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Melhore seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software

Seu guia de 6 passos para otimizar o SDLC no GitHub
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Melhore seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software
Desafios (11) Metas (11) 6 Etapas Pré-visualizar Resultados Dados Perguntas Frequentes (4)

Otimize o Desenvolvimento no GitHub para Lançamentos Mais Rápidos

O desenvolvimento de software costuma enfrentar gargalos que atrasam lançamentos. Nossa plataforma ajuda a identificar ineficiências em todo o ciclo, da codificação ao deploy. Entenda seus processos e descubra oportunidades para entregas mais rápidas e confiáveis.

Baixe nosso modelo de dados pré-configurado e aborde desafios comuns para alcançar seus objetivos de eficiência. Siga nosso plano de melhoria de seis etapas e consulte o Guia do Modelo de Dados para transformar suas operações.

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Por que otimizar seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software?

No cenário digital acelerado de hoje, um Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC) eficiente não é apenas uma boa prática, é uma vantagem competitiva crucial. As organizações estão sob pressão constante para entregar novos recursos, atualizações de segurança e correções de bugs com rapidez e precisão. No entanto, a complexidade inerente ao desenvolvimento moderno — que envolve equipes distribuídas, diversas ferramentas e dependências intrincadas — pode introduzir ineficiências significativas. Sem uma compreensão clara e baseada em dados dos seus processos reais, você corre o risco de enfrentar gargalos persistentes, retrabalho dispendioso, tempos de ciclo prolongados e dificuldades para manter padrões de conformidade.

A ineficiência no seu SDLC se traduz diretamente em custos comerciais tangíveis. Isso inclui lançamentos de produtos atrasados, perda de oportunidades de mercado, aumento nas despesas operacionais devido ao excesso de recursos e possíveis impactos na qualidade do software, o que pode prejudicar a confiança e a satisfação do usuário. Entender o fluxo real de trabalho, desde o conceito inicial até a implantação final, é fundamental para o crescimento sustentável e para a inovação.

Desbloqueando Insights do SDLC com Process Mining no GitHub

O Process Mining oferece uma visão poderosa para desmistificar seu SDLC, especialmente ao aproveitar os ricos dados de eventos disponíveis no GitHub. Em vez de confiar em suposições, o Process Mining reconstrói a sequência real de atividades para cada item de desenvolvimento, fornecendo uma visão objetiva e de ponta a ponta dos seus processos. Ao analisar logs do GitHub — incluindo eventos relacionados a Issues, Pull Requests, Actions e movimentações em quadros de projetos — você visualiza exatamente como o trabalho avança em estágios como 'Item de Desenvolvimento Criado', 'Design Iniciado', 'Revisão de Código Realizada', 'Teste de QA Concluído' e 'Implantado em Produção'.

Essa abordagem analítica ajuda a responder perguntas cruciais: onde os itens de desenvolvimento costumam travar? Certas equipes ou desenvolvedores enfrentam atrasos constantes? Quais são os loops de retrabalho mais comuns e onde eles se originam? Ao mapear o fluxo real, o Process Mining revela desvios ocultos do seu SDLC planejado, expondo gargalos e áreas de otimização que poderiam ser invisíveis. Ele fornece a evidência empírica necessária para ir além das suposições e implementar melhorias direcionadas.

Áreas-Chave para Melhoria do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software

Aplicar Process Mining ao seu SDLC baseado no GitHub abre diversos caminhos para melhorias significativas:

