudando os colaboradores a compartilharem e
desenvolverem seu conhecimento tácito em um ambiente mais envolvente.
Ao integrar essas tecnologias, as organizações não apenas melhoram a gestão do
conhecimento, mas também fomentam uma cultura de aprendizagem contínua, que é essencial
para a inovação e o crescimento. 
Conhecimento explícito
É aquele que pode ser articulado, codi�cado e transmitido em formato de dados, textos,
documentos e outros meios formais (Angeloni, 2008). Esse tipo de conhecimento é mais fácil de
armazenar e compartilhar. 
Abordagens para a gestão do conhecimento explícito
Documentação e arquivamento: criação de manuais, relatórios e procedimentos que
formalizam o conhecimento.
Bases de conhecimento: utilização de sistemas de gestão de conhecimento que
armazenam e organizam informações de maneira acessível.
Tecnologias de informação: plataformas digitais como intranets, wikis e sistemas
ERP (Enterprise Resource Planning), que facilitam o acesso e a disseminação do
conhecimento explícito.
Processos de padronização: estabelecimento de padrões e protocolos para assegurar
que o conhecimento explícito seja capturado e compartilhado consistentemente.
Desa�os na gestão do conhecimento explícito
Manutenção e atualização: o conhecimento explícito deve ser constantemente
atualizado para que permaneça relevante e útil.
Acessibilidade e recuperação: consiste em garantir que o conhecimento armazenado
seja facilmente acessível e recuperável por aqueles que precisam dele.
Qualidade e relevância: é preciso �ltrar informações irrelevantes e garantir que o
conhecimento armazenado seja de alta qualidade e aplicável.
Resistência à documentação: funcionários podem relutar para documentar seu
conhecimento por causa de falta de tempo ou percepção de valor. 
Manutenção e atualização: o conhecimento explícito deve ser constantemente atualizado
para que permaneça relevante e útil.
Acessibilidade e recuperação: consiste em garantir que o conhecimento armazenado seja
facilmente acessível e recuperável por aqueles que precisam dele.
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Qualidade e relevância: é preciso �ltrar informações irrelevantes e garantir que o
conhecimento armazenado seja de alta qualidade e aplicável.Resistência à documentação: funcionários podem relutar para documentar seu
conhecimento por causa de falta de tempo ou percepção de valor. 
De acordo com a literatura especializada na área (Ozaki; Avona, 2016, Angeloni, 2008, Tigre, 2019,
Pressman; Maxim, 2021, Perini, 2019, Kroenke, 2012), compreender os conceitos de
conhecimento tácito e explícito é essencial no campo da tecnologia da informação (TI) por
diversas razões. Conheça algumas delas a seguir.
E�ciência na gestão do conhecimento
Aproveitamento de recursos: saber como cada tipo de conhecimento opera permite que as
organizações utilizem suas ferramentas de forma mais produtiva (Tigre, 2019). O
conhecimento explícito pode ser facilmente documentado e compartilhado, enquanto o
tácito requer abordagens mais interativas.
Inovação e competitividade
Fomento à criatividade: o conhecimento tácito, frequentemente ligado à experiência e à
intuição, é crucial para a inovação (Tigre, 2019). Organizações que reconhecem e valorizam
esse tipo de conhecimento estão mais bem posicionadas para desenvolver soluções
criativas e se manter competitivas no mercado.
Desenvolvimento de talentos
Capacitação e mentoria: entender a diferença entre os tipos de conhecimento ajuda a criar
programas de capacitação mais e�cazes (Ozaki; Avona, 2016). A mentoria, por exemplo,
pode ser estruturada para facilitar a transferência do conhecimento tácito entre
pro�ssionais experientes e novatos.
Melhoria contínua
Processos aprimorados: a gestão e�caz do conhecimento tácito e explícito possibilita que
as organizações aprendam com suas experiências e aperfeiçoem continuamente seus
processos, produtos e serviços.
Tecnologia da informação e compartilhamento
Ferramentas adequadas: conhecer esses conceitos auxilia na escolha e implementação de
tecnologias apropriadas para captura, armazenamento e compartilhamento de
conhecimento (Pressman; Maxim, 2021). Plataformas colaborativas e sistemas de gestão
do conhecimento podem ser con�gurados para atender de modo mais preciso às
necessidades de cada tipo.
Resiliência organizacional
Sustentação do conhecimento: em casos de mudanças de equipe ou reestruturações,
contar com um sistema que reconheça e preserve tanto o conhecimento explícito quanto o
tácito é vital para assegurar a continuidade e a resiliência dos negócios (Perini, 2019,
Kroenke, 2012).
Os conhecimentos tácitos e explícitos são fundamentais para a e�cácia das estratégias de TI. A
gestão adequada desses tipos de conhecimento não apenas melhora a produtividade
operacional, mas também impulsiona a inovação e a adaptação em um ambiente de negócios
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em constante mudança. Entender suas dinâmicas é, portanto, um passo imprescindível para o
sucesso organizacional.
Siga em Frente...
O modelo SECI de Nonaka e Takeuchi: uma espiral de
conhecimento
O modelo SECI é um framework que ajuda a entender como o conhecimento é criado e
transformado dentro das organizações. Ele é fundamental para perceber como as organizações
podem fomentar a criação de conhecimento e a inovação, destacando a importância da
interação humana e da troca de experiências.
Desenvolvido por Ikujiro Nonaka e Hirotaka Takeuchi, o modelo SECI descreve a criação do
conhecimento organizacional a partir de quatro processos interdependentes: socialização,
externalização, combinação e internalização. Essa abordagem é essencial para entender como
os conhecimentos tácito (experiências pessoais, intuições) e explícito (informações
formalizadas) podem ser gerados, compartilhados e utilizados dentro das organizações. Nesse
modelo, consideram-se quatro modos interconectados (Ozaki; Avona, 2016).
1. Socialização: é o processo de compartilhamento de conhecimento tácito entre indivíduos.
O conhecimento tácito é altamente pessoal e difícil de formalizar, abrangendo habilidades,
experiências e insights que não são facilmente comunicáveis (Ozaki; Avona, 2016). Tal
processo geralmente ocorre por meio das seguintes atividades:
- Interações face a face: conversas informais, reuniões e discussões que permitem a troca
direta de experiências e intuições.
- Aprendizado prático: a partir de observação e imitação, como em treinamentos no
trabalho ou em estágios, nos quais os novatos aprendem ao acompanhar os experientes.
- Comunidades de prática: grupos informais dentro da organização que compartilham
interesses ou problemas comuns, facilitando a troca de conhecimentos.
2. Externalização: envolve a conversão de conhecimento tácito em explícito, tornando-o
documentado e codi�cável (Ozaki; Avona, 2016). Esse processo é crucial para a
comunicação e a disseminação do conhecimento dentro da organização. Métodos para
externalização incluem:
- Metáforas e analogias: utilizar linguagem �gurativa para expressar conceitos complexos
de maneira compreensível.
- Modelos e diagramas: representações visuais que ajudam a esclarecer ideias e
processos.
- Documentação: criação de manuais, relatórios e procedimentos que capturam o
conhecimento tácito na forma escrita.
3. Combinação: refere-se ao processo de reunir e sistematizar diferentes partes de
conhecimento explícito para formar um novo conjunto de conhecimentos (Ozaki; Avona,
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2016). Esse estágio é importante para a construção de bases de conhecimento e a
integração de informações de diversas fontes. Como exemplos de ferramentas e métodos
comuns de combinação, podemos citar:
- Bancos de dados: armazenamento e organização de informações de maneira acessível.
- Tecnologias de informação: utilização de softwares de gestão de conhecimento, sistemas
de intranet e outras plataformas digitais para compartilhar e combinar dados.
- Reuniões e conferências: fóruns formais nos quais informações de diferentes áreas são
compartilhadas e integradas.
4. Internalização: é o processo pelo qual o conhecimento explícito é absorvido pelos
indivíduos e convertido novamente em conhecimento tácito (Ozaki; Avona, 2016). Isso
acontece a partir da prática, permitindo que os indivíduos incorporem o conhecimento
formalizado em suas próprias experiências e habilidades. Alguns dos métodos de
internalização são:
- Treinamento e desenvolvimento: programas de capacitação que ajudam os funcionários a
aplicarem o conhecimento teórico em situações práticas.
- Simulações e experimentação: ambientes controlados onde os indivíduos podem
experimentar novas ideias sem ter que lidar com os riscos do mundo real.
- Re�exão e aprendizagem contínua: incentivar a análise crítica das experiências passadas
para incorporar novas aprendizagens.
O modelo SECI não é um processo linear, mas sim um ciclo contínuo e dinâmico em que cada
estágio interage com os outros (Ozaki; Avona, 2016). Essa interação contínua é conhecida como
“espiral do conhecimento”, na qual o conhecimento é constantemente ampliado e re�nado
(Angeloni, 2008). A criação de conhecimento é entendida como uma interação social entre
indivíduos que contribuem com suas experiências e insights, promovendo um ambiente de
aprendizagem e inovação constante.
A integração e�ciente entre conhecimento tácito e explícito é crucial para a criação de um
ambiente de aprendizagem contínua e de inovação. O modelo SECI (socialização, externalização,
combinação e internalização), de Nonaka e Takeuchi, é uma abordagem que destaca a interação
dinâmica entre esses dois tipos de conhecimento. Acompanhe, a seguir, exemplos dessa
relação.
Socialização: tácito para tácito.
Externalização tácito para explícito.
Combinação: explícito para explícito.
Internalização: explícito para tácito.
Os benefícios do modelo SECI na tecnologia são:
Inovação contínua: o ciclo de criação e compartilhamento de conhecimento facilita a
inovação, possibilitando que equipes desenvolvam soluções criativas e e�cientes (Kroenke,
2012).
