Com a tecnologia a remodelar e a perturbar as indústrias em todo o mundo, os fundadores não técnicos têm de navegar num mar de chavões tecnológicos para compreender conceitos essenciais relacionados com o desenvolvimento de software e a indústria tecnológica. Este guia abrangente tem como objetivo esclarecer estes termos e fornecer uma compreensão sólida dos conceitos mais importantes no ambiente tecnológico. Ajudará a desmistificar o jargão técnico e a garantir que pode tomar decisões informadas sobre a estratégia tecnológica da sua empresa.
Compreender o desenvolvimento de aplicações de software
O desenvolvimento de aplicações de software refere-se ao processo de criação, conceção, teste, implementação e manutenção de aplicações utilizadas para tarefas específicas. As aplicações podem ser criadas para diferentes plataformas, como desktop, web e dispositivos móveis. O desenvolvimento de software envolve normalmente a gestão de projectos, a análise de requisitos, a conceção, a programação, os testes e a implantação. Existem várias metodologias para gerir os processos de desenvolvimento de software, tais como Waterfall, Agile e DevOps.
As linguagens de programação são cruciais para o desenvolvimento de software. Fornecem a base para os programadores criarem aplicações. As linguagens de programação mais populares incluem Java, Python, JavaScript, C++ e C#. Diferentes linguagens são frequentemente adequadas para diferentes tarefas e tecnologias.
As estruturas são colecções de bibliotecas de código e ferramentas que simplificam o processo de desenvolvimento, fornecendo componentes reutilizáveis para linguagens de programação específicas. Reduzem a quantidade de código redundante e aceleram o processo de desenvolvimento. Alguns frameworks populares são Angular, React, Django e Ruby on Rails.
As bases de dados armazenam, gerem e organizam todos os dados de uma aplicação. São frequentemente categorizadas como bases de dados relacionais (RDBMS), que armazenam dados num formato estruturado utilizando tabelas, e bases de dados NoSQL, que utilizam diferentes estruturas de organização de dados, como pares chave-valor, documentos ou gráficos. Exemplos de bases de dados populares são MySQL, PostgreSQL, MongoDB e Redis.
No-Code e plataformas de baixo código
As plataformas no-codee low-code são alternativas emergentes ao desenvolvimento tradicional de software, fornecendo interfaces visuais e modelos que permitem aos utilizadores não técnicos criar aplicações rapidamente. Caracterizam-se por uma interface de arrastar e largar, geração de código incorporada e bibliotecas acessíveis, que permitem uma prototipagem rápida, uma menor dependência dos programadores, custos mais baixos e uma dívida técnica mínima.
No-code Asplataformas de programação são especificamente concebidas para quem não tem conhecimentos prévios de programação. Permitem que os utilizadores não técnicos criem aplicações totalmente funcionais utilizando um ambiente de desenvolvimento visual. A plataforma trata automaticamente do código subjacente. Alguns exemplos de plataformas no-code incluem AppMaster, Bubble e Adalo.
Um excelente exemplo de uma plataforma sem código é AppMaster.io, uma poderosa ferramenta no-code que permite aos utilizadores criar aplicações backend, Web e móveis sem quaisquer requisitos de codificação. AppMaster oferece uma excelente escalabilidade e uma vasta gama de funcionalidades utilizando BP Designers visuais e módulos de IU drag-and-drop. Como resultado, a plataforma simplifica o processo de desenvolvimento de aplicações, tornando-o mais acessível e rentável para todos os utilizadores.
Low-code Asplataformas de programação de software são mais adequadas para utilizadores com alguma experiência em programação, equilibrando a facilidade de no-code com a flexibilidade de personalizar o código quando necessário. Estas plataformas fornecem uma interface visual, mas também permitem a integração de código personalizado para adaptar a aplicação a requisitos comerciais específicos. Exemplos de plataformas low-code incluem OutSystems, Mendix e Microsoft Power Apps.
