Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia

O setor supermercadista sofreu grandes alterações nos últimos anos, principalmente com o avanço das tecnologias, a competição, a concentração e algumas insuficiências em seus processos. Estes e outros fatores favoreceram ao surgimento do movimento de ECR (Resposta de Consumidor Eficiente) que procura criar um relacionamento mais forte entre indústria e varejo através de novas visões para suas estratégias operacionais. A evolução das tecnologias de informação permitiram ao setor varejista gerar uma maior volume de dados a partir, principalmente, de seus check-outs. Entretanto, estes dados nem sempre são armazenados de forma correta ou utilizados de forma a se aproveitar a plenitude das informações neles contidas. O processo de transformar os dados em informação e conhecimento vem evoluindo constantemente. Uma das atuais metodologias de trabalhar dados é o Data Mining ou Mineração de Dados, que pode ser descrito como sendo uma variedade de ferramentas e estratégias que processam dados aumentando a utilidade destes em bancos de dados. Este trabalho analisa através de um estudo multicaso exploratório na região de Ribeirão Preto, no interior de São Paulo, a avaliação da capacidade do uso da tecnologia Data Mining para o fortalecimento do movimento ECR, principalmente em pequenos e médios varejistas e indústrias alimentícias, no sentido de oferecer a estes um diferencial de negociação para formação de alianças estratégias.

Um método de otimização da relação desempenho/consumo de energia para arquiteturas multi-cores heterogêneas em FPGA

Devido às tendências de crescimento da quantidade de dados processados e a crescente necessidade por computação de alto desempenho, mudanças significativas estão acontecendo no projeto de arquiteturas de computadores. Com isso, tem-se migrado do paradigma sequencial para o paralelo, com centenas ou milhares de núcleos de processamento em um mesmo chip. Dentro desse contexto, o gerenciamento de energia torna-se cada vez mais importante, principalmente em sistemas embarcados, que geralmente são alimentados por baterias. De acordo com a Lei de Moore, o desempenho de um processador dobra a cada 18 meses, porém a capacidade das baterias dobra somente a cada 10 anos. Esta situação provoca uma enorme lacuna, que pode ser amenizada com a utilização de arquiteturas multi-cores heterogêneas. Um desafio fundamental que permanece em aberto para estas arquiteturas é realizar a integração entre desenvolvimento de código embarcado, escalonamento e hardware para gerenciamento de energia. O objetivo geral deste trabalho de doutorado é investigar técnicas para otimização da relação desempenho/consumo de energia em arquiteturas multi-cores heterogêneas single-ISA implementadas em FPGA. Nesse sentido, buscou-se por soluções que obtivessem o melhor desempenho possível a um consumo de energia ótimo. Isto foi feito por meio da combinação de mineração de dados para a análise de softwares baseados em threads aliadas às técnicas tradicionais para gerenciamento de energia, como way-shutdown dinâmico, e uma nova política de escalonamento heterogeneity-aware. Como principais contribuições pode-se citar a combinação de técnicas de gerenciamento de energia em diversos níveis como o nível do hardware, do escalonamento e da compilação; e uma política de escalonamento integrada com uma arquitetura multi-core heterogênea em relação ao tamanho da memória cache L1.