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Aprimoramento da competência: a prática constante e a aplicação do conhecimento
ajudam os colaboradores a aperfeiçoarem suas habilidades técnicase a se manterem
inteirados com relação às novas tecnologias (Tigre, 2019).
Colaboração e�ciente: o modelo promove um ambiente de trabalho colaborativo, onde o
conhecimento é compartilhado livremente, melhorando a comunicação entre equipes
(Tigre, 2019).
O modelo SECI é uma ferramenta poderosa para a gestão do conhecimento no setor de
tecnologia. Ao facilitar a troca de saberes e a integração de informações, essa abordagem não
apenas aprimora a e�ciência operacional, mas também impulsiona a inovação e a
competitividade. Adotar esse modelo permite que as organizações se tornem mais ágeis e
adaptáveis diante de um mercado em constante evolução.
Modelos de gestão do conhecimento na tecnologia da
informação: centralização versus descentralização
A gestão do conhecimento é um componente essencial para o sucesso organizacional, já que
viabiliza a captura, armazenamento, compartilhamento e utilização e�caz de saberes.
O modelo centralizado e o modelo descentralizado de conhecimento são abordagens
fundamentais para a gestão da informação dentro das organizações, especialmente no contexto
da tecnologia da informação (TI). Cada um deles possui características distintas que interferem
no modo com que o conhecimento é gerido, compartilhado e utilizado.
Modelo centralizado
A gestão do conhecimento é centralizada em um único ponto ou departamento da organização.
Um repositório centralizado armazena todo o conhecimento, e o acesso e a gestão são
controlados por um grupo especí�co de pessoas (Ozaki; Avona, 2016, Somasundaram;
Shrivastava; EMC Education Services, 2011).
Vantagens
Repositório único: existe um sistema centralizado, como uma intranet, um software
especí�co ou uma plataforma de colaboração, no qual todos os documentos, dados,
conhecimentos e informações são armazenados (Somasundaram; Shrivastava; EMC
Education Services, 2011).
Controle centralizado: permite uma governança mais rigorosa e a implementação de
políticas de segurança mais e�cientes. A centralização facilita a auditoria e o
monitoramento do uso do conhecimento.
Padronização: garante uniformidade na captura, armazenamento e categorização do
conhecimento, tornando mais fáceis a busca e a recuperação de informações
(Pressman; Maxim, 2021).
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E�ciência de acesso: proporciona um ponto único de acesso, simpli�cando a
navegação e a consulta de informações. Isso pode ser especialmente útil em
organizações grandes, nas quais a informação é vasta e diversi�cada.
Hierarquia: a informação �ui de cima para baixo, ou seja, os líderes e gestores são os
principais responsáveis por gerar e compartilhar o conhecimento.
Desvantagens
Rigidez: pode ser menos �exível e adaptável às mudanças, pois a atualização do
repositório centralizado geralmente consiste em um processo lento e burocrático.
Gargalos: a centralização pode criar gargalos, principalmente se houver um volume
grande de informações sendo atualizadas e acessadas simultaneamente (Pressman;
Maxim, 2021).
Dependência: há uma dependência excessiva de um único sistema, o que pode
representar um risco em caso de falhas técnicas ou ciberataques.
Falta de �exibilidade: pode ser menos adaptável às necessidades especí�cas de
diferentes departamentos ou unidades de negócios, di�cultando a personalização de
processos (Somasundaram; Shrivastava; EMC Education Services, 2011).
Rigidez: pode ser menos �exível e adaptável às mudanças, pois a atualização do repositório
centralizado geralmente consiste em um processo lento e burocrático.
Gargalos: a centralização pode criar gargalos, principalmente se houver um volume grande
de informações sendo atualizadas e acessadas simultaneamente (Pressman; Maxim,
2021).
Dependência: há uma dependência excessiva de um único sistema, o que pode representar
um risco em caso de falhas técnicas ou ciberataques.
Falta de �exibilidade: pode ser menos adaptável às necessidades especí�cas de diferentes
departamentos ou unidades de negócios, di�cultando a personalização de processos
(Somasundaram; Shrivastava; EMC Education Services, 2011).
Modelo descentralizado
O conhecimento é distribuído entre diferentes unidades, departamentos ou indivíduos. Esse
modelo promove a agilidade e a inovação, oportunizando uma gestão mais �exível e adaptável
às necessidades especí�cas de cada setor (Somasundaram; Shrivastava; EMC Education
Services, 2011).
Vantagens
Múltiplos repositórios: em vez de um único repositório centralizado, existem diversos
repositórios distribuídos pela organização, como documentos compartilhados,
plataformas de colaboração, e-mails e intranets setoriais.
Flexibilidade: cada unidade pode adaptar a gestão do conhecimento às suas
demandas particulares, permitindo uma resposta mais rápida às mudanças e aos
desa�os do mercado (Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015).
Inovação: incentiva a criação de soluções inovadoras, já que os departamentos têm
autonomia para desenvolver e implementar suas próprias práticas de gestão do
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conhecimento.
Comunidades de prática: são formados grupos de pessoas com interesses em
comum, as quais se reúnem para compartilhar conhecimentos e experiências.
Colaboração: a colaboração é incentivada por meio de ferramentas e plataformas que
facilitam a troca de informações e ideias entre os colaboradores.
Redundância: reduz a dependência de um único ponto de falha, aumentando a
resiliência da organização. Em caso de falhas em uma unidade, outras ainda poderão
operar normalmente.
Desvantagens
Inconsistência: a descentralização pode levar à inconsistência das informações, de
modo que diferentes unidades adotem padrões e práticas variadas (Silberschatz;
Galvin; Gagne, 2015).
Di�culdades de integração: a integração e o compartilhamento de conhecimento
entre unidades distintas podem ser mais desa�adores, resultando em silos de
informação (Somasundaram; Shrivastava; EMC Education Services, 2011).
Complexidade de governança: a gestão descentralizada pode complicar a
implementação de políticas de segurança e compliance, exigindo um esforço maior
para manter a coesão.
Inconsistência: a descentralização pode levar à inconsistência das informações, de modo
que diferentes unidades adotem padrões e práticas variadas (Silberschatz; Galvin; Gagne,
2015).
Di�culdades de integração: a integração e o compartilhamento de conhecimento entre
unidades distintas podem ser mais desa�adores, resultando em silos de informação
(Somasundaram; Shrivastava; EMC Education Services, 2011).
Complexidade de governança: a gestão descentralizada pode complicar a implementação
de políticas de segurança e compliance, exigindo um esforço maior para manter a coesão.
A escolha entre um modelo centralizado ou descentralizado de administração do conhecimento
dependerá das demandas especí�cas, da estrutura organizacional e dos objetivos estratégicos
da empresa. Muitas organizações adotam uma abordagem mista, que combina elementos de
ambas as abordagens para extrair proveitos e minimizar suas limitações. A chave para uma
gestão e�caz do conhecimento está na adaptação da estratégia às particularidades da empresa,
incentivando tanto a e�ciência operacional quanto a habilidade de inovação e adaptação às
mudanças do mercado.
Em um ambiente de negócios dinâmico e competitivo, a gestão do conhecimento deve ser
encarada como um processo de aprimoramento e adaptação constantes, o qual é fundamental
para o desenvolvimento sustentável e a vantagem competitiva a longo prazo.
Vamos Exercitar?
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Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados aos modelos centralizados e
descentralizados da gestão do conhecimento, está apto para responder à problemática
apresentada no início desta aula. Com base nas características dos modelos centralizados e
descentralizados de gestão do conhecimento, você precisa validar e recomendar a abordagem
mais apropriada ao contexto da empresa TokTac Ltda, que busca ampliar a inovação,a tomada
de decisões e a e�ciência operacional. Justi�que sua resposta elencando pelo menos três
argumentos relevantes.
Solução
Sugere-se a adoção do modelo descentralizado de gestão do conhecimento para atender às
necessidades da empresa TokTac Ltda. Essa recomendação está fundamentada nos seguintes
pontos:
1. Aumento da inovação: o modelo descentralizado promove a inovação ao permitir que
diferentes equipes e departamentos colaborem e compartilhem suas ideias e
conhecimentos de maneira mais livre e aberta. Essa diversidade de pensamentos e
experiências pode gerar soluções mais criativas e inovadoras para os desa�os enfrentados
pela empresa.
2. Melhoria na tomada de decisões: em um modelo descentralizado, as decisões podem ser
tomadas mais rapidamente, já que as equipes têm acesso direto a conhecimentos
relevantes e não precisam esperar pela aprovação de um grupo central. Isso tornará a
TokTac Ltda mais ágil e responsiva às mudanças e oportunidades do mercado.
3. E�ciência operacional: com a gestão do conhecimento distribuída, as informações poderão
ser acessadas de um modo mais fácil por aqueles que precisam delas, o que diminuirá o
tempo gasto na busca e recuperação de dados. Além disso, ao empoderar os funcionários
com o conhecimento necessário, a empresa pode melhorar a qualidade e a velocidade das
operações, ampliando a e�ciência geral.
Adotar um modelo descentralizado pode trazer desa�os, como a necessidade de estabelecer
mecanismos competentes de comunicação e coordenação, mas os benefícios em termos de
inovação, tomada de decisões e e�ciência operacional superam tais complexidades,
especialmente no contexto de uma empresa que busca se destacar pela sua capacidade de
inovar e se adaptar rapidamente.
Saiba mais
Para aprender mais detalhes sobre gestão do conhecimento tácito e explícito, conhecendo as
abordagens e os desa�os atrelados a essa prática, faça a leitura do artigo A gestão do
https://doi.org/10.1590/S1679-39512008000100003
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conhecimento como técnica de controle: uma abordagem crítica da conversão do conhecimento
tácito em explícito.