A escolha entre as plataformas no-code e low-code depende da complexidade do seu projeto, da sua formação técnica, das restrições orçamentais e do nível de personalização pretendido. Ambas as opções ajudam a simplificar o processo de desenvolvimento, a reduzir os custos e a colocar os produtos no mercado mais rapidamente.
SaaS, PaaS e IaaS
Compreender as diferenças entre Software como um Serviço (SaaS), Plataforma como um Serviço (PaaS) e Infraestrutura como um Serviço (IaaS) é crucial para fundadores não técnicos, uma vez que estes conceitos formam a espinha dorsal de muitas soluções de software modernas.
Software como serviço (SaaS)
O SaaS refere-se a um modelo de licenciamento e fornecimento de software em que as aplicações são fornecidas através da Internet, em vez de serem instaladas em computadores individuais. Os fornecedores de SaaS gerem a infraestrutura, a manutenção e as actualizações de software, permitindo aos clientes aceder e utilizar o software através de um navegador Web. Isto elimina a necessidade de os utilizadores se preocuparem com a instalação e gestão de hardware e software. Exemplos de plataformas SaaS incluem Salesforce para gestão de relações com clientes, Google Workspace como suite de produtividade empresarial e Slack para colaboração em equipa.
Plataforma como serviço (PaaS)
A PaaS é um ambiente baseado na nuvem que permite aos programadores criar, implementar e gerir aplicações de software. Fornece ferramentas e serviços para simplificar o processo de desenvolvimento e eliminar as tarefas morosas de aprovisionamento e gestão de servidores, bases de dados e redes. Isto permite que os programadores se concentrem na escrita de código e na conceção de funcionalidades sem se preocuparem com a gestão de infra-estruturas. A PaaS é particularmente popular entre as empresas em fase de arranque e as pequenas e médias empresas (PME) com recursos limitados para equipas de TI internas. Um exemplo de uma PaaS é AppMaster, uma plataformano-code que permite aos clientes criar aplicações backend, web e móveis sem necessidade de conhecimentos de programação.
Infraestrutura como serviço (IaaS)
A IaaS fornece recursos informáticos virtuais, como armazenamento, servidores e componentes de rede, através da Internet. Este modelo permite às empresas aumentar ou diminuir os recursos em função da procura, sem necessidade de investir em hardware físico. A IaaS oferece maior flexibilidade e eficiência de custos, especialmente para empresas em fase de arranque e PMEs que necessitam da capacidade de se adaptarem rapidamente às mudanças no seu ambiente empresarial. Exemplos de fornecedores de IaaS incluem Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform.
Inteligência artificial, aprendizagem automática e aprendizagem profunda
A Inteligência Artificial (IA), a Aprendizagem Automática (ML) e a Aprendizagem Profunda (DL) são três conceitos inter-relacionados que estão a transformar a indústria tecnológica e a forma como as aplicações são concebidas e construídas.
Inteligência Artificial (IA)
A IA refere-se ao desenvolvimento de sistemas informáticos capazes de realizar tarefas que tradicionalmente exigem inteligência humana, como a perceção visual, o reconhecimento da fala, a tomada de decisões e a compreensão da linguagem natural. A IA pode ser classificada em duas categorias:
- IAestreita: Sistemas especializados que se destacam em tarefas específicas, como jogar xadrez ou diagnosticar doenças, mas que não têm a capacidade de generalizar entre domínios.
- IA geral: sistemas hipotéticos com a capacidade de realizar qualquer tarefa intelectual que um humano possa fazer, numa vasta gama de domínios.
Aprendizagem automática (AM)
A aprendizagem automática é um subconjunto da IA que envolve a utilização de técnicas e algoritmos estatísticos para ensinar as máquinas a aprender com os dados. Os modelos de aprendizagem automática podem reconhecer padrões, fazer previsões e melhorar automaticamente o seu desempenho através da exposição a mais dados e formação. Essencialmente, a aprendizagem automática permite que os computadores executem tarefas sem serem explicitamente programados para o fazer. Existem vários tipos de aprendizagem automática, como a aprendizagem supervisionada (em que o modelo é treinado com dados rotulados), a aprendizagem não supervisionada (descoberta de padrões em dados não rotulados) e a aprendizagem por reforço (aprendizagem de acções ideais com base em tentativa e erro).
