Software de código aberto ou código fechado? Essa discussão pode se tornar especialmente acirrada, já que há argumentos valiosos para os dois lados. Porém, muitas empresas já estão apostando em uma espécie de terceira via: assim, combinam as duas abordagens e ressaltam os pontos fortes de cada uma.
Neste artigo, explicaremos as diferenças entre os dois tipos de software. O código aberto tem se tornado cada vez mais comum e revolucionado a indústria, mas os programas fechados não perderam sua atratividade. Eles podem trabalhar juntos? Continue a leitura para descobrir a resposta!
Quais as principais aplicações de um software de código aberto?
Também conhecidos como open source, esses softwares são programas baseados em licenciamentos, que possibilitam aos usuários o acesso, a análise e, até mesmo, a alteração em cima do código-fonte — sem que seja necessário solicitar qualquer tipo de autorização. Nesse quesito, eles se diferenciam dos chamados softwares livres, que são mais restritivos em relação às licenças.
Já as licenças próprias dos programas de código aberto permitem que as pessoas possam estudar os seus mecanismos internos e acompanhar a evolução das linhas de programação utilizadas. A comunidade global do universo open source também possibilita que os softwares open source evoluam rapidamente por meio da colaboração coletiva.
Quais as características do software de código fechado?
Já os programas de código fechado, também conhecidos como closed source ou proprietários, são os sistemas mais utilizados pelos fabricantes renomados. Se você já precisou adquirir uma licença de alguma solução digital famosa, provavelmente adquiriu um produto dessa natureza.
Nesse caso, o acesso aos códigos é restrito, já que pode ser alterado somente por pessoas previamente autorizadas — de modo geral, os programadores da própria companhia. É interessante notar que a privacidade ajuda uma empresa desenvolvedora a se manter lucrativa e a estabelecer-se como uma referência no mercado.
Além disso, a segurança geral proporcionada por esse tipo de solução é forte, já que poucos profissionais conhecem as vulnerabilidades da ferramenta. O suporte às falhas que surgem é fornecido pela própria desenvolvedora, o que é uma boa notícia para aqueles que preferem optar por esse tipo de software.
Como escolher o ideal para o seu trabalho?
Se a sua empresa não é de TI ou os colaboradores não têm muito conhecimento técnico de tecnologia, a maioria dos softwares proprietários oferece boas opções para o cotidiano do seu negócio. O custo é, de modo geral, mais alto, mas a segurança em contar com um programa desenvolvido por especialistas de alto nível da indústria compensa o investimento.
Porém, se você e seus colaboradores têm conhecimento técnico, adotar uma solução de código aberto pode ser a oportunidade para customizar o software de acordo com as suas necessidades. Além disso, companhias de grande porte têm mais capital para investir em inovação e podem desenvolver ramificações interessantes de programas open source.
Porém, a escolha não precisa ser necessariamente excludente: é possível utilizar soluções de código fechado e combiná-las a programas open source, inclusive para empresas que contam com desenvolvedores na área de tecnologia. Falaremos um pouco mais sobre isso no próximo tópico.
É possível utilizar ambos?
Sim — e existem exemplos práticos na indústria. Há alguns anos, a gigante Microsoft firmou uma parceria com a Novell para exportar algumas de suas tecnologias para o Linux e outras plataformas abertas.
Como se não bastasse, em julho de 2009, a empresa fundada por Bill Gates concordou em contribuir com parte de sua tecnologia para o Linux sob um acordo de licenciamento que permite que desenvolvedores de fora da Microsoft modifiquem o código.
A Nokia também é uma adepta da mistura bem-sucedida envolvendo as duas plataformas. No blog da companhia, é possível, até mesmo, encontrar artigos destinados a provar que ambas as soluções operam bem em conjunto.
Percebeu como as duas opções podem se completar perfeitamente? Com a riqueza da tecnologia atual, é possível combinar diferentes soluções, tanto no caso de empresas que apenas utilizam os programas quanto para aquelas que desejam desenvolver suas próprias ferramentas.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.