BEHR, R. R.; NASCIMENTO, S. P. A gestão do conhecimento como técnica de controle: uma
abordagem crítica da conversão do conhecimento tácito em explícito. Cadernos EBAPE.BR, v. 6,
n. 1, p. 1-11, mar. 2008.
Referências
ANGELONI, M. T. Organizações do conhecimento: infraestrutura, pessoas e tecnologia. 2. ed. Rio
de Janeiro: Saraiva, 2008.
BEHR, R. R.; NASCIMENTO, S. P. A gestão do conhecimento como técnica de controle: uma
abordagem crítica da conversão do conhecimento tácito em explícito. Cadernos EBAPE.BR, v. 6,
n. 1, p. 1-11, mar. 2008. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S1679-39512008000100003.
Acesso em: 27 ago. 2024.
KROENKE, D. M. Sistemas de informação gerenciais. Rio de Janeiro: Grupo Gen, 2012.
OZAKI, Y.; AVONA, M. E. Gestão do conhecimento. Londrina, PR: Editora e Distribuidora
Educacional S.A., 2016.
PERINI, L. C. Administração de sistemas de informação. São Paulo: Unopar, 2019.
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SILBERSCHATZ, A.; GALVIN, P. B.; GAGNE, G. Fundamentos de sistemas operacionais. Rio de
Janeiro: LTC, 2015.
SOMASUNDARAM, G.; SHRIVASTAVA, A.; EMC Education Services. Armazenamento e
gerenciamento de informações. Porto Alegre: Grupo A, 2011.
TIGRE, P. Gestão da inovação: uma abordagem estratégica, organizacional e de gestão de
conhecimento. 3. ed. Rio de Janeiro: Gen Atlas, 2019.
Aula 2
Análise de Dados e Business Intelligence
Análise de dados e business intelligence
https://doi.org/10.1590/S1679-39512008000100003
https://doi.org/10.1590/S1679-39512008000100003
https://doi.org/10.1590/S1679-39512008000100003
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Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
Convido você a explorar o fascinante universo do business intelligence (BI), que é permeado por
conceitos como ETL, data warehouses, data marts, OLAP e data mining. Essas ferramentas
transformam dados brutos em insights valiosos para decisões estratégicas. Pense na
possibilidade de prever tendências de mercado, otimizar operações e aprimorar o atendimento
ao cliente com análises precisas. O processo ETL (extração, transformação e carga) integra
dados de diversas fontes em um data warehouse, que armazena informações históricas e
simpli�ca análises complexas. Os data marts são versões especializadas desses repositórios,
com foco voltado a necessidades especí�cas. O OLAP permite uma análise interativa e rápida,
oferecendo uma visão multidimensional que apoia decisões em tempo real. Já o data mining
revela padrões ocultos e previsões que podem mudar a estratégia empresarial. Investigar esses
temas pode abrir portas para carreiras em BI e análise de dados. Ao dominar esses conceitos,
você se tornará indispensável em um mundo cada vez mais orientado por informações.
Prepare-se para esta jornada de conhecimento! Vamos lá!
Ponto de Partida
Boas-vindas, estudante, ao fascinante mundo da análise de dados e business intelligence (BI).
Você está prestes a explorar um campo que não somente está no coração das decisões
estratégicas das empresas, mas também é um dos mais dinâmicos e promissores do mercado
atual. Pense em quão extraordinário é ser capaz de transformar grandes volumes de dados
brutos em insights valiosos que podem prever tendências, otimizar operações e melhorar o
atendimento ao cliente. Esse é o poder do BI.
Para começar nossa análise, você aprenderá sobre o processo ETL (extração, transformação e
carga), no qual dados são coletados de diversas fontes, transformados para garantir qualidade e
consistência, e, por �m, carregados em data warehouses. Esses repositórios centralizados de
dados históricos são a base para análises aprofundadas e relatórios detalhados. Além disso,
você descobrirá como os data marts atendem às necessidades especí�cas de diferentes
departamentos, permitindo uma análise mais direcionada e e�ciente.
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Com as ferramentas de OLAP (Online Analytical Processing), você será capaz de realizar análises
rápidas e interativas, visualizando dados sob múltiplas perspectivas. E, com a ajuda do data
mining, será possível desenterrar padrões ocultos e correlações que não são visíveis a olho nu,
revelando insights poderosos que podem transformar a estratégia empresarial.
Estudar sobre esses temas não apenas abrirá portas para carreiras formidáveis e bem
remuneradas, mas também lhe dará a oportunidade de se tornar a pessoa que transforma dados
em vantagem competitiva.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você é o gerente de TI de
uma organização especializada em desenvolvimento de softwares que tem experimentado um
crescimento rápido nos últimos anos. Com o aumento do número de clientes e a diversi�cação
de seus produtos, a empresa tem gerado uma quantidade massiva de dados diariamente,
provenientes de vendas, atendimento ao cliente, marketing e operações internas. No entanto, a
diretoria tem enfrentado di�culdades para tomar decisões estratégicas em função da falta de
uma visão consolidada e integrada desses dados. Como resultado, os diretores estão
considerando a implementação de uma solução de business intelligence (BI) para transformar
esses dados brutos em informações valiosas, que possam orientar a tomada de decisões.
Diante desse cenário, o CEO da empresa convidou você para participar de uma reunião
juntamente com todos os outros funcionários, a �m de entender qual será o ganho com a
implementação de uma solução de business intelligence e como a organização poderá obter
melhorias na tomada de decisõese na otimização de suas operações. Com base nos conceitos
das regras e processos de BI, você precisa ajudar a empresa a aperfeiçoar suas escolhas e
aprimorar suas operações. Quais serão, então, os principais benefícios garantidos pela adoção
de uma abordagem de BI? Como esse processo pode ser estruturado para atender às
necessidades da organização?
Prepare-se para mergulhar nesta jornada de aprendizagem e tornar-se um especialista quando o
assunto é transformar informação em poder.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Business intelligence: transformando dados em conhecimento
para a tomada de decisões
No cenário atual, em que o volume de dados cresce exponencialmente, o business intelligence
(BI) emerge como uma ferramenta crucial para as organizações que querem não apenas
sobreviver, mas sim prosperar. BI refere-se ao conjunto de tecnologias e processos que coletam,
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analisam e transformam dados brutos em informações signi�cativas, permitindo que os gestores
tomem decisões bem informadas e estratégicas.
Por meio de dashboards interativos e relatórios analíticos, as ferramentas de BI oferecem uma
visualização clara de tendências, padrões e insights, capacitando as empresas para entenderem
de modo mais sólido o comportamento do consumidor, identi�carem oportunidades de mercado
e otimizarem operações internas (Sharda; Delen; Turban, 2019). A integração de dados de
diversas fontes, como sistemas de gestão, redes sociais e vendas, proporciona uma perspectiva
holística do desempenho organizacional, o que viabiliza uma análise mais completa e precisa.
Além disso, o BI não se limita apenas à análise histórica; ele também possibilita previsões e
simulações que ajudam as empresas a se anteciparem a mudanças e a se adaptarem
rapidamente (Davenport, 2017). Em um mundo onde a agilidade e a inovação são essenciais, o
business intelligence se destaca como um aliado estratégico, transformando dados em
conhecimento e, consequentemente, aprimorando a tomada de decisões. Ao investir em
soluções de BI, as organizações aumentam sua e�ciência e se posicionam de forma competitiva
em um mercado dinâmico e desa�ador.
1. Os principais componentes do BI
- Coleta de dados: o primeiro passo no processo de BI é a coleta de dados de diversas
fontes, como bancos de dados internos, sistemas de ERP (Enterprise Resource Planning),
CRM (Customer Relationship Management) e fontes externas, como redes sociais e dados
de mercado (Davenport, 2017).
- Armazenamento de dados: uma vez coletados, os dados são guardados em um data
warehouse ou data mart, que são sistemas de armazenamento projetados para facilitar o
acesso e a análise de grandes volumes de dados.
- Processamento de dados: os dados armazenados são processados e organizados. Tal
procedimento pode incluir a limpeza de dados, a transformação e a integração de
diferentes fontes de dados, na intenção de assegurar a consistência e a qualidade das
informações (Silberschatz, 2020).
- Análise de dados: ferramentas de BI são usadas para analisar os dados e extrair insights.
- Relatórios e dashboards: os resultados da análise de dados são apresentados em forma
de relatórios e dashboards interativos. Esses relatórios permitem que os usuários
visualizem tendências, padrões e anomalias de maneira clara e compreensível (Sharda;
Delen; Turban, 2019).
- Tomada de decisão: com base nos insights gerados, os gestores e tomadores de decisão
podem planejar estratégias, ajustar operações e identi�car novas oportunidades de
negócio. A tomada de decisão apoiada em dados viabiliza uma abordagem mais precisa e
e�caz para resolver problemas e capitalizar possibilidades.
2. Benefícios do BI
- Tomada de decisão informada: o BI fornece informações exatas e atualizadas, permitindo
que os tomadores de decisão baseiem suas escolhas em dados concretos, reduzindo o
risco de erros e incertezas (Pichetti; Vida; Cortes, 2021).
- Aumento da e�ciência operacional: ao identi�car áreas de ine�ciência e gargalos, as
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organizações podem otimizar seus processos e melhorar a produtividade.
- Identi�cação de oportunidades de mercado: o BI ajuda as empresas a identi�carem novas
oportunidades de mercado e tendências emergentes, dando espaço para uma resposta
proativa e estratégica.
- Melhoria da experiência do cliente: analisar dados de clientes permite que as empresas
personalizem suas ofertas e ampliem a satisfação e a �delidade desses usuários. 
3. Desa�os do BI
- Qualidade dos dados: a precisão das análises de BI depende da qualidade dos dados
coletados (Pichetti; Vida; Cortes, 2021). Dados inconsistentes ou incompletos podem levar
a insights incorretos.