Aprendizagem profunda (AP)
A AP é um subcampo da aprendizagem automática que se centra nas redes neuronais artificiais, nomeadamente nas redes neuronais profundas. Estas redes são inspiradas no cérebro humano e podem processar grandes quantidades de dados para tomar decisões altamente complexas, tornando a aprendizagem profunda particularmente adequada para tarefas como o reconhecimento de imagem e de voz, o processamento de linguagem natural e os sistemas de condução autónoma. A aprendizagem profunda requer uma grande quantidade de dados de treino e poder computacional, mas os seus avanços resultaram em inúmeras aplicações inovadoras e numa revolução nas capacidades de IA.
APIs e microsserviços
Os fundadores não técnicos devem estar cientes dos conceitos de interfaces de programação de aplicações (API) e microsserviços, uma vez que ambos desempenham um papel crucial no desenvolvimento de software moderno e na integração de várias plataformas tecnológicas.
Interfaces de programação de aplicações (API)
As API são conjuntos de regras e protocolos que permitem a diferentes aplicações de software comunicar e partilhar dados. As API servem de ponte entre sistemas, componentes de software e serviços, permitindo que os programadores acedam e interajam com dados e funcionalidades externos sem terem de os recriar de raiz. As APIs promovem a reutilização de código, garantem a independência da plataforma e simplificam o processo de integração de vários sistemas e serviços de software.
Microsserviços
Os microsserviços são um estilo arquitetónico em que um sistema de software é dividido em vários componentes pequenos, fracamente acoplados e implantáveis de forma independente. Cada microsserviço é responsável por uma função ou domínio específico da aplicação, funciona de forma independente e comunica com outros através de interfaces bem definidas. Esta abordagem oferece várias vantagens em relação às arquitecturas monolíticas, incluindo
- Maior flexibilidade, uma vez que cada microsserviço pode ser desenvolvido, implementado e escalado de forma independente.
- Manutenção e resolução de problemas mais fáceis, uma vez que os problemas são frequentemente isolados em componentes específicos.
- Maior resiliência, uma vez que a falha de um microsserviço não faz necessariamente cair todo o sistema.
- Ciclos de desenvolvimento e implementação mais rápidos, uma vez que as equipas mais pequenas podem concentrar-se em microsserviços específicos. Embora os microsserviços possam proporcionar benefícios significativos, podem também introduzir complexidade em termos de coordenação, gestão e monitorização.
No entanto, compreender os conceitos de APIs e microsserviços é essencial para os fundadores não técnicos que procuram navegar com sucesso no sector em constante mudança do desenvolvimento de software.
Agile e DevOps
No mundo atual de transformação digital acelerada, as empresas precisam de se adaptar rapidamente e fornecer soluções que satisfaçam eficazmente os requisitos dos clientes. Para o conseguir, recorrem a metodologias de desenvolvimento como Agile e DevOps, que enfatizam a melhoria contínua, a flexibilidade e a colaboração entre as equipas de desenvolvimento e de operações.
Metodologia Agile
O Agile é uma abordagem de gestão de projectos e desenvolvimento de produtos que valoriza a flexibilidade, a colaboração e a satisfação do cliente. Surgiu como uma alternativa às metodologias tradicionais em cascata, que exigiam um planeamento extenso e uma adesão rigorosa a passos de projeto predefinidos. O principal objetivo do Agile é o desenvolvimento incremental e iterativo, centrado na entrega frequente de funcionalidades funcionais e no ajuste do plano do projeto com base no feedback do cliente e na alteração dos requisitos.