  • Identificação e Resolução de Gargalos: Identifique estágios ou atividades exatas onde os itens de desenvolvimento sofrem tempos de espera prolongados. Por exemplo, você pode descobrir que a 'Revisão de Código' demora mais do que o esperado em projetos específicos ou que o 'Início dos Testes de QA' sofre um atraso após o 'Início dos Testes de Integração'. Entender esses pontos de estrangulamento é o primeiro passo para melhorar a eficiência do seu SDLC.
  • Redução do Tempo de Ciclo (Cycle Time): Analise o tempo gasto em cada fase e o lead time total, desde a 'Criação do Item de Desenvolvimento' até a 'Implantação em Produção'. Ao identificar as atividades que consomem mais tempo, você pode implementar estratégias para reduzir o cycle time e acelerar a entrega.
  • Aplicação de Quality Gates: Verifique se todos os marcos críticos de qualidade, como 'Testes Unitários Realizados' ou 'UAT Aprovado', são cumpridos antes do item avançar. Isso garante a adesão aos padrões de qualidade e reduz a probabilidade de defeitos chegarem à produção.
  • Análise de Retrabalho e Desvios: Detecte instâncias em que o trabalho volta para estágios anteriores. Por exemplo, um item que sai de 'Testes de QA' e volta para 'Desenvolvimento Iniciado' sinaliza um defeito ou requisito perdido que precisa de atenção.
  • Conformidade e Auditoria: Garanta que seus processos cumpram padrões internos ou regulatórios externos, fornecendo uma trilha auditável de todas as atividades e transições no seu SDLC.

Resultados Tangíveis da Otimização de Processos SDLC

Os insights obtidos ao aplicar Process Mining no seu SDLC do GitHub geram benefícios mensuráveis:

  • Aceleração do Time-to-Market: Ao eliminar gargalos e simplificar fluxos, você entrega recursos e atualizações muito mais rápido, ganhando vantagem competitiva.
  • Melhoria na Qualidade do Software: A aplicação consistente de quality gates e a redução de retrabalho contribuem para softwares de maior qualidade, resultando em menos defeitos pós-lançamento e uma melhor experiência para o usuário.
  • Redução de Custos de Desenvolvimento: Otimizar a alocação de recursos, minimizar esforços desperdiçados em retrabalho e melhorar a eficiência geral baixam diretamente as despesas operacionais.
  • Aumento da Produtividade e Moral da Equipe: Processos claros e menos impedimentos tornam as equipes mais produtivas, promovendo um ambiente de trabalho positivo e elevando o moral.
  • Planejamento Estratégico Baseado em Dados: Municie a liderança com dados concretos para tomar decisões informadas sobre planejamento de recursos, investimentos em tecnologia e melhorias de processos.

Começando sua Jornada de Otimização no GitHub

Assumir o controle do seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software no GitHub capacita sua organização a atingir a alta performance. Ao adotar o Process Mining, você ganha a clareza necessária para transformar suas práticas de reativas em proativas. Esta jornada de melhoria contínua permite entregar software de alta qualidade de forma mais rápida e confiável. Comece a explorar como o Process Mining pode iluminar seu SDLC e desbloquear todo o seu potencial de eficiência e inovação.

Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software Otimização de SDLC DevOps Gestão de Release Garantia de Qualidade Operações de Desenvolvimento (DevOps) Gestão de Conformidade Redução do Tempo de Ciclo

Problemas e Desafios Comuns

Identifique quais desafios estão te impactando

Os itens de desenvolvimento frequentemente enfrentam prazos estendidos, o que leva a lançamentos de software atrasados e perda de oportunidades de mercado. Esses ciclos prolongados podem corroer a vantagem competitiva e resultar em custos operacionais mais altos no SDLC.
O ProcessMind analisa o fluxo de ponta a ponta de cada item de desenvolvimento para identificar exatamente onde o tempo é perdido. Ao visualizar os tempos de ciclo em todos os estágios, ele descobre as causas raiz dos atrasos, permitindo otimizações focadas para lançamentos mais rápidos e previsíveis.

Etapas como code review ou QA frequentemente viram gargalos, gerando acúmulo de trabalho e atrasando o SDLC no GitHub.
O ProcessMind identifica e quantifica os pontos exatos de congestionamento. Ele destaca etapas com longas esperas ou alto volume, permitindo que os times eliminem gargalos e agilizem o fluxo de trabalho.