- Integração de dados: integrar dados de diferentes fontes pode ser complexo e requer
ferramentas e processos adequados para garantir a consistência e a integridade das
informações.
- Cultura organizacional: a adoção de BI exige uma mudança na cultura organizacional, de
maneira que decisões baseadas em dados sejam valorizadas e incentivadas.
- Segurança dos dados: proteger os dados sensíveis e assegurar a conformidade com as
regulamentações de privacidade são práticas essenciais para a implementação de
soluções de BI.
Existem diversas ferramentas de BI disponíveis no mercado. Conheça algumas delas a seguir.
Tableau: conhecida por sua interface visual intuitiva e capacidade de criar dashboards
interativos.
Power BI: uma solução completa da Microsoft que integra diversas ferramentas de análise
de dados.
QlikView: destaca-se por sua capacidade de realizar análises associativas e descobrir
insights.
Qlik Sense: oferece uma plataforma de BI intuitiva com recursos de análise associativa,
permitindo que os usuários explorem dados e descubram insights de maneira interativa.
Google Data Studio: uma ferramenta gratuita e fácil de usar para criar dashboards
personalizados.
Looker: agora parte integrante do Google Cloud, o Looker é uma plataforma de BI que
possibilita criar relatórios e dashboards personalizados, concentrando-se na análise de
dados em tempo real.
SAP BusinessObjects: uma solução robusta para grandes empresas, o SAP
BusinessObjects oferece uma ampla gama de ferramentas para relatórios, análise e
visualização de dados.
IBM Cognos Analytics: disponibiliza recursos de BI e análise avançada, viabilizando a
criação de dashboards e relatórios interativos, além de análises preditivas.
Domo: uma plataforma de BI baseada em nuvem que combina visualização de dados com
colaboração, permitindo que equipes trabalhem juntas em tempo real.
Sisense: conhecida por sua capacidade de integrar dados de várias fontes, essa plataforma
facilita a criação de dashboards e relatórios que auxiliam na tomada de decisões rápidas.
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MicroStrategy: fornece uma plataforma de BI escalável que combina análise avançada,
visualização e integração de dados em uma única solução.
Zoho Analytics: como uma ferramenta acessível para pequenas e médias empresas, o Zoho
Analytics permite criar relatórios e dashboards a partir de dados de várias fontes.
O business intelligence é uma ferramenta poderosa que transforma dados em informações
valiosas, ajudando as organizações a tomarem decisões estratégicas e a melhorarem sua
e�ciência operacional (Sharda; Delen; Turban, 2019). Esse recurso de análise pode ser
empregado em diversas áreas, como vendas, marketing, �nanceiro e recursos humanos. Ao
enfrentar os desa�os e aproveitar os benefícios do BI, as empresas podem se posicionar de
maneira competitiva no mercado e impulsionar seu crescimento e sucesso a longo prazo.
ETL, data warehouse e data marts: um contexto das ferramentas
e técnicas
Algumas ferramentas e técnicas apoiam tanto o BI quanto a gestão do conhecimento. Tais
ferramentas, incluindo o data warehouse, que emprega as técnicas de ETL, e os data marts,
oferecem toda a infraestrutura necessária para identi�car informações valiosas a partir dos
dados (Sharda; Delen; Turban, 2019). Isso aconteceatividades diárias (Kroenke, 2012). Seus
principais atributos são:
- Foco gerencial: concedem informações que atendem às necessidades dos gestores de
nível intermediário e superior.
- Relatórios padronizados: ajudam a monitorar e avaliar o desempenho da organização.
- Integração de dados: proporcionam uma visão geral das operações da empresa.
- Flexibilidade: suprem necessidades especí�cas de diferentes áreas da organização.
- Suporte à decisão: apoiam a tomada de decisões táticas e estratégicas da empresa.
Os Sistemas de Informação Gerencial são ferramentas imprescindíveis para qualquer
organização que deseja melhorar sua e�ciência, fundamentar sua tomada de decisões e
alcançar seus objetivos estratégicos, pois os gestores devem alicerçar suas decisões em
relatórios �nanceiros, análise de vendas, gestão de inventário, planejamento de produção e
gestão de recursos humanos. Esses sistemas convertem dados brutos em informações
claras e úteis, o que permite que os gestores obtenham uma compreensão mais profunda
de suas operações, além de facilitar a identi�cação de problemas e a tomada de decisões
mais certeiras.
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3. Sistema de Apoio à Decisão (SAD)
Os Sistemas de Apoio à Decisão (SADs) são ferramentas tecnológicas que auxiliam
gestores e tomadores de decisão em suas atividades, proporcionando suporte analítico e
informacional para resolver problemas complexos e orientar escolhas mais corretas. Esses
sistemas combinam dados, modelos analíticos e a intuição dos usuários para ajudar na
análise e seleção das melhores alternativas (Escada et al., 2021).
Os SADs são projetados para melhorar a e�cácia das decisões, disponibilizando insights
valiosos e estruturando o processo decisório ao atuar nas tomadas de decisões em
situações de alta complexidade e incerteza. Suas principais características são:
- Interatividade: são altamente interativos, de modo que os usuários podem ajustar
parâmetros, executar simulações e explorar diferentes cenários de decisão.
- Flexibilidade: são capazes de lidar com diferentes tipos de problemas e adaptar-se a
várias áreas funcionais da organização.
- Suporte analítico: utilizam modelos matemáticos, estatísticos e de otimização para
analisar dados e gerar recomendações.
- Integração de dados: combinam dados internos e externos para fornecer uma visão
abrangente e detalhada das situações analisadas.
- Usuariocentrismo: são usados por gestores e outros tomadores de decisão,
independentemente de seu nível de conhecimento técnico.
Diante disso, os Sistemas de Apoio à Decisão são ferramentas essenciais para qualquer
organização que busca por melhorias e e�cácia nas suas decisões. Ao integrar dados,
modelos analíticos e a intuição dos gestores, os SADs oferecem uma plataforma poderosa
para avaliar problemas complexos, prever resultados e escolher as melhores opções.
Esses sistemas são fundamentais porque abrangem áreas como planejamento �nanceiro,
gestão da cadeia de suprimentos, análise de mercado, gestão de riscos e recursos humanos. Em
um ambiente empresarial cada vez mais dinâmico e imprevisível, a habilidade de fazer escolhas
rápidas e bem embasadas é um diferencial competitivo relevante, e os SADs desempenham um
papel crucial nesse processo.
Siga em Frente...
Ciclo de vida da informação
O ciclo de vida da informação e do dado se refere às etapas pelas quais os dados percorrem
desde a sua criação até o seu descarte. Entender como funciona esse ciclo é fundamental para
gerenciar e�cazmente a informação dentro de uma organização, garantindo a sua qualidade,
segurança e utilidade ao longo do tempo (Silberschatz, 2020). A seguir, serão descritas as
principais fases do ciclo de vida da informação e do dado:
1. Coleta e criação: esta fase envolve a geração ou aquisição de dados a partir de diversas
fontes, como transações comerciais, sensores, pesquisas, observações e outras atividades.
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A coleta de dados deve ser realizada com precisão, a �m de assegurar a integridade e a
con�abilidade dos dados (Silberschatz, 2020). Exemplos: captura de dados de vendas em
um ponto de venda, coleta de dados meteorológicos por sensores, preenchimento de
formulários on-line.
2. Armazenamento: após a coleta, os dados são armazenados em repositórios apropriados,
como bancos de dados, data warehouses ou sistemas de arquivos. O armazenamento deve
garantir a proteção contra perda e corrupção de dados, bem como a sua acessibilidade
para futuros usos (Dale; Lewis, 2010). Exemplos: bancos de dados relacionais (SQL),
armazenamento em nuvem, sistemas de gerenciamento de documentos.
3. Processamento e organização: nesta etapa, os dados brutos são processados e
organizados para que se tornem úteis. Isso pode envolver limpeza, validação,
transformação e integração de dados provenientes de diferentes fontes (Silberschatz,
2020). Exemplos: limpeza de dados para remover duplicatas, transformação de formatos
de dados, integração de dados de diversas fontes em um data warehouse.
4. Análise e uso: os dados processados são analisados para extrair informações valiosas e
insights que podem ser usados para a tomada de decisões, planejamento estratégico e
outras atividades organizacionais. Ferramentas analíticas e técnicas de mineração de
dados são frequentemente empregadas durante essa fase. Exemplos: análises estatísticas,
relatórios gerenciais, dashboards interativos, modelos preditivos.
5. Distribuição e compartilhamento: as informações derivadas dos dados são disseminadas
para os usuários apropriados dentro ou fora da organização. A distribuição deve ser feita
de forma segura e e�ciente, garantindo que os dados cheguem aos destinatários certos, no
momento correto (Silberschatz, 2020). Exemplos: envio de relatórios por e-mail, publicação
de dashboards em portais corporativos, compartilhamento de dados via Application
Programming Interface (APIs).
�. Manutenção e atualização: os dados e as informações precisam ser mantidos e
atualizados regularmente para proteger a sua relevância e precisão. Isso demanda a
revisão periódica, a correção de erros e a atualização de informações quando necessário
(Silberschatz, 2020). Exemplos: atualização de registros de clientes, manutenção de dados
de inventário, revisão de informações de produtos.
7. Arquivamento e retenção: os dados que não são mais usados ativamente, mas que
precisam ser preservados por razões legais ou históricas, são arquivados. A retenção de
dados deve seguir políticas especí�cas para garantir a conformidade com regulamentos e
normas (Pressman; Maxim, 2021). Exemplos: arquivamento de registros �nanceiros por
períodos regulamentares, armazenamento de dados históricos de pesquisa.