Alguns princípios-chave das metodologias Agile incluem:
- Enfatizar a colaboração do cliente em vez da negociação de contratos
- Valorizar soluções funcionais em vez de documentação exaustiva
- Reagir à mudança em vez de seguir cegamente um plano fixo
- Entregar iterações frequentes e avaliar o progresso através de funcionalidades de trabalho
Existem inúmeras estruturas e metodologias Agile, tais como Scrum, Kanban, Extreme Programming (XP), entre outras. Podem ter diferenças na implementação, mas todas elas seguem os mesmos princípios orientadores fornecidos pelo Manifesto Agile.
DevOps
DevOps é um conjunto de práticas e uma mudança cultural no desenvolvimento de software, que preenche a lacuna entre o desenvolvimento (Dev) e as operações de TI (Ops). O principal objetivo do DevOps é criar um ambiente em que as equipas possam lançar novas funcionalidades, correcções e actualizações de forma rápida e fiável, melhorando a comunicação, a colaboração e a integração entre as equipas de desenvolvimento e de operações.
Alguns dos principais benefícios do DevOps incluem:
- Ciclos de desenvolvimento mais rápidos e menor tempo de colocação no mercado
- Melhoria da colaboração e da comunicação entre equipas
- Maior automatização das tarefas de rotina, como os testes e a implementação
- Melhor adaptabilidade à mudança de requisitos e necessidades dos clientes
- Maior fiabilidade, segurança e desempenho das aplicações de software
O DevOps envolve várias ferramentas, práticas e filosofias, como a integração contínua, a entrega contínua, a infraestrutura como código e a monitorização e registo. Estes componentes ajudam a simplificar o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC), facilitando o lançamento estável e rápido de aplicações.
Tanto o Agile como o DevOps desempenham papéis cruciais no desenvolvimento de software moderno. Enquanto o Agile se concentra no desenvolvimento centrado no cliente, flexível e iterativo, o DevOps enfatiza a colaboração perfeita entre as equipas de desenvolvimento e de operações para encurtar os ciclos de desenvolvimento e melhorar a eficiência. Em conjunto, o Agile e o DevOps permitem às empresas fornecer rapidamente soluções de alta qualidade que satisfazem as necessidades dos clientes.
Computação em nuvem e computação de ponta
À medida que a procura de recursos informáticos continua a crescer, as empresas procuram cada vez mais soluções escaláveis, rentáveis e fiáveis. Duas tecnologias-chave que surgiram para dar resposta a esta necessidade são a computação em nuvem e a computação periférica, cada uma delas fornecendo diferentes aspectos da esfera da computação moderna.
Computação em nuvem
A computação em nuvem refere-se ao fornecimento de recursos informáticos, como armazenamento, capacidade de processamento, bases de dados, redes, etc., através da Internet. Estes recursos são fornecidos a pedido, permitindo aos utilizadores escalar a sua utilização com base nos requisitos, sem necessidade de manter hardware físico ou centros de dados. A computação em nuvem oferece várias vantagens, incluindo poupança de custos, escalabilidade, fiabilidade e fácil acesso a tecnologias e ferramentas avançadas.
Computação periférica
A computação periférica é um modelo de computação que processa e armazena dados mais perto da fonte dos dados, em vez de depender apenas de centros de dados centralizados. Ao fazer isso, a computação de borda pode reduzir a latência, diminuir o uso de largura de banda e melhorar a privacidade e a segurança dos dados. Isto é particularmente importante para aplicações em tempo real, dispositivos da Internet das Coisas (IoT) e outros sistemas sensíveis à latência, onde a baixa latência e o processamento de dados em tempo real são vitais para um desempenho ótimo.
Alguns dos principais benefícios da computação de borda incluem:
- Latência reduzida e tempos de resposta melhorados para aplicações em tempo real
- Diminuição do congestionamento da rede e da utilização da largura de banda através do processamento local de dados
- Maior segurança e privacidade dos dados através do armazenamento e processamento local de dados
- Maior fiabilidade e redundância através de recursos de computação distribuídos
Embora a computação em nuvem e a computação periférica possam parecer tecnologias concorrentes, podem, de facto, complementar-se mutuamente em muitos casos de utilização. As empresas podem tirar partido das vantagens de ambas as abordagens, utilizando a computação em nuvem para tarefas que exijam grande capacidade de processamento e armazenamento, e a computação periférica para processamento em tempo real e aplicações sensíveis à latência.