Os itens de desenvolvimento costumam retornar a estágios anteriores para retrabalho ou para corrigir regressões, resultando em desperdício de esforço e recursos no SDLC do GitHub. Essas iterações repetidas inflam os custos de desenvolvimento e estendem os cronogramas dos projetos.
O ProcessMind revela todos os loops de retrabalho e sua frequência, ilustrando onde e por que os itens falham repetidamente nos quality gates. Ele fornece insights sobre as causas comuns de retrabalhos, permitindo medidas proativas para melhorar a qualidade do código e reduzir esforços redundantes.

Times costumam se desviar do processo SDLC definido, seguindo caminhos não padronizados. Isso pode gerar erros e riscos de conformidade.
O ProcessMind mapeia o fluxo real de cada item e o compara com o modelo ideal. Ele destaca desvios e suas frequências, permitindo reforçar procedimentos padrão e reduzir riscos operacionais.

O desequilíbrio de carga, com alguns times sobrecarregados e outros ociosos, prejudica a produtividade no GitHub.
O ProcessMind analisa os padrões de alocação de recursos e a distribuição de trabalho. Ele revela onde os recursos estão saturados ou subutilizados, fornecendo insights para otimizar a capacidade dos times e equilibrar as demandas.

Demonstrar a adesão a requisitos regulatórios ou padrões internos de qualidade no SDLC pode ser desafiador, especialmente em ambientes complexos do GitHub. Auditorias manuais consomem tempo e muitas vezes ignoram detalhes críticos, expondo a organização a riscos.
O ProcessMind reconstrói automaticamente trilhas de auditoria abrangentes e imutáveis para cada item de desenvolvimento. Ele fornece um registro transparente e verificável de todas as atividades e decisões, simplificando as verificações de conformidade e garantindo o cumprimento das normas sem esforço manual.

Transições entre etapas ou times (ex: desenvolvimento para QA) costumam gerar atrasos. Handoffs confusos criam atrito e atrasam o projeto.
O ProcessMind visualiza a duração e frequência desses handoffs. Ele aponta transições problemáticas, permitindo criar protocolos de comunicação melhores e acelerar o fluxo de trabalho.

A falta de visibilidade em tempo real sobre o status dos itens dificulta o monitoramento e a antecipação de atrasos no GitHub.
O ProcessMind oferece uma visão dinâmica da jornada de cada item. Ele rastreia o status atual e prevê prazos de entrega, garantindo transparência total para permitir intervenções rápidas e uma melhor gestão de projetos.

Bugs e problemas de qualidade são frequentemente descobertos em ambientes de produção em vez de estágios de teste anteriores, levando à insatisfação do cliente, danos à reputação e correções de emergência dispendiosas no SDLC. Isso indica falhas nos quality gates do GitHub.
O ProcessMind analisa os caminhos percorridos pelos itens de desenvolvimento que acabam gerando defeitos em produção. Ele identifica os estágios onde as verificações de qualidade são insuficientes ou ignoradas, permitindo que as equipes fortaleçam os protocolos de teste e reduzam a ocorrência de defeitos críticos.

Itens de desenvolvimento de alta prioridade costumam ficar presos atrás de tarefas de menor prioridade ou são processados fora de sequência, gerando atrasos na entrega de recursos críticos e valor de negócio. Essa execução desalinhada impacta os objetivos estratégicos no SDLC do GitHub.
O ProcessMind revela a ordem real de processamento dos itens em comparação com a prioridade atribuída. Ele destaca casos em que itens críticos sofrem atrasos, fornecendo insights para otimizar o sequenciamento do trabalho e garantir que os recursos estejam alinhados às prioridades estratégicas.