�. Descarte e destruição: quando os dados atingem o �m de sua utilidade, ou quando o
período de retenção expira, eles devem ser descartados de maneira segura. A destruição de
dados precisa assegurar que informações sensíveis não sejam recuperáveis, protegendo a
privacidade e a segurança (Pressman; Maxim, 2021). Exemplos: destruição segura de
documentos em papel, exclusão segura de dados eletrônicos, desmagnetização de discos
rígidos.
As características importantes no ciclo de vida dos dados são: 
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Qualidade dos dados: garantir que os dados sejam precisos, completos e consistentes em
todas as fases.
Segurança: proteger os dados contra acesso não autorizado, perda e corrupção durante
todo o ciclo de vida.
Conformidade: cumprir regulamentos e normas relacionados à privacidade, à retenção e ao
descarte de dados.
E�ciência: maximizar a e�ciência no armazenamento, processamento e distribuição de
dados para otimizar recursos.
Gestão de metadados: manter informações sobre os dados, como origem, formato e
contexto, com o propósito de facilitar a gestão e o uso.
Compreender e gerenciar de modo e�caz o ciclo de vida da informação e do dado é crucial para
qualquer organização que pretende utilizar dados de forma estratégica. Umapor uma razão simples: a complexidade dos
sistemas de informação das empresas aumentou consideravelmente nas últimas três décadas.
Esse cenário tem ampliado signi�cativamente o número de sistemas que dependem de bases de
dados e as quantidades de dados armazenados nesses sistemas. Ou seja, esses dados não são
apenas necessários, e sim fundamentais para o desempenho das organizações (Pichetti; Vida;
Cortes, 2021).
ETL é um processo crucial em sistemas de dados que envolve três etapas principais: extração,
transformação e carregamento. Na extração, os dados são retirados de diversas fontes, como
bancos de dados, arquivos ou APIs (Vida et al., 2021). Durante a transformação, esses dados são
limpos, formatados e transformados para atender aos requisitos do sistema de destino. O
carregamento é a etapa �nal, quando os dados transformados são inseridos em um banco de
dados ou data warehouse.
1. ETL (Extract, Transform, Load): é um processo crítico em sistemas de gerenciamento de
dados, responsável pela movimentação e transformação de dados de fontes diversas para
um destino comum (Vida et al., 2021). As três principais etapas desse processo são:
- Extração (Extract): os dados são retirados de várias fontes heterogêneas, como bancos de
dados, sistemas ERP, arquivos CSV, APIs e até mesmo fontes externas (Silberschatz, 2020).
A extração deve ser realizada de maneira e�ciente para garantir que os dados brutos sejam
coletados sem perdas.
- Transformação (Transform): nesta fase, os dados extraídos são transformados para
atender aos requisitos do sistema de destino. Isso demanda a limpeza de dados (remover
dados duplicados, corrigir inconsistências), agregações, junções e a aplicação de regras de
negócio (Silberschatz, 2020). A transformação é essencial para assegurar que os dados
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sejam úteis e relevantes para análises futuras.
- Carregamento (Load): os dados transformados são, então, carregados no sistema de
destino, que pode ser um data warehouse, data mart ou outro sistema de armazenamento
de dados (Pichetti; Vida; Cortes, 2021). O carregamento pode ser executado de modo
incremental ou em massa, dependendo das necessidades do negócio e da arquitetura do
sistema.
2.  Data warehouse: um data warehouse é um repositório centralizado e consolidado de
dados, projetado especi�camente para consultas e análises avançadas (Vida et al., 2021).
Ele integra dados de diversas fontes operacionais e externas, oportunizando uma visão
histórica e integrada do negócio. Os principais benefícios de um data warehouse incluem:
- Desempenho de consulta: otimizado para executar consultas complexas e gerar relatórios
rapidamente (Vida et al., 2021).
- Consistência e qualidade dos dados: garante que os dados sejam consistentes e de alta
qualidade após passarem pelo processo de ETL (Pichetti; Vida; Cortes, 2021).
- Análise histórica: armazena grandes volumes de dados históricos, permitindo análises de
tendências e padrões ao longo do tempo.
- Tomada de decisão informada: facilita a tomada de decisões estratégicas e táticas
baseadas em dados precisos e atualizados.
3.  Data marts: são subconjuntos especializados de um data warehouse, com foco
direcionado a áreas especí�cas de negócio ou departamentos, como vendas, �nanças,
marketing ou recursos humanos (Vida et al., 2021). Eles concedem diversas vantagens,
como:
- Foco especí�co: atendem às necessidades de um departamento em particular,
proporcionando uma visão detalhada e segmentada dos dados relevantes (Vida et al.,
2021).
- Implementação rápida: podem ser desenvolvidos e implementados mais rapidamente do
que um data warehouse completo, em função de seu escopo reduzido.
- Desempenho aprimorado: por serem menores e mais direcionados, permitem consultas e
análises mais velozes e e�cientes.
- Facilidade de uso: oferecem interfaces amigáveis e personalizadas para os usuários
�nais, facilitando o acesso e a análise dos dados.
O Quadro 1, a seguir, exibe um esquema comparativo entre o data warehouse e o data mart.
Características Data Warehouse Data Mart
Escopo Corporativo, abrangente
Especí�co para um
departamento ou área de
negócio
Tamanho Grande volume de dados Subconjunto de dados
Complexidade Alta complexidade Menos complexidade
Usuário
Diversos usuários, incluindo
analistas de negócios,
gerentes e executivos
Usuários especí�cos de um
departamento
 
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Quadro 1 | Data warehouse versus data mart. Fonte: elaborado pela autora.
Conexão e onde usar ETL, data warehouse e data mart
O processo ETL é a espinha dorsal que conecta as fontes de dados aos data warehouses e data
marts. Os dados extraídos de múltiplas fontes são transformados para garantir consistência,
qualidade e relevância antes que sejam carregados no data warehouse central (Silberschatz,
2020). A partir desse repositório central, data marts especí�cos podem ser criados para atender
a necessidades particulares de diferentes departamentos ou unidades de negócio. Esses
sistemas de armazenamento são capazes de conceder os seguintes benefícios:
Tomada de decisão: permitem a análise de dados históricos e atuais para identi�car
tendências, padrões e oportunidades de negócio.
Relatórios e análises: facilitam a criação de relatórios personalizados e a realização de
análises complexas.
Inteligência de negócios: suportam a implementação de soluções de business intelligence,
como dashboards e scorecards.
Mineração de dados: viabilizam a descoberta de padrões ocultos nos dados e a geração de
insights valiosos.
A Figura 1, a seguir, mostra um exemplo prático do funcionamento do processo ETL, data
warehouse e data mart.
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Figura 1 | Esquematização de ETL, data warehouse e data mart. Fonte: Informatica Tutorials ([s. d.]).
ETL, data warehouses e data marts são componentes interdependentes e fundamentais na
arquitetura de gestão e análise de dados de uma organização (Silberschatz, 2020). Juntos, eles
permitem a coleta, integração, armazenamento e análise e�ciente de grandes volumes de dados,
proporcionando insights valiosos e dando suporte a decisões estratégicas e operacionais. Uma
implementação e�caz desses componentes pode transformar dados brutos em informações
acionáveis, impulsionando o desempenho e a competitividade do negócio.
Siga em Frente...
OLAP e data mining: desvendando os segredos dos dados
Data mining
A expressão “data mining” pode ser traduzida de maneira livre como “mineração de dados”.
Dependendo das ações realizadas sobre os dados, também poderíamos apelidá-la de “garimpo
de dados” (Silberschatz, 2020). O uso do termo se justi�ca pelo fato de corresponder a um
conjunto de técnicas que buscam examinar minuciosamente os dados, combinando-os de
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diversas maneiras com o objetivo de identi�car padrões que os representem (Silberschatz, 2020).
É um processo semelhante à mineração de um terreno, em busca de metais ou pedras preciosas.
Porém, nesse caso, o “terreno” é uma grande quantidade de dados, e o que há de valioso são os
padrões que podem surgir deles. De acordo com Silberschatz (2020), o data mining é uma
abordagem empresarial que permite analisar grandes volumes de dados para descobrir regras e
padrões signi�cativos. De acordo com a literatura que estuda esse processo (Sharda; Delen;
Turban, 2019, Davenport, 2017, Silberschatz, 2020, Pichetti; Vida; Cortes, 2021, Vida et al., 2021),
suas principais técnicas e aplicações incluem:
Classi�cação: atribuição de categorias a um conjunto de dados com base em um modelo
prede�nido. Exemplo: classi�cação de e-mails como spam ou não spam.
Regressão: modelagem da relação entre variáveis para prever valores futuros. Exemplo:
previsão de vendas futuras com base em dados históricos.
Agrupamento (clustering): agrupamento de dados semelhantes sem rótulos prede�nidos.
Exemplo: segmentação de clientes com base em comportamentos de compra.
Associação: identi�caçãoabordagem bem
estruturada assegura que os dados permaneçam valiosos e seguros durante todo o seu ciclo de
vida, apoiando a tomada de decisões e promovendo o sucesso organizacional.
Vamos Exercitar?
Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados aos componentes dos sistemas de
informação, está apto para responder à pergunta feita no início desta aula: quais componentes e
tipos de sistemas de informação a Comércio & Comércio pode pensar em implementar para
resolver seus desa�os operacionais e melhorar a e�ciência de suas atividades?
Solução
Para solucionar seus desa�os operacionais e melhorar a e�ciência de suas operações, a
Comércio & Comércio deve considerar a implementação de um sistema de informação integrado
que inclua os seguintes componentes e tipos de sistemas de informação:
Sistemas de Processamento de Transações (SPTs): essenciais para a gestão de operações
diárias, como vendas, pagamentos e controle de estoque. Esses sistemas capturam e
processam dados transacionais em tempo real.