Big Data e ciência de dados
À medida que o volume e a complexidade dos dados gerados por empresas, indivíduos e dispositivos crescem a um ritmo sem precedentes, extrair informações valiosas desses dados tornou-se um fator crítico para o sucesso das organizações. Os grandes volumes de dados e a ciência dos dados são dois campos relacionados que se centram na resolução deste desafio, transformando conjuntos de dados maciços em inteligência acionável.
Grandes volumes de dados
Os grandes volumes de dados referem-se a conjuntos de dados grandes, diversificados e complexos que são difíceis de processar, armazenar, analisar e visualizar utilizando ferramentas e metodologias tradicionais de gestão de dados. Estes conjuntos de dados podem variar desde dados estruturados, como bases de dados transaccionais e folhas de cálculo, até dados não estruturados, como texto, imagens e vídeos. Os grandes volumes de dados são normalmente caracterizados pelos três V's: Volume (tamanho dos dados), Velocidade (velocidade a que os dados são gerados) e Variedade (diferentes tipos de dados).
Alguns dos principais benefícios da análise de grandes volumes de dados incluem:
- Melhoria do processo de tomada de decisões através de previsões e conhecimentos baseados em dados
- Aumento da eficiência e redução de custos através da otimização de processos
- Melhoria dasexperiências dos clientes através da personalização e do marketing direcionado
- Descoberta e inovação aceleradas em vários sectores
Ciência dos dados
A ciência dos dados é um domínio interdisciplinar que combina estatística, ciências informáticas, conhecimento do domínio e várias outras disciplinas para extrair informações e conhecimentos de grandes volumes de dados. Os cientistas de dados utilizam uma combinação de técnicas analíticas, estatísticas e de programação para descobrir padrões, tendências e relações ocultas em conjuntos de dados complexos, ajudando as organizações a tomar decisões mais bem informadas, a prever resultados futuros e a descobrir oportunidades anteriormente desconhecidas.
Algumas das principais técnicas utilizadas na ciência dos dados incluem:
- Algoritmos de aprendizagem automática para modelação preditiva e reconhecimento de padrões
- Processamento de linguagem natural (PNL) para análise de texto e deteção de sentimentos
- Análise de gráficos para análise de relações e redes
- Análise de séries temporais para previsão de tendências e deteção de anomalias
- Técnicas de visualização de dados para apresentar dados complexos num formato compreensível
Em conclusão, os grandes volumes de dados e a ciência dos dados são componentes essenciais das estratégias de dados das organizações modernas. Ao aproveitar o poder do Big Data e ao empregar técnicas avançadas de ciência de dados, as empresas podem obter informações valiosas, melhorar a tomada de decisões e impulsionar a inovação. Isto não só ajuda a maximizar o valor dos seus activos de dados, como também proporciona uma vantagem competitiva num mundo cada vez mais orientado para os dados.
Internet das coisas e cidades inteligentes
A Internet das Coisas (IoT) é uma rede de objectos físicos ou "coisas" que são incorporados com sensores, software e outras tecnologias para comunicar e trocar dados com outros dispositivos e sistemas através da Internet. Os dispositivos IoT podem ir desde artigos domésticos do quotidiano, como termóstatos e electrodomésticos inteligentes, até maquinaria industrial e veículos. O principal objetivo da IoT é criar um mundo mais interligado e melhorar a eficiência global dos processos, sistemas e serviços.