Projetos frequentemente excedem o orçamento devido a prazos estendidos, retrabalho não planejado e uso ineficiente de recursos no GitHub. Esses custos inesperados prejudicam o planejamento financeiro.
O ProcessMind identifica atrasos e loops de retrabalho que elevam os custos. Ao mostrar claramente onde o tempo e os recursos são consumidos, ele ajuda a reduzir gastos e melhora a previsibilidade financeira dos projetos de desenvolvimento.

Metas Típicas

Defina o que é sucesso

O objetivo é encurtar o tempo total entre a criação e a produção. Isso significa entregas mais rápidas, resposta ágil ao mercado e maior competitividade, impactando diretamente o time-to-market.

O foco é descobrir atividades ou filas que causam grandes atrasos. Ao identificar esses pontos de estrangulamento, os times podem agir para evitar acúmulos e garantir um fluxo de trabalho mais fluido.

O objetivo é diminuir os casos em que os itens voltam para etapas anteriores. Reduzir o retrabalho significa maior qualidade, melhor aproveitamento de tempo e menos esforço desperdiçado pelos times.

O objetivo é garantir que os itens sigam o fluxo ideal, evitando desvios ineficientes. A padronização melhora a previsibilidade, reduz erros e facilita o treinamento de novos membros no time.

Garante que os itens de desenvolvimento passem pelas verificações e aprovações necessárias. A conformidade é vital para setores regulados, reduzindo riscos e gerando trilhas de auditoria claras.

O objetivo é reduzir o tempo que os itens passam esperando entre times ou etapas, como do desenvolvimento para o QA. Melhorar os handoffs elimina falhas de comunicação e garante um fluxo contínuo, acelerando o SDLC.

O objetivo é fornecer uma visão precisa e atualizada do status de cada item. Melhorar a visibilidade permite decisões melhores, gestão de riscos proativa e comunicação clara sobre o projeto.

O objetivo é reduzir drasticamente os defeitos descobertos após o deploy. Ao identificar falhas nos testes mais cedo, melhora-se a qualidade do software e reduzem-se os custos com correções pós-lançamento.

Foca em garantir que desenvolvedores e testers sejam bem aproveitados, evitando sobrecarga ou ociosidade. Uma gestão melhor de recursos traz mais eficiência e equilíbrio ao fluxo de trabalho.

O objetivo é garantir que itens de alta prioridade avancem rápido e sem atrasos. Uma priorização eficaz alinha o desenvolvimento aos objetivos de negócio, entregando valor mais cedo.

Foca em eliminar ineficiências que causam estouros de orçamento. Ao otimizar processos e reduzir desperdícios, os custos dos projetos podem ser controlados e reduzidos.

O Caminho de 6 Etapas para Melhorar o Ciclo de Vida de Desenvolvimento

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2

Exporte seus Dados do GitHub
3

Faça o Upload do Seu Dataset
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Analise seu Processo de Dev
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Implementar Melhorias
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Monitore seu Progresso
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O que fazer

Obtenha o template de Excel projetado especificamente para analisar seu processo de Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software. Este template define a estrutura necessária para um Process Mining eficaz.

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Por que é importante

Uma estrutura de dados padronizada garante que todas as atividades relevantes do GitHub, como pull requests e atualizações de issues, sejam capturadas corretamente, estabelecendo as bases para uma análise precisa.

Resultado esperado

Um template de Excel pronto para usar, estruturado para seus dados de desenvolvimento do GitHub.

O QUE VOCÊ VAI OBTER

Descubra Insights de SDLC e Acelere suas Entregas

O ProcessMind visualiza todo o seu ciclo de desenvolvimento no GitHub, do commit ao deploy. Descubra ineficiências ocultas e visualize o fluxo real do seu processo para entregas mais rápidas e confiáveis.
  • Visualize o SDLC de ponta a ponta no GitHub
  • Identifique gargalos exatos no seu pipeline
  • Identificar riscos e desvios de conformidade
  • Otimizar ciclos de lançamento para velocidade e qualidade
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RESULTADOS TÍPICOS

Alcance uma Entrega de Software mais Rápida e Previsível

Ao analisar os fluxos de trabalho dos itens de desenvolvimento no GitHub, as organizações descobrem gargalos ocultos e ineficiências. Esses insights acionáveis permitem otimizações de processos direcionadas, resultando em um Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software mais ágil e confiável.