Sistemas de Informação Gerencial (SIGs): fornecem relatórios e informações resumidas
para ajudar os gerentes a tomarem decisões bem fundamentadas. Alguns dos documentos
levados em consideração são: relatórios de vendas mensais, análise de desempenho de
lojas e tendências de compras dos clientes.
Sistemas de Apoio à Decisão (SADs): ajudam os gerentes a tomarem decisões complexas,
fornecendo análises avançadas e ferramentas de modelagem. Podem ser usados para
planejamento de demanda, otimização de inventário e análise de mercado.
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Sistemas de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRMs): auxiliam no gerenciamento
das interações com os clientes, melhorando o atendimento e a �delização. Integram
informações de diferentes pontos de contato com o cliente, como loja física, on-line e
atendimento ao cliente.
Ao implementar um sistema de informação integrado com os componentes e tipos de sistemas
de informação adequados, a Comércio & Comércio pode aperfeiçoar signi�cativamente a gestão
de suas operações. Isso resultará em um melhor controle de estoque, atendimento ao cliente
mais e�ciente, tomadas de decisão mais bem fundamentadas e, em última análise, uma maior
competitividade no mercado.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre os tipos de sistemas de informação, faça a leitura do artigo
E�cácia de sistemas de informação e percepção de mudança organizacional: um estudo de
caso. Acesse o material sugerido por meio do link a seguir.
ANDRADE, D. G. de; FALK, J. A. E�cácia de sistemas de informação e percepção de mudança
organizacional: um estudo de caso. Revista de Administração Contemporânea, v. 5, n. 3, p. 53-84,
set. 2001.
Referências
ANDRADE, D. G. de; FALK, J. A. E�cácia de sistemas de informação e percepção de mudança
organizacional: um estudo de caso. Revista de Administração Contemporânea, v. 5, n. 3, p. 53-84,
set. 2001. Disponível em: https://www.scielo.br/j/rac/a/GWsTCZxhZMKskWdpMLSGbKG/?
lang=pt&format=pdf. Acesso em: 4 ago. 2024.
AUDY, J. L. N.; ANDRADE, G. K.; CIDRAL, A. Fundamentos de sistemas de informação. Porto
Alegre: Grupo A, 2005.
BALTZAN, P.; PHILLIPS, A. Sistemas de informação. Porto Alegre: Grupo A, 2012. E-book.
BROOKSHEAR, J. G. Ciência da computação. Porto Alegre: Bookman, 2013.
DALE, N.; LEWIS, J. Ciência da computação. 4. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2010.
ESCADA, R. M. et al. Princípios de sistemas de informação. São Paulo: Cengage Learning Brasil,
2021.
KROENKE, D. M. Sistemas de informação gerenciais. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2012.
https://www.scielo.br/j/rac/a/GWsTCZxhZMKskWdpMLSGbKG/?lang=pt&format=pdf
https://www.scielo.br/j/rac/a/GWsTCZxhZMKskWdpMLSGbKG/?lang=pt&format=pdf
https://www.scielo.br/j/rac/a/GWsTCZxhZMKskWdpMLSGbKG/?lang=pt&format=pdf
https://www.scielo.br/j/rac/a/GWsTCZxhZMKskWdpMLSGbKG/?lang=pt&format=pdf
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PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SILBERSCHATZ, A. Sistema de banco de dados. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2020.
Aula 3
Sistemas Operacionais
Sistemas operacionais
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computador ou pelo aplicativo. Você pode baixar os vídeos direto no aplicativo
para assistir mesmo sem conexão à internet.
Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
Nesta videoaula, você descobrirá o que faz seu computador funcionar de maneira e�ciente e
poderosa! Estudando os princípios e conceitos relacionados aos sistemas operacionais,
conseguiremos entender como essas ferramentas essenciais controlam desde o hardware até o
software, ou seja, tudo. Ao explorar as funções e os componentes de um sistema operacional,
você aprenderá como ele gerencia tarefas importantes, como a execução de programas e a
organização de arquivos. Por �m, ao aprofundar seu entendimento sobre o gerenciamento de
processos, memória e armazenamento, será possível notar como o sistema operacional
coordena múltiplas atividades, otimiza a memória e organiza os dados de modo inteligente.
Esses conceitos servem como base para qualquer tecnologia moderna, e dominá-los tornará
você capaz de entender e solucionar problemas no mundo digital. Estudar sobre sistemas
operacionais não signi�ca apenas aprender como as máquinas funcionam, mas também
consiste em abrir caminho para se tornar um especialista em tecnologia.
Ponto de Partida
Estudante, desejo boas-vindas a você!
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Pense no sistema operacional do seu computador como o maestro de uma sinfonia tecnológica.
Ele é o responsável por coordenar cada nota, cada instrumento, garantindo que tudo funcione em
perfeita harmonia. Nesta etapa de aprendizagem, vamos desvendar os princípios e conceitos
fundamentais que tornam isso possível, além de investigar as funções e os componentes
cruciais que fazem dos sistemas operacionais o coração pulsante dos dispositivos modernos.
Todo sistema operacional (SO) tem como missão primordial gerenciar o hardware e o software
de um computador, possibilitando que esses componentes trabalhem juntos de maneira
e�ciente. A base dessa gestão está nos princípios fundamentais, como a abstração de hardware
e a criação de uma interface amigável para o usuário. O SO atua como um intermediário vital,
pois proporciona um ambiente onde os programas podem ser executados sem que seja
necessário se preocupar com os detalhes complexos do hardware.
Para entender o funcionamento de um SO, é preciso conhecer seus principais componentes. O
núcleo, ou “kernel”, é o coração do sistema, encarregado de gerenciar todos os recursos do
computador, contemplando desde o processador até a memória. Outros componentes
importantes incluem o gerenciador de arquivos, que organiza e controla o armazenamento de
dados, e o gerenciador de dispositivos, que se comunica com o hardware. Esses elementos
trabalham em conjunto para garantir que o sistema seja e�ciente e estável.
Para uma correta operação diária do seu computador, o gerenciamento de processos é
imprescindível. O SO deve assegurar que diferentes aplicações e tarefas sejam executadas
simultaneamente, sem con�itos. Isso demanda o controle da execução dos processos, a
alocação de recursos e a comunicação entre eles. Paralelamente, o gerenciamento de memória é
essencial para manter o sistema rápido e responsivo. O SO deve alocar e liberar memória de
maneira e�ciente para evitar desperdícios e assegurar que as aplicações contem com aquilo de
que precisam para funcionar adequadamente.
O gerenciamento de armazenamento abrange a organização e proteção dos dados no disco
rígido ou SSD. O SO deve manter um sistema de arquivos organizado e seguro, permitindo que
você salve, acesse e modi�que seus arquivos sem que haja problemas.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: você acaboude comprar um
computador novo, mas, ao ligá-lo, percebe que o equipamento não faz nada além de mostrar
uma tela preta. Não há nenhum menu, programa ou função disponível. Ao conversar com um
amigo, ele menciona que o computador precisa de um sistema operacional para que funcione
corretamente. Por que o sistema operacional é necessário para que você consiga utilizar o
computador e acessar seus programas e arquivos?
Compreender os princípios e conceitos relacionados aos sistemas operacionais, bem como suas
funções e componentes, é como descobrir os segredos por trás da orquestração de uma
performance tecnológica impecável. Cada parte do sistema desempenha um papel crucial, e o
conhecimento dessas funções permite que você compreenda, de modo mais apropriado, o
funcionamento dos seus dispositivos e as tecnologias que usamos diariamente. Adentrar esse
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universo é essencial para qualquer entusiasta da informática, pois oferece uma base sólida para
explorar e inovar no campo da computação.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Princípios e conceitos relacionados aos sistemas operacionais
Os sistemas operacionais são a espinha dorsal dos computadores, já que coordenam o hardware
e proporcionam um ambiente e�ciente para a execução de programas. Eles gerenciam
processos, memória e armazenamento, garantindo que tudo funcione harmoniosamente
(Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015). Um sistema operacional (SO) é um software fundamental
que atua como intermediário entre o hardware de um computador e os programas que o usuário
executa (Machado; Maia, 2013).
Com isso, entendemos que o sistema operacional é o elemento essencial que conecta o usuário
ao hardware do computador. Ele atua como um intermediário, traduzindo as ações do usuário em
comandos que o hardware compreende. Essa ponte permite a execução bem-sucedida de
programas, fornecendo uma interface intuitiva e gerenciando os recursos do sistema de forma
otimizada. Ao abstrair a complexidade do hardware, o sistema operacional possibilita que o
usuário se concentre nas tarefas, sem a necessidade de entender os detalhes técnicos do
funcionamento interno do computador. Como exemplos de sistemas operacionais, podemos
citar: Windows, macOS, Linux, Android e iOS.
A seguir, vamos conhecer de modo detalhado os princípios e conceitos atrelados aos sistemas
operacionais.
1. Gestão de processos e recursos
Os sistemas operacionais desempenham um papel crucial no gerenciamento de recursos
do computador, que incluem CPU, memória, armazenamento e dispositivos periféricos.
Cada recurso deve ser alocado e controlado para garantir que o sistema funcione de
maneira e�ciente e sem con�itos.
- CPU (Unidade Central de Processamento): o SO utiliza técnicas como escalonamento de
processos para dividir o tempo da CPU entre vários processos em execução. Ele decide
qual processo deve ser executado e por quanto tempo, equilibrando a carga de trabalho e
garantindo que os aplicativos respondam de maneira e�ciente (Silberschatz; Galvin; Gagne,
2015).
- Memória: o gerenciamento de memória engloba a alocação de espaço de memória para
processos e a utilização de técnicas como paginação e segmentação para otimizar o uso
da memória física e virtual (Machado; Maia, 2013). O SO garante que os processos não
inter�ram uns nos outros e protege a memória do sistema contra acessos não autorizados.