As cidades inteligentes utilizam a tecnologia IoT para recolher dados e integrá-los na infraestrutura urbana, tornando as cidades mais eficientes, sustentáveis e orientadas para os dados. Isto é conseguido através da incorporação de sensores e tecnologias de comunicação em vários aspectos do ambiente de uma cidade, incluindo transportes, serviços públicos, serviços públicos e mesmo a vida quotidiana dos seus cidadãos. Estes dispositivos recolhem e transmitem dados para sistemas centrais, que analisam a informação, tomam decisões baseadas em dados e enviam comandos de volta para os dispositivos, tornando os sistemas e processos globais da cidade mais eficientes e sensíveis às necessidades dos seus habitantes.
Exemplos de aplicações IoT em cidades inteligentes incluem:
- Sistemas de transporte inteligentes que optimizam o fluxo de tráfego e minimizam o congestionamento.
- Redes de energia inteligentes que distribuem e gerem eficientemente a eletricidade com base na procura em tempo real.
- Soluções de gestão de resíduos que optimizam as rotas de recolha, os horários e os custos.
- Sistemas de edifícios inteligentes que monitorizam e ajustam as condições ambientais para otimizar a utilização de energia e o conforto dos ocupantes.
- Sistemas de segurança pública que utilizam tecnologias avançadas de vigilância e deteção para melhorar a segurança em toda a cidade.
No entanto, a tecnologia IoT não está isenta de desafios. A segurança, a privacidade e a gestão de dados são preocupações importantes que têm de ser abordadas à medida que o número de dispositivos ligados cresce exponencialmente. Para além disso, o custo e a complexidade da implementação, integração e gestão dos sistemas IoT podem colocar uma pressão sobre os orçamentos e recursos das cidades. Apesar destes desafios, a tecnologia IoT continuará a desempenhar um papel fundamental no desenvolvimento de cidades inteligentes e na transformação da vida urbana tal como a conhecemos.
Realidade Aumentada, Realidade Virtual e Realidade Mista
A Realidade Aumentada (RA), a Realidade Virtual (RV) e a Realidade Mista (RM) são três tecnologias próximas mas distintas que alteram a forma como percepcionamos e interagimos com a informação digital e o mundo físico. Têm o potencial de revolucionar as indústrias, incluindo a dos jogos, da educação, dos cuidados de saúde e do retalho, proporcionando experiências imersivas e envolventes.
A Realidade Aumentada (RA) sobrepõe conteúdos digitais, como imagens, texto ou modelos 3D, à visão que o utilizador tem do mundo real. Isto pode ser conseguido utilizando smartphones, tablets ou auscultadores específicos para RA, como o Microsoft HoloLens. As aplicações de RA podem oferecer informações adicionais, como instruções de navegação num mapa ou detalhes de produtos numa loja de retalho, e permitir experiências mais interactivas, como jogos ou visualização de desenhos.
A Realidade Virtual (RV) mergulha os utilizadores num ambiente totalmente digital, cortando a sua ligação ao mundo físico. Os auscultadores de RV, como o Oculus Rift ou o HTC Vive, utilizam sensores e rastreio posicional para detetar o movimento do utilizador, proporcionando uma sensação de presença e permitindo uma interação natural no espaço virtual. A RV pode ser utilizada para simulações de formação, visitas virtuais, entretenimento e interacções sociais.
A Realidade Mista (RM) combina o melhor da RA e da RV para criar uma experiência mista em que os conteúdos digitais e o mundo real interagem entre si. Os dispositivos de RM, como o Magic Leap One, permitem aos utilizadores ver e manipular conteúdos holográficos no seu ambiente físico, abrindo possibilidades para interacções mais naturais e experiências imersivas. A RM pode ser aplicada em vários cenários, como a colaboração remota, a formação médica e a conceção de produtos.
À medida que as tecnologias de RA, RV e RM continuam a evoluir e a tornar-se mais acessíveis, têm o potencial de remodelar a forma como interagimos com a tecnologia e o mundo à nossa volta. Além disso, as plataformas no-code, como a AppMaster, podem potencialmente facilitar e acelerar o desenvolvimento de aplicações de RA, RV e RM, tornando estas experiências imersivas mais acessíveis tanto para os programadores como para os utilizadores finais.
Cadeia de blocos e moeda criptográfica
A Blockchain é um livro-razão digital descentralizado, transparente e à prova de adulteração utilizado para registar transacções. Consiste numa lista crescente de blocos de dados, cada um contendo um conjunto de transacções. Estes blocos são ligados através de criptografia, assegurando que cada nova adição ou modificação ao livro-razão requer um consenso entre os participantes da rede. Isto torna as cadeias de blocos altamente seguras e resistentes a fraudes e ciberataques.
Alguns casos típicos de utilização da tecnologia de cadeia de blocos incluem:
- Gestão da cadeia de fornecimento para melhorar a transparência, a rastreabilidade e a eficiência.
- Contratos inteligentes que aplicam, verificam e facilitam automaticamente as transacções com base em condições pré-definidas.
- Sistemas de votação que garantem processos de votação seguros, transparentes e invioláveis.
- Sistemas de gestão de identidade para autenticação e autorização seguras em plataformas digitais.
A criptomoeda é uma moeda digital ou virtual que utiliza a criptografia para transacções seguras e controlo da criação de novas unidades. A criptomoeda mais conhecida é a Bitcoin, que foi a primeira a utilizar a tecnologia blockchain. As criptomoedas utilizam um controlo descentralizado em oposição à moeda digital centralizada e aos sistemas bancários centrais, o que as torna uma alternativa aos sistemas financeiros tradicionais. Baseiam-se em redes peer-to-peer, nas quais os utilizadores podem enviar e receber fundos diretamente sem a necessidade de um intermediário como um banco ou uma instituição financeira.
Apesar dos potenciais benefícios da tecnologia de cadeia de blocos e das criptomoedas, a sua adoção é ainda dificultada por vários factores, como a incerteza regulamentar, problemas de escalabilidade e desempenho, preocupações de segurança e falta de sensibilização e confiança dos utilizadores. No entanto, à medida que a tecnologia amadurece e um número crescente de indústrias e organizações reconhece o seu potencial, espera-se que a cadeia de blocos e as criptomoedas tenham um impacto mais significativo na forma como realizamos negócios e transacções financeiras.
No contexto das plataformas no-code e low-code, a integração da cadeia de blocos pode aumentar ainda mais a segurança e a fiabilidade das aplicações desenvolvidas com recurso a essas plataformas. AppMaster A plataforma de software , por exemplo, poderá potencialmente introduzir funcionalidades que permitam aos utilizadores integrar a tecnologia de cadeias de blocos nas suas aplicações, abrindo um mundo de novas possibilidades para a criação de aplicações seguras, transparentes e descentralizadas.
Conclusão
Como um fundador não tecnológico, compreender as várias palavras-chave tecnológicas e as suas implicações pode parecer assustador. No entanto, familiarizar-se com estes conceitos é crucial para tomar decisões informadas para o seu negócio e comunicar eficazmente com a sua equipa técnica.
Ao aprender e compreender as ideias descritas neste guia, estará mais bem equipado para navegar na complexa indústria tecnológica. Lembre-se de que as plataformas no-code e low-code, como a AppMaster, são ferramentas poderosas que podem ajudar os empresários não técnicos a colmatar a lacuna entre a ideia e a implementação, acelerando o desenvolvimento e reduzindo os custos.
A adoção de novas tecnologias e tendências, como a IA, os megadados, a IoT e a computação em nuvem, pode impulsionar a inovação e tornar a sua empresa mais competitiva e resiliente na era digital. À medida que explora estas áreas, é essencial manter-se atualizado com as notícias do sector e os desenvolvimentos em curso para se manter ágil num campo em rápida evolução.
Decifrar as palavras-chave da tecnologia e os respectivos conceitos é uma competência valiosa que pode permitir aos fundadores não técnicos navegar melhor no sector, colaborar com as suas equipas e tomar decisões informadas sobre as suas empresas. Ao continuar a desenvolver a sua compreensão da esfera tecnológica, aumentará a sua capacidade de adaptação à mudança e garantirá o sucesso a longo prazo da sua empresa.