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Tempos de Ciclo Mais Rápidos

Redução média no tempo de ponta a ponta

O Process Mining identifica gargalos, permitindo que os times otimizem workflows e lancem funcionalidades mais rápido, acelerando o time-to-market.
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Redução de Loops de Retrabalho

Diminuição de itens retornando a estágios anteriores

Ao identificar loops de regressão frequentes e problemas de qualidade, as empresas reduzem o retrabalho caro, melhorando a produtividade inicial e a eficiência dos desenvolvedores.
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Maior Conformidade do Processo

Aumento na adesão ao fluxo padrão

O Process Mining destaca desvios do ciclo de vida padrão (SDLC), permitindo que os times apliquem boas práticas, garantindo conformidade regulatória e qualidade constante.
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Code Reviews Otimizados

Conclusão mais rápida das atividades de revisão

Identificar atrasos no processo de code review permite intervenções focadas, agilizando uma etapa crítica de qualidade e acelerando o desenvolvimento como um todo.
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Utilização de Devs Otimizada

Melhor alocação dos recursos de desenvolvimento

Ao entender a distribuição da carga de trabalho, o Process Mining ajuda a equilibrar as tarefas entre os desenvolvedores, evitando sobrecargas e subutilização, o que leva a uma entrega de projeto mais eficiente.

Os resultados variam conforme a complexidade do processo e a qualidade dos dados. Estes números representam melhorias comuns observadas em implementações de sucesso de Process Mining.

Dados Recomendados

Comece pelos atributos e atividades mais importantes e expanda conforme necessário.
É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

Atributos

Pontos de dados essenciais para capturar para análise

O identificador único de uma unidade de trabalho (feature, bug, tarefa). Serve como o identificador principal do caso (Case ID).

Por que é importante

É a chave essencial para o Process Mining, conectando todos os eventos de desenvolvimento relacionados em um único caso para visualizar e analisar com precisão o ciclo de vida de desenvolvimento de software de ponta a ponta.

O nome de um evento ou tarefa específica que ocorreu no ciclo de vida de desenvolvimento.

Por que é importante

Este atributo forma a base do mapa do processo, permitindo visualizar e analisar a sequência de eventos no ciclo de vida.

A data e hora exatas em que uma atividade ou evento específico ocorreu.

Por que é importante

Este timestamp é crítico para ordenar os eventos corretamente e calcular métricas de desempenho, como cycle times e duração de gargalos.

A data e hora exatas em que uma atividade ou evento específico foi concluído.

Por que é importante

Permite o cálculo preciso dos tempos de processamento das atividades, ajudando a distinguir entre o tempo de trabalho ativo e o tempo de espera ocioso.

O usuário ou desenvolvedor designado para o item ou tarefa, como a revisão de um pull request.

Por que é importante

Crucial para analisar a carga de trabalho dos desenvolvedores, o desempenho da equipe e a eficiência das passagens de bastão (handoffs) entre diferentes membros do time.

O nome do repositório onde a atividade de desenvolvimento está ocorrendo.

Por que é importante

Permite a segmentação e comparação de processos de desenvolvimento entre diferentes projetos, produtos ou equipes, possibilitando uma análise mais direcionada.

A classificação do item de trabalho, como funcionalidade (feature), bug, tarefa ou épico.

Por que é importante

Categoriza itens de trabalho, permitindo comparações de desempenho e análise de como diferentes tipos de trabalho (ex: bugs vs. novos recursos) fluem pelo processo.

O nível de prioridade atribuído a um item, como 'Alta', 'Média' ou 'Baixa'.

Por que é importante

Permite analisar se itens de alta prioridade são processados mais rapidamente do que os de baixa prioridade, validando a eficácia da estratégia de priorização.