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- Armazenamento: o gerenciamento de armazenamento envolve a organização e a
manutenção de dados em dispositivos de armazenamento, como discos rígidos e SSDs,
gerenciando a alocação de espaço em disco e garantindo, por consequência, a integridade
dos dados (Pressman; Maxim, 2021).
- Dispositivos periféricos: o SO controla dispositivos como impressoras, scanners e mouses
por meio de drivers e interfaces. Ele gerencia a comunicação entre o hardware e o software,
assegurando que os dispositivos funcionem adequadamente e que os dados sejam
transferidos de forma exitosa. 
2. Gerência de memória
A memória é um recurso crítico e limitado. O SO é responsável por gerenciar a alocação e
liberação de memória para os processos em execução. Os principais conceitos associados
a esse contexto incluem:
- Memória virtual: permite que os programas utilizem mais memória do que a �sicamente
disponível, a partir da paginação e segmentação.
- Alocação contígua e não contígua: métodos para alocar memória de forma e�ciente,
minimizando a fragmentação.
- Proteção de memória: impede que um processo acesse a memória alocada a outro,
garantindo a estabilidade e segurança do sistema. 
3. Multitarefa
A multitarefa é a capacidade que um sistema operacional tem para executar vários
processos simultaneamente, proporcionando uma experiência de usuário mais �uida e
e�ciente (Tanenbaum; Woodhull, 2008).
- Escalonamento de processos: o SO utiliza algoritmos de escalonamento, como Round-
Robin e Prioridade, para decidir a ordem e a duração com que os processos recebem tempo
de CPU (Tanenbaum; Woodhull, 2008).
- Context Switch: o processo de alternar a execução entre diferentes processos é conhecido
como troca de contexto (context switch). O SO salva o estado atual de um processo e
carrega o estado de outro, viabilizando a execução e�caz de múltiplos processos
(Machado; Maia, 2013). 
4. Gerenciamento de arquivos
O gerenciamento de arquivos é crucial para a organização e o acesso aos dados
armazenados.
- Criação e manipulação de arquivos: o SO fornece funções para criar, ler, escrever e excluir
arquivos. Também organiza arquivos em diretórios e subdiretórios, facilitando a navegação
e a busca por dados.
- Controle de acesso e permissões: o SO implementa controles de acesso para proteger
arquivos e diretórios. Ele de�ne permissões de leitura, escrita e execução, garantindo que
apenas usuários autorizados possam acessar ou modi�car determinados arquivos. 
5. Segurança e proteção
A segurança é uma preocupação fundamental para a integridade e a con�dencialidade dos
dados e do sistema.
- Autenticação: o SO veri�ca a identidade dos usuários por meio de mecanismos como
senhas, biometria e cartões de segurança, o que assegura que apenas usuários autorizados
possam acessar o sistema (Tanenbaum; Woodhull, 2008).
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- Controle de acesso: o SO aplica políticas de controle de acesso para garantir que os
usuários e aplicativos consigam acessar apenas os recursos e dados aos quais têm
permissão (Dale; Lewis, 2010).
- Criptogra�a e proteção contra malware: o SO pode incorporar mecanismos de criptogra�a
para proteger dados sensíveis e ferramentas de segurança, com o propósito de detectar e
neutralizar malware e ataques (Dale; Lewis, 2010). 
�. Interface de usuário
A interface de usuário é o ponto de interação entre o usuário e o sistema operacional. Pode
assumir duas formas principais:
- Interface Grá�ca do Usuário (GUI): a GUI fornece elementos visuais, como janelas, ícones
e menus, possibilitando uma interação intuitiva e amigável. Exemplos: Windows, macOS,
Linux, Android, iOS e outros.
- Interface de Linha de Comando (CLI): a CLI permite aos usuários interagir com o sistema a
partir de comandos textuais. Embora possa parecer menos intuitiva para iniciantes, a CLI
concede mais controle e �exibilidade para usuários avançados e é essencial para a
automação de tarefas e administração de sistemas.
Dominar os fundamentos e conceitos dos sistemas operacionais é crucial para qualquer
pro�ssional de tecnologia e para o uso e�ciente de computadores e dispositivos. Esses
princípios fornecem uma base sólida para entender como os sistemas operam, gerenciam
recursos e de que maneira podem ser aplicados para aprimorar o desempenho e a segurança
dos dispositivos.
Siga em Frente...
Funções e componentes de um sistema operacional
Como aprendemos no tópico anterior, os sistemas operacionais são importantes para o
funcionamento de computadores e dispositivos, pois executam uma variedade de funções
críticas e complexas.São formados por vários componentes interdependentes, os quais
garantem a operação e�ciente e estável do sistema.
O SO é composto por funções que desenvolvem, controlam e organizam o bom funcionamento
do computador (Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015). Para obter uma operação bem-sucedida,
alguns elementos se fazem necessários. Os principais são:
1. Núcleo (Kernel): é o componente central do SO, responsável por gerenciar o hardware e os
recursos do sistema (Silberschatz; Galvin; Gagne, 2015).  Ele fornece serviços
fundamentais, como gerenciamento de processos, memória e dispositivos.
2. Gerenciador de processos: controla a execução dos processos, incluindo criação,
agendamento e �nalização. Também gerencia a troca de contexto e a sincronização entre
processos.
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3. Gerenciador de memória: encarregado do gerenciamento da memória física e virtual, o
gerenciador de memória aloca e libera espaço quando necessário, utiliza técnicas de
paginação e segmentação, e protege o espaço de memória de processos concorrentes
(Tanenbaum; Woodhull, 2008).
4. Gerenciador de arquivos: organiza e controla o acesso aos arquivos e diretórios no sistema
de armazenamento. Ele lida com a criação, leitura, escrita e exclusão de arquivos, além de
preservar a integridade e a estrutura dos dados.
5. Gerenciador de dispositivos: inclui os drivers de dispositivo e o subsistema de I/O
(Input/Output), os quais viabilizam a comunicação entre o sistema operacional e o
hardware periférico. Ele fornece uma interface uniforme para dispositivos de entrada e
saída.
�. Interface de usuário: a interface de usuário (UI) é a parte do SO que interage diretamente
com o usuário.
Os sistemas operacionais exercem um papel crucial na operação de computadores e
dispositivos, administrando recursos, garantindo a segurança e facilitando a comunicação com o
usuário. A correta compreensão das funções e componentes de um SO é indispensável para
qualquer pro�ssional de tecnologia, pois ajuda a otimizar o uso de dispositivos computacionais
(Pressman; Maxim, 2021). A aplicação desses saberes permite que o sistema funcione de modo
efetivo, seguro e con�ável, suportando uma grande variedade de aplicações e serviços. 
Gerenciamento de processos, memória e armazenamento: a
base do funcionamento de um sistema operacional
O gerenciamento de processos, da memória e do armazenamento é uma função crucial dos
sistemas operacionais (SOs), que são responsáveis por garantir o funcionamento e�ciente e
estável de um computador (Tanenbaum; Woodhull, 2008). Cada uma desses elementos lida com
diferentes aspectos da operação do sistema e possui suas próprias técnicas e desa�os. A seguir,
vamos explorar as particularidades dessas atividades.
1. Gerenciamento de processos: é uma das principais responsabilidades do sistema
operacional e envolve a criação, execução e coordenação de processos, que são instâncias
de programas em execução (Delgado; Ribeiro, 2017).
- Criação e inicialização: quando um programa é iniciado, o SO cria um processo para ele.
Isso inclui a alocação de recursos, a criação de um espaço de memória para o processo e a
con�guração do ambiente de execução.
- Escalonamento: o SO utiliza algoritmos de escalonamento para determinar a ordem e o
tempo de execução dos processos na CPU. O objetivo é garantir uma utilização e�ciente da
CPU e uma resposta adequada do sistema (Silva; Borges, 2024).
- Troca de contexto: quando a CPU muda de um processo para outro, o SO efetua a troca de
contexto. Tal procedimento consiste em salvar o estado do processo atual e restaurar o
estado do próximo processo, permitindo a continuidade da execução.
- Sincronização e comunicação: o SO também gerencia a sincronização entre processos
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concorrentes e facilita a comunicação entre eles por meio de mecanismos como
semáforos, mutexes e �las de mensagens (Silva; Borges, 2024). 
2. Gerenciamento de memória
O gerenciamento de memória é responsável por alocar e gerenciar a memória física e
virtual disponível no sistema (Silva; Borges, 2024).
- Alocação de memória: o SO deve alocar espaço de memória para processos e aplicativos
de maneira e�ciente. Ele utiliza técnicas como partição �xa, partição dinâmica e paginação
para gerenciar o espaço disponível.
- Memória virtual: para lidar com a limitação da memória física, o SO usa a memória virtual,
que simula uma memória contínua e expansível, aproveitando-se do espaço no disco rígido.
- Proteção e compartilhamento: o gerenciamento de memória inclui a proteção dos
espaços de memória dos processos para evitar que um processo inter�ra no espaço de
outro. O SO também deve garantir que a memória seja compartilhada de maneira segura
entre processos que necessitam dessa funcionalidade (Delgado; Ribeiro, 2017).
- Gerenciamento de páginas e segmentos: a paginação divide a memória em blocos de
tamanho �xo chamados de páginas, enquanto a segmentação divide a memória em
segmentos de tamanho variável (Delgado; Ribeiro, 2017). 
3. Gerenciamento de armazenamento
O gerenciamento de armazenamento envolve a organização e o controle dos dados
arquivados em dispositivos de armazenamento, como discos rígidos e SSDs.
