A Xpand IT tem uma «abordagem diferenciadora» porque cria aplicações «altamente escaláveis, que podem crescer com os dados; resilientes com uma estrutura única que responde a todos os problemas de trocas de eventos e plataformas; e flexíveis, construção de funcionalidades com lógicas de microserviços, capturando esses eventos para anaylitcs e big data».
Nuno Barreto finalizou a sua intervenção dizendo que se devem «aproveitar os dados de várias maneiras e em diversos cenários para resultados que acrescentem valor já que só dessa forma é que as soluções podem ser relevantes».
A inteligência dos dados
Ricardo Pires, partner e business intelligence lead na Xpand IT explicou que é preciso que as organizações «conheçam os utilizadores». O responsável esclareceu que de que forma isso é possível: «Isto passa não só por saber as características, como a idade, mas também pelos comportamentos que têm nas nossas aplicações e como isso influencia o negócio».
Para o sócio da tecnológica, o «analytics é extremamente importante porque vai permitir reunir esses dados para e ter uma visão completa do cliente» para depois se conseguir «oferecer novas experiências que façam sentido (para cada indivíduo) e inovar».
Por outro lado, o Ricardo Pires destacou a importância de definir objectivos: «Ter métricas bem definidas vai ajudar a perceber se as experiências que estamos a proporcionar estão a ser eficazes. Este é um processo contínuo já que vamos estar sempre a adaptar essas experiências com base no alcance dos objectivos, ou não, e daí a importância do analytics ao longo de todo o processo e de todo o ciclo de vida do produto».
Além disso, os dados devem ser preponderantes no processo de decisão: «As decisões mais do que serem feitas em palpites devem ser feitas com base em factos e métricas», disse o business intelligence lead.
Estratégia
Ricardo Pires alertou para o facto de criar uma estratégia de BI não ser «uma tarefa fácil já que é necessária uma mudança cultural dentro das organizações» e deu alguns conselhos. A estratégia «deve dar autonomia aos utilizadores para terem acesso aos dados» já que o BI não pode estar acessível apenas aos especialistas, tem de estar acessível a todas as pessoas do negócio que precisam de tomar decisões.
Por outro lado, «é preciso estabelecer uma visão clara», «colaboração entre a área de TI e de negócio» e ter um «alinhamento estratégico no processo de decisão que seja usado em toda a organização». Isto traz alguns desafios e é preciso ter uma plataforma moderna de analytics que tenha uma componente visual e dashboards personalizáveis com a informação e com poder exploratório. O Tableau é a solução escolhida pela Xpand IT já «que permite que qualquer utilizador de negócio possa ir desde a modelação dos dados até à publicação numa plataforma móvel, sem barreiras tecnológicas», revelou Ricardo Pires.
É que «uma cultura data-driven é essencial para conseguir acompanhar os desafios da transformação digital», acrescentou. Já Sérgio Viana concluiu dizendo que «a tecnologia é um enabler e cabe a cada um de nós fazer a diferença».
AI Solutions Center
«A IA já permite tirar capacidade dos dados para criar valor para a organização, mas como é podemos usar os dados de uma forma melhor e diferente?», questionou Sergio Viana. A resposta foi clara: «Através da aplicação de IA à analítica de dados, o que nos vai permitir responder às questões de negócio e descobrir novas formas de resolver problemas que afectam as empresas». Para isso a Xpand IT criou o AI Solutions Center, «um programa que se foca em trabalhar com os clientes para encontrar os casos de uso certos e protótipa-los de forma a compreender se é possível ser aplicado ao mundo real».
O centro resulta da da colaboração das unidades de digital xperience e de data science sendo que a primeira tem uma abordagem AI-as-a-Service com chatbots e serviços cognitivos do Azure. Já a unidade de ciência dos dados oferece uma aproximação diferente para questões mais complexas mas ambas complementam-se. Ricardo Pires explicou as duas vertentes: «Se com o BI estamos a lidar com coisas conhecidas e olhamos para o passado e para o presente com um desafio bem definido, com a data science estamos a lidar com o desconhecido e estamos a olhar para o futuro. É mais preditivo e estamos a olhar para problemas que actualmente podem até não ter uma solução».