Atividades

Etapas do processo para monitorar e otimizar

Marca o início do ciclo de vida de um item de desenvolvimento, representando a criação formal de uma tarefa, bug ou solicitação de funcionalidade. Este evento é capturado explicitamente quando um usuário cria uma nova issue em um repositório do GitHub.

Por que é importante

Atividade inicial do processo, essencial para medir o cycle time total e entender a origem das demandas.

Indica que o código está pronto para revisão e integração. O desenvolvedor cria um pull request (PR) para propor mudanças da branch de feature para a branch principal.

Por que é importante

Um marco crítico que divide o fim do desenvolvimento inicial e o início da esteira de revisão e integração. Essencial para analisar os tempos de cada fase separadamente.

Um revisor aprovou formalmente as alterações em um pull request, indicando que ele atende aos padrões de qualidade e funcionais. Isso é capturado quando um revisor envia sua revisão com o status 'approve'.

Por que é importante

Um portão de qualidade e marco importante antes do merge. O tempo levado para chegar aqui após a criação do PR é um KPI crítico para a eficiência do processo de revisão.

Representa a conclusão com sucesso de verificações automatizadas, como builds ou análise estática. Este evento é inferido pelo status reportado pelo GitHub Actions.

Por que é importante

Este portão de qualidade automatizado é crucial para a estabilidade do código. Falhas ou execuções demoradas podem ser gargalos significativos na esteira de entrega.

As mudanças de código aprovadas no pull request são integradas à branch de destino. Esta é a ação final que incorpora o novo código ao projeto.

Por que é importante

Este é um marco crítico que representa a conclusão do desenvolvimento e da revisão. Para muitos times, é o passo final antes do deploy automatizado.

O item é considerado concluído e a issue é fechada. Isso pode ocorrer automaticamente no merge do pull request ou manualmente por um membro do time.

Por que é importante

Esta atividade serve como o fim definitivo do processo para um item, sendo crítica para calcular o cycle time de ponta a ponta.

Perguntas Frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining visualiza seus workflows reais de desenvolvimento analisando logs de eventos do GitHub. Ele revela gargalos, loops de retrabalho e caminhos fora do padrão, gerando insights para otimizar seu ciclo de entrega e acelerar lançamentos.

Geralmente são necessários dados de mudança de status, ações em pull requests, commits e atualizações de issues. Atributos chave incluem nome da atividade, timestamp e o Case ID (ID do item ou número do PR).

Você conseguirá identificar gargalos, quantificar retrabalho e falhas de conformidade poucas semanas após o setup inicial. Melhorias reais no cycle time surgem conforme as mudanças baseadas em dados são aplicadas.

Sim, o Process Mining mapeia com precisão a duração de cada atividade e transição. Isso permite localizar visualmente onde os itens ficam travados, quantificando o impacto dos atrasos.

A extração de dados inicial e a configuração do modelo exigem algum esforço, mas as ferramentas modernas de Process Mining simplificam grande parte da análise. Uma vez configurado, você obtém insights contínuos, permitindo melhorias iterativas em vez de grandes reformulações esporádicas.

Você precisa de acesso aos dados do GitHub (via API ou exportação) e de uma plataforma de Process Mining. Conhecimentos básicos em transformação de dados ajudam a preparar o log de eventos.

Os dados são normalmente pseudonimizados ou agregados para proteger informações confidenciais antes de serem ingeridos na ferramenta de Process Mining. Certifique-se de que a plataforma escolhida cumpra os padrões relevantes de governança de dados e segurança, e estabeleça controles de acesso claros.

Com certeza. O Process Mining cria um gêmeo digital fiel do seu processo real de desenvolvimento, destacando quaisquer desvios dos procedimentos obrigatórios. Isso fornece evidências claras para auditores e ajuda a garantir a adesão consistente aos requisitos regulatórios.

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