- Sistema de arquivos: o SO utiliza sistemas de arquivos para organizar dados em
dispositivos de armazenamento. Sistemas de arquivos como NTFS, FAT32 e EXT4
fornecem estruturas hierárquicas de diretórios e arquivos, além de métodos para acessar e
gerenciar esses dados (Delgado; Ribeiro, 2017).
- Alocação de espaço em disco: o gerenciamento de armazenamento abrange a alocação
de espaço em disco para arquivos e diretórios. O SO deve lidar com a alocação de blocos
de disco, a fragmentação e a recuperação de espaço quando arquivos são excluídos.
- Controle de acesso: o SO aplica permissões e controle de acesso para proteger arquivos e
diretórios. Isso garante que apenas usuários autorizados possam ler, escrever ou modi�car
dados, ajudando a manter a integridade e a segurança dos dados armazenados (Silva;
Borges, 2024).
- Backup e recuperação: o gerenciamento de armazenamento também envolve a realização
de backups regulares e a recuperação de dados em caso de falha ou perda.
O controle de processos, memória e armazenamento são fundamentais para o funcionamento
e�ciente dos sistemas operacionais. Cada uma dessas áreas lida com aspectos críticos da
operação do sistema, assegurando que os recursos sejam alocados e utilizados de forma
e�ciente, que a memória seja gerida adequadamente e que os dados sejam organizados e
protegidos. Compreender esses conceitos é uma ação indispensável para pro�ssionais de
tecnologia e para quem deseja melhorar o desempenho e a estabilidade dos sistemas
computacionais.
Vamos Exercitar?
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Descrição da situação-problema
Agora que você já possui conhecimentos relacionados aos sistemas operacionais, está apto para
responder à pergunta feita no início desta aula: por que o sistema operacional é necessário para
que você consiga utilizar o computador e acessar seus programas e arquivos?
Solução
O sistema operacional é imprescindível porque atua como intermediário entre o usuário e o
hardware do computador. Ele gerencia os recursos do sistema, como memória, processamento e
dispositivos de entrada e saída, além de fornecer a interface grá�ca e os comandos necessários
para executar programas. Sem o sistema operacional, o computador não consegue interpretar as
instruções do usuário, tornando-se incapaz de efetuar qualquer tarefa útil.
Saiba mais
Para saber mais detalhes sobre os tipos de sistemas operacionais, faça a leitura do texto
Fundamentos conceituais para a construção de sistemas operacionais baseados em
conhecimento. Acesse o material sugerido por meio do link a seguir.
MATTOS, M. M. Fundamentos conceituais para a construção de sistemas operacionais baseados
em conhecimento. 2003. 382 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) – Universidade
Federal de SantaCatarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de
Produção, Florianópolis, SC, 2003.
Referências
DALE, N.; LEWIS, J. Ciência da computação. 4. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2010.
DELGADO, J.; RIBEIRO, C. Arquitetura de computadores. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
MACHADO, F. B.; MAIA, L. P. Arquitetura de sistemas operacionais. 5. ed. Rio de Janeiro: Grupo
GEN, 2013.
MATTOS, M. M. Fundamentos conceituais para a construção de sistemas operacionais baseados
em conhecimento. 2003. 382 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) – Universidade
Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de
Produção, Florianópolis, SC, 2003. Disponível em:
https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85476. Acesso em: 4 ago. 2024.
https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85476
https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85476
https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85476
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PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de software. Porto Alegre: AMGH, 2021.
SILBERSCHATZ, A.; GALVIN, P. B.; GAGNE, G. Fundamentos de sistemas operacionais. Rio de
Janeiro: LTC, 2015.
SILVA, G. P. da; BORGES, J. A. dos S. Arquitetura e organização de computadores: uma
introdução. Rio de Janeiro: LTC, 2024.
TANENBAUM, A. S.; WOODHULL, A. S. Sistemas operacionais. Porto Alegre: Bookman, 2008.
Aula 4
Fundamentos da Segurança da Informação
Fundamentos da segurança da informação
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computador ou pelo aplicativo. Você pode baixar os vídeos direto no aplicativo
para assistir mesmo sem conexão à internet.
Dica para você
Aproveite o acesso para baixar os slides do vídeo, isso pode deixar sua
aprendizagem ainda mais completa.
Olá, estudante!
Temos presenciado uma série de incidentes de segurança relacionados ao vazamento de
informações que podem causar diversos problemas. Diante desse cenário, podemos fazer os
seguintes questionamentos: por que é necessário investir em segurança da informação? O que
deve ser protegido? Por quê? Como? Essas são algumas das perguntas que responderemos a
partir de agora.
Investir em segurança da informação é essencial frente ao ambiente digital complexo e das
ameaças cibernéticas em constante evolução.
A necessidade de proteger dados sensíveis, sistemas e redes é justi�cada por diversos motivos,
como proteção contra ameaças cibernéticas, preservação da reputação e con�ança,
conformidade com regulamentações, proteção de ativos e propriedade intelectual, prevenção de
interrupções operacionais e garantia da continuidade do negócio.
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Logo, prezar pela segurança da informação é importante para proteger os ativos e a reputação
da empresa, cumprir as regras, evitar prejuízos �nanceiros e assegurar que todos con�em nela.
Trata-se de uma medida indispensável para lidar com os desa�os constantes do mundo digital
atual.
Nesta videoaula, vamos investigar a segurança da informação, entendendo como protegê-la.
Também descobriremos a melhor forma de se defender e lidar com os riscos associados à
segurança da informação.
Prepare-se para esta jornada de conhecimento! Vamos lá!
Ponto de Partida
Estudante, desejo boas-vindas a você!
No mundo digital moderno, entender as especi�cidades da segurança da informação é essencial
para proteger dados valiosos e manter a integridade das operações. Uma correta introdução aos
princípios da segurança da informação é o ponto de partida ideal para a compreensão de como
proteger informações contra ameaças cibernéticas. Tais princípios – con�dencialidade,
integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio – formam a base sobre a qual se
constrói a segurança e�caz. Cada um desses conceitos corresponde a um aspecto fundamental
da proteção de dados, garantindo que informações sensíveis se tornem acessíveis apenas para
quem é pertinente, permaneçam precisas e estejam disponíveis quando necessário.
Para aplicar esses princípios, é importante identi�car e preservar os elementos a serem
protegidos, os quais incluem dados pessoais, informações �nanceiras, segredos comerciais e
qualquer outro dado crítico que, se comprometido, pode causar danos signi�cativos. A proteção
desses elementos exige uma abordagem meticulosa, que envolve não apenas a identi�cação dos
dados críticos, mas também a implementação de estratégias e�cazes para a segurança dessas
informações.
É nesse contexto que entram os mecanismos de defesa. Trata-se das ferramentas e técnicas que
aplicam os princípios de segurança para proteger os dados. Esses mecanismos abrangem desde
políticas de segurança e controle de acesso até tecnologias avançadas, como criptogra�a e
�rewalls. Além disso, incluem práticas preventivas, como atualizações regulares e treinamento
de usuários, a �m de garantir que os sistemas estejam sempre protegidos contra novas
ameaças.
Para contextualizar sua aprendizagem, imagine a seguinte situação: a empresa TechGuard Inc.
vem enfrentando di�culdades para proteger suas informações sensíveis após um recente
incidente de vazamento de dados. A alta administração está preocupada com a integridade e a
con�dencialidade das informações da empresa e precisa implementar práticas e�cazes de
segurança da informação. Diante desse caso, quais são os princípios fundamentais da
segurança da informação que a TechGuard Inc. deve adotar para melhorar sua proteção contra
vazamentos e garantir a segurança de suas informações sensíveis?
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Ao explorar os temas mencionados anteriormente, você descobrirá como cada princípio e
mecanismo se inter-relaciona para formar uma defesa robusta contra ataques e violações. A
compreensão e a aplicação desses conceitos são práticas fundamentais para qualquer
pro�ssional de tecnologia da informação, pois oferta as bases necessárias para construir
sistemas seguros e efetivos. Estudar a segurança da informação é, portanto, não apenas uma
questão de aprender sobre proteção de dados, mas também uma oportunidade de desenvolver
habilidades críticas que são imprescindíveis no cenário digital atual.
Bons estudos!
Vamos Começar!
Introdução sobre princípios da informação
O princípio da segurança da informação pode ser de�nido como o processo de proteger a
informação do mau uso tanto acidental como intencional, por parte de pessoas internas ou
externas à organização, incluindo empregados, consultores e hackers (Zanin et al., 2018).
Uma vulnerabilidade ou falha de segurança pode ser um bug em um sistema operacional ou
aplicação, como pode acontecer em um servidor web ou no Windows. Um funcionário que
divulga a sua senha indiscriminadamente também indica vulnerabilidade, ou mesmo uma
ameaça mais perigosa, como um funcionário que sabota a base de dados da empresa por
vingança, ou um espião industrial contratado para roubar informações da organização (Fontes,
2012).
A segurança da informação é o processo de proteção das informações digitais contra o acesso
não autorizado, a distorção ou o furto ao longo de todo o ciclo de vida (Agra; Barboza, 2019).
Esse conceito abrange todos os aspectos da segurança da informação, contemplando desde a
segurança física de hardware e dispositivos de armazenamento até controles administrativos e
de acesso, bem como a segurança lógica de aplicações de software. Engloba, ainda, políticas e
procedimentos organizacionais (Agra; Barboza, 2019).
As estratégias de segurança de dados, quando implementadas corretamente, protegem os ativos
de informações de uma organização não somente contra atividades de cibercriminosos, como
também contra ameaças internas e erro humano, que ainda são as principais causas das
violações de dados atualmente (Silva, 2023).
Os princípios da segurança de informação são fundamentais para proteger dados sensíveis e
sistemas contra potenciais ameaças. Tais princípios são geralmente representados pelos
seguintes pilares: