Application Development

O uso de IA generativa (GenAI) tem crescido rapidamente, revolucionando processos . Seu uso vai desde o atendimento ao cliente até a gestão do conhecimento. Ele também ajuda na leitura de dados complexos e na modernização de sistemas antigos. Segundo uma pesquisa da SAS , 46% das empresas brasileiras já utilizam ou estão implementando essa tecnologia. Ainda abaixo da média global (54%), os benefícios já se fazem presentes. Cerca de 93% dos negócios que adotam a tecnologia relatam melhor experiência e satisfação dos colaboradores. Além disso, 87% apontam redução nos custos operacionais e 76% observam aumento na retenção de clientes. Contudo, as empresas se veem diante da necessidade de uma abordagem estruturada para evitar problemas. Entre os mais desafiadores, estão o descontrole financeiro e garantir um crescimento sustentável aliado aos investimentos de produtividade. → Leia também: Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI? Desafios de escalabilidade no uso de IA Generativa De acordo com uma análise da Gartner , até o final de 2025, muitos projetos de GenAI podem ser abandonados. A previsão é que pelo menos 30% dos projetos não avancem após a prova de conceito. O levantamento aponta problemas como baixa qualidade dos dados, controles de risco inadequados e custos crescentes como as motivações para esse cenário. Além disso, a escassez de profissionais qualificados tem sido apontada como um dos maiores desafios na aplicação de GenAI. De acordo com a pesquisa SAS, 51% das empresas brasileiras identificam essa lacuna. Diante desses obstáculos, encontrar o equilíbrio entre inovação e sustentabilidade financeira é fundamental para escalar soluções de forma efetiva. Em termos de escalabilidade, é essencial que as empresas invistam em uma implementação robusta. É fundamental que essa implementação seja segura e alinhada com os objetivos estratégicos da organização. Como escalar aplicações em IA Generativa de forma sustentável Para um crescimento sustentável, a IA generativa deve ser incorporada de maneira transversal a todos os processos, permitindo que seus benefícios se multipliquem. Entretanto, essa integração exige uma reavaliação constante das estratégias de dados, processos e equipe. O uso da computação em nuvem é decisivo para o uso de GenAI. Ele proporciona escalabilidade na IA generativa, suportando seu crescimento de forma eficiente e econômica. O monitoramento contínuo e uso inteligente da infraestrutura são caminhos essenciais para alcançar o equilíbrio entre eficiência e custos. Leia mais → Governança de IA: Como equilibrar inovação e responsabilidade 3 soluções para garantir a escalabilidade em projetos de IA Generativa Nesse sentido, algumas soluções têm se destacado ao viabilizar uma escalabilidade eficiente para aplicações inteligentes, potencializando a implementação da GenAI. Entre as tecnologias que contribuem para esse cenário, destacam-se: Modelos Serverless A arquitetura serverless oferece uma maneira eficaz de desenvolver e operar aplicativos na nuvem. Com ela, as empresas podem usufruir escalabilidade automática, alta disponibilidade integrada e um modelo de faturamento baseado no uso efetivo dos recursos. Computação em Containers A computação em contêineres, especialmente quando orquestrada por plataformas como o Kubernetes , automatiza a implantação, o escalonamento e o gerenciamento de aplicações inteligentes. Essa abordagem permite que as empresas adotem uma arquitetura baseada em microsserviços, otimizando o uso dos recursos computacionais e adaptando a infraestrutura de forma dinâmica conforme as demandas do negócio. A orquestração garante que os contêineres sejam escalados e gerenciados de forma eficiente. AWS Auto Scaling A escalabilidade automática de recursos, como a oferecida pelo AWS Auto Scaling, monitora constantemente as aplicações e ajusta a capacidade dos recursos computacionais (instâncias de máquinas virtuais, GPUs, etc.) para manter um desempenho consistente e previsível, minimizando custos. Por meio de planos de escalabilidade automatizados, essa abordagem garante que a infraestrutura de computação responda de forma ágil às flutuações de demanda em tarefas intensivas de IA Generativa, como treinamento e inferência. Dessa forma, a eficiência operacional e a sustentabilidade financeira são asseguradas. Além disso, a solução permite alinhar dados e operações com toda a infraestrutura robusta da AWS , o que permite maiores oportunidades de crescimento. Maximize o potencial da IA Generativa para escalar seu negócio Possuir uma estratégia bem definida é crucial para líderes que buscam alinhar inovação com crescimento sustentável e maximizar os benefícios das aplicações inteligentes. Se sua empresa enfrenta desafios na implementação de soluções de IA Generativa e precisa equilibrar inovação com sustentabilidade financeira, a consultoria da e-Core é a escolha certa.  Descubra como nossa expertise pode impulsionar seu sucesso organizacional. Fale com nossos consultores !

Os ambientes de Big Data estão se tornando cada vez maiores com o crescimento da computação distribuída, IoT, microsserviços e a quantidade de maneiras diferentes de armazenar dados na nuvem. Nesse contexto, acompanhar todo o movimento de dados é quase impossível. Nos seus sistemas de dados ou no último projeto em que trabalhou, você conseguiria dizer quais dados uma coluna em um database de origem gerou no dashboard ao final de um pipeline? Neste artigo, veremos as ferramentas e abordagens que podem nos dar uma melhor capacidade de observar o data flow através do ambiente, tornando toda a organização mais sustentável. Introdução De acordo com o livro Observability Engineering: Achieving Production Excellence, o termo “Observabilidade” foi criado pelo engenheiro Rudolf E. Kalman em 1960. Desde então, passou a significar diferentes coisas, dependendo da comunidade em que é utilizado. Para aplicações, podemos encontrar com facilidade referências sobre três pilares: Logs: logs de aplicativos, logs de infraestrutura, logs de servidores etc. Métricas: para qualidade, saúde da infraestrutura, alarmes etc. Traces (rastros de execução): solicitações HTTP, microsserviços, banco de dados etc. Na Engenharia de Dados, porém, podemos desdobrar os traces em dois outros tópicos: 

O que é uma Aplicação Moderna? À medida que mais empresas se transformam em empresas de tecnologia, a necessidade de criar produtos digitais superiores, e fazê-lo rapidamente, torna-se essencial. Em vez de projetar soluções e depois procurar problemas para resolver, devemos examinar a jornada do cliente do seu próprio ponto de vista e desenvolver novas funcionalidades que melhorem sua experiência. Grandes inovações nascem por meio desse processo frequente de ouvir os clientes, identificar seus desafios – muitas vezes desconhecidos por eles – e melhorar continuamente. Segundo Andy Jassy, CEO da AWS, “A inovação requer duas coisas: a capacidade de realizar múltiplos experimentos e não ter que conviver com os efeitos colaterais dos experimentos fracassados.” Com essa mentalidade, surge o que chamamos de Aplicações Modernas, que englobam uma combinação de tecnologias, arquiteturas, práticas de entrega de software e processos que capacitam as equipes a entregar mais rápido, com mais frequência e de forma mais consistente. De acordo com uma pesquisa da Gartner, 67% dos executivos acreditam que precisam acelerar a inovação para permanecerem competitivos , e essa abordagem de desenvolvimento permite que eles alcancem esse importante objetivo. Neste artigo, selecionamos 8 principais temas dentro do desenvolvimento de aplicações modