Alejandro Valverde planeia retirar-se este ano com glória nos Jogos Olímpicos - Ciclismo - SAPO Desporto
Ciclista espanhol tem 127 vitórias no seu palmarés, incluindo o título de campeão do mundo de fundo (2018) e o triunfo final na Vuelta de 2009.
O veterano ciclista espanhol Alejandro Valverde (Movistar) reconheceu hoje a intenção de retirar-se no final desta temporada, na qual os Jogos Olímpicos Tóquio2020 são o seu principal objetivo.
Na apresentação oficial da equipa espanhola, Valverde, que em abril fará 41 anos, declarou que enfrenta “motivado” aquela que, presumivelmente, será a sua última época como ciclista profissional, confessando que espera subir ao pódio nos Jogos Olímpicos, agendados para o verão.
“É um ano muito bonito e muito especial, vamos ver se podemos correr tudo. O objetivo são os Jogos Olímpicos e alcançar aí o melhor resultado possível”, sustentou, admitindo que uma das suas últimas provas será a Volta a Espanha.
Profissional desde 2002, o murciano tem 127 vitórias no seu palmarés, incluindo o título de campeão do mundo de fundo (2018) e o triunfo final na Vuelta de 2009.
“É um ano especial depois daquilo que vivi em 2020. Os objetivos são o Tour e a Vuelta e tentarei dar o meu melhor”, disse o espanhol, de 26 anos, que no ano passado terminou as provas francesa e espanhola na quinta posição.
“Vi o percurso do Tour. No papel, não parece tão duro como o último, porque no ano passado houve muitos finais em alto. Ultimamente, estamos a viver um ciclismo com muitas diferenças no contrarrelógio e o trabalho que tenho de fazer é tremendo. Tenho de dar um salto de qualidade no ‘crono’ e ficar mais perto dos rivais”, analisou López, que perdeu o pódio na ‘Grande Boucle’ precisamente no contrarrelógio do penúltimo dia.
O colombiano, que está infetado com o novo coronavírus, assistiu à distância à apresentação virtual da equipa, realizada a partir de Madrid, ouvindo remotamente as perspetivas do ‘patrão’ da Movistar.
“Em 2020, salvámos um ano crítico e esperamos que este ano melhore. Estamos perante um ano especialmente ambicioso e estou muito entusiasmado”, disse Eusebio Unzué.

A Parte 3 desta série descreve as camadas lógicas de uma solução de big data. Essas camadas definem e categorizam os diversos componentes que devem lidar com os requisitos funcionais e não funcionais para um determinado caso de negócios. O artigo se baseia no conceito de camadas e componentes para explicar os padrões atômicos e compostos típicos em que eles são usados na solução. Ao realizar o mapeamento de uma solução proposta para os padrões fornecidos aqui, é possível visualizar como os componentes devem ser projetados e onde eles devem ser posicionados funcionalmente. Os padrões também ajudam a definir a arquitetura da solução de big data. O uso de padrões atômicos e compostos pode ajudar a refinar ainda mais as funções e responsabilidades de cada componente da solução de big data.
Esse artigo aborda os padrões atômicos e compostos. O artigo final nesta série descreverá os padrões de solução.
Os padrões atômicos ajudam a identificar a maneira em que os dados são consumidos, processados, armazenados e acessados por problemas recorrentes em um contexto de big data. Eles também podem ajudar a identificar os componentes necessários. O acesso, a armazenamento e o processamento de uma variedade de dados a partir de diferentes fontes de dados requerem diferentes abordagens. Cada padrão lida com requisitos específicos — visualização, análise de dados históricos, dados de mídia social e armazenamento de dados não estruturados, por exemplo. Os padrões atômicos podem trabalhar em conjunto para criar um padrão composto. Não há camadas ou sequência para esses padrões atômicos. Por exemplo, os padrões de visualização podem interagir com os padrões de acesso a dados para mídia social diretamente e os padrões de visualização podem interagir com o padrão de processamento de análise avançada.
Esse tipo de padrão lida com as várias formas em que o resultado da análise de dados é consumido. Esta seção inclui padrões de consumo de dados para atender a diversos requisitos.
A forma tradicional de visualizar dados se baseia em gráficos, painéis e relatórios de resumo. Essas abordagens tradicionais não são sempre a melhor maneira de visualizar os dados.
Os requisitos típicos para visualização de big data, incluindo os requisitos emergentes, são listados abaixo:
A pesquisa para determinar como os insights de big data podem ser consumidos por humanos e máquinas está em andamento. Os desafios incluem o volume de dados envolvido e a necessidade de associar contexto a eles. O insight dever apresentado no contexto adequado.
O objetivo é fazer com que seja mais fácil consumir os dados de forma intuitiva, portanto os relatórios e painéis devem oferecer visualização full-HD e vídeos interativos 3D e também devem fornecer aos usuários a capacidade de controlar os resultados e atividades de negócios a partir de um aplicativo.
Em muitos casos, a criação de relatórios padrão que sejam adequados para todas as necessidades de negócios não é viável, pois as empresas têm requisitos de consultas de dados de negócios diversas. Os usuários podem precisar da capacidade de enviar consultas ad hoc ao procurar por informações especificas, dependendo do contexto do problema.
A análise ad hoc pode ajudar os cientistas de dados e os principais usuários corporativos a entender o comportamento dos dados de negócios. A complexidade envolvida no processamento ad hoc surge de diversos fatores:
Durante a exploração inicial do big data, muitas empresas prefeririam usar a plataforma de analítica existente para manter os custos baixos e contar com as qualificações atuais. Aumentar os armazenamentos de dados existentes ajuda a ampliar o escopo de dados disponível para a analítica atual para incluir dados que residem dentro e fora dos limites organizacionais, como dados de mídia social, que podem melhorar os dados principais. Ao ampliar o escopo para incluir novas tabelas de fatos, dimensões e dados principais nos armazenamentos existentes e adquirir dados de clientes a partir de mídia social, uma organização pode obter um insight mais profundo do cliente.
No entanto, lembre-se de que novos conjuntos de dados normalmente são maiores e as ferramentas de extração, transformação e carregamento atuais podem não ser suficientes para processá-los. Podem ser necessárias ferramentas avançadas com recursos de processamento paralelo massivo para lidar com as características de volume, variedade, veracidade e velocidade dos dados.
Os insights de big data permitem que as pessoas, negócios e máquinas ajam instantaneamente usando notificações para indicar eventos. A plataforma de notificação deve ser capaz de lidar com o volume antecipado de notificações a serem enviadas de maneira oportuna. Essas notificações são diferentes das malas diretas ou do envio em massa de mensagens SMS, pois o conteúdo geralmente é específico para o consumidor. Por exemplo, os mecanismos de recomendação podem fornecer insights sobre a enorme base de clientes em todo o mundo, e as notificações podem ser envidas para tais clientes.
Os insights de negócios derivados do big data podem ser usados para acionar ou iniciar outros processos de negócios ou transações.
O big data pode ser processado quando os dados estão em repouso ou em movimento. Dependendo da complexidade da análise, os dados podem não ser processados em tempo real. Esse padrão lida com como o big data é processado em tempo real, quase em tempo real ou em lote.