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UMA INVESTIGAÇÃO SOBRE O PROCESSO MIGRATÓRIO PARA A PLATAFORMA DE COMPUTAÇÃO EM NUVEM NO BRASIL.pdf: 2425763 bytes, checksum: 20f3a5ca31db4bf99450bc873fe1b9d3 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-31T12:50:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2
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UMA INVESTIGAÇÃO SOBRE O PROCESSO MIGRATÓRIO PARA A PLATAFORMA DE COMPUTAÇÃO EM NUVEM NO BRASIL.pdf: 2425763 bytes, checksum: 20f3a5ca31db4bf99450bc873fe1b9d3 (MD5)
Previous issue date: 2016-01-22 / Contexto: A Computação em Nuvem apresenta um novo conceito de terceirização
na contratação de serviço, esses avanços vêm sendo vistos como uma nova
possibilidade para a redução nos volumes dos investimentos em TIC,
proporcionados pela maior flexibilidade nos serviços ofertados sob demanda, tendo
na redução de custo seu apelo mais forte. Mesmo sabendo dos benefícios do
investimento em nuvem, presume-se que algumas empresas são receosas na
contratação de serviços e/ou infraestruturas de TIC da computação em nuvem. Essa
realidade, apresentada na pesquisa da Tech Supply, especializada em Inteligência
Tecnológica para Auditoria e Integridade Corporativa e TI, segundo a qual 43% das
empresas brasileiras não se sentem seguras para migrar os seus sistemas para
nuvem.
Objetivo: Nesse contexto geral, apresentam-se dois objetivos: investigar os indícios
pelos quais algumas empresas podem estar propensas a contratarem ou não os
serviços de Computação em Nuvem no Brasil. Adicionalmente, identificar
i e e j de sua satisfação ou insatisfação em relação
aos serviços de nuvem contratados no Brasil.
Método: Para este estudo, definiu-se o tipo de pesquisa realizada como exploratória
de natureza descritiva e explicativa, com ênfase na abordagem quantitativa. Quanto
ao procedimento técnico, aplicou-se um levantamento através de um Survey,
utilizando-se o instrumento de um questionário com 14 (quatorze) itens. Referente à
coleta dessas informações, disponibilizou-se através de um formulário WEB (Online).
E, por fim, quanto ao tipo de análise aplicada aos resultados, utilizou-se o
aprendizado automático para extração dos resultados. Com o uso de aprendizado
automático, faz-se necessário o estabelecimento de algumas definições em relação
aos métodos de aprendizagem a serem aplicados, como tarefa de classificação por
árvore de decisão com algoritmo de classificação J48, método de aprendizagem por
indução. Para o modo de treinamento, aplicou-se o não incremental. Na hierarquia
do aprendizado, utilizou-se o aprendizado supervisionado e para o paradigma de
aprendizado, usou-se o simbólico. Definiram-se também as variáveis classificadoras
para cada linha de investigação: “SIM” en c n “NÃO”, para as
empresas que não usam; e “SATISFEITO” ou “INSATISFEITO” c n e , para
as empresas que já usam.
Resultado: Descobriu-se que as características das empresas que estão propensas
a contratar a nuvem são garantia de entrega e qualidade dos serviços. Em
contrapartida, as empresas que não estão propensas a contratar os serviços da
nuvem têm como características o baixo faturamento e poucos colaboradores
associados à confiabilidade e segurança da informação. Para a outra linha de
investigação, em relação à satisfação, os motivos são o preço da nuvem associado
aos modelos de Infraestrutura e Software como Serviço. Por outro lado, para as
empresas que estão insatisfeitas, os motivos são segurança da informação,
disponibilidade dos serviços associados à redução de custo. / Context: Cloud computing presents a new concept of outsourcing at hiring services,
these advances have been seen as a new possibility for reduction at volume of
investments in ICT, provided for greater flexibility in offered on-demand services, with
cost reduction its strongest appeal. Even though the c d in e en benefi i ‟
assumed that some companies are afraid for contracting services and / or cloud
c ing ICT inf c e. Thi e i y e en ed in he Tech S y‟ e e ch
specializing in Technology Intelligence for Audit and Corporate Integrity and IT,
according to which 43% of Brazilian companies do not feel safe to migrate their cloud
systems.
Objective: In general, there are two objectives: to investigate the evidence by which
some companies may be prone to hire or not the Computing Cloud services in Brazil.
In addition, identify the reasons for those that already use their satisfaction or
dissatisfaction with the cloud services contracted in Brazil.
Method: For this study, the type of research conducted was defined as exploratory of
descriptive and explanatory nature, with an emphasis on quantitative approach. As
for the technical procedure, was applied a survey through a Survey, using the
instrument of a questionnaire with 14 (fourteen) items. Concerning the collection of
this information, it made available through a web form (Online). Finally, the type of
analysis applied to the results, we used the automatic learning for extracting results.
With the use of automatic learning, it is necessary to establish some definitions
regarding learning methods to applied as a classification task by decision tree
classification algorithm J48¹, learning method for induction. For the training mode,
applied to the non-incremental. In the learning hierarchy, we used supervised
learning and the learning paradigm, was used the symbolic. The classification
variables was defined for each research line: "YES" likely to hire or "NO" for
companies that do not use; and "SATISFIED" or "DISSATISFIED" with the cloud, for
companies that already use.
Result: It found that the characteristics of companies that are likely to hire the cloud
are delivery assurance and service quality. Conversely, companies that are not likely
to hire cloud services characterized by low turnover and few employees associated
with the reliability and information security. For another line of research in relation to
satisfaction, the reasons are the price associated with cloud models Infrastructure
and Software as a Service. On the other hand, for companies that are dissatisfied,
the reasons are information security, availability of services associated with cost
reduction.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/18034 |
| Date | 22 January 2016 |
| Creators | SILVA, Hilson Barbosa da |
| Contributors | GARCIA, Vinicius Cardoso, SOUZA, Thiago Carvalho de |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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