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Integrando o GKO FRETE e SAP

Não podemos negar que a logística sempre foi uma das áreas mais importantes para qualquer segmento da indústria e comércio. Através da sua complexa cadeia, são seus processos que garantem que materiais, peças, produtos semiacabados e acabados cheguem ao seu destino para distribuição e venda, permitindo a negociação e retorno do investimento de produção.

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A evolução da tecnologia de computação em memória

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Embora pareça uma tecnologia em desenvolvimento devido a toda a propaganda sobre o big data, a computação em memória já é usada em grandes organizações há muitos anos. Instituições financeiras, por exemplo, estão usando computação em memória para a detecção de fraude de cartão de crédito e robôs de negociação, e o Google tem usado para dar suporte à pesquisa sobre grande quantidade de dados.

A necessidade da tecnologia em memória tem crescido rapidamente devido à grande explosão da enorme quantidade de dados que são coletados, a adição de dados não- estruturados incluindo imagens, vídeos e sons, e a enorme variedade de metadados incluindo descrições e palavras-chave.  Além disso, os fornecedores estão pressionando a análise preditiva como uma importante vantagem competitiva, para a qual a utilização da tecnologia em memória é obrigatória.

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A verdade sobre a Computação In-Memory e a Integração com ERPs

A verdade sobre a Computação In-Memory e a Integração do Sistema ERP.

A verdade sobre a Computação In-Memory e a Integração com ERPs.

Eu me lembro que há pouco tempo os gerentes dos CPDs descreviam a arquitetura em N camadas de seus ambientes como se estivessem transbordando de orgulho. A arquitetura em N camadas pode ser descrita como uma separação em três camadas, a de apresentação, a de lógica de negócios e a de dados. Para muitos, isto continua sendo o jeito mais conveniente de conceituar os componentes funcionais de qualquer sistema de software. Como muitos usuários, processos e dados foram adicionados,  mais espaço de armazenamento foi adicionado também. O desempenho da rede adicionou uma dimensão de rendimento, e analistas de TI muitas vezes se veem calculando usuários x dados x transações por hora para determinar requisitos. Estes ainda são exercícios fundamentais e bons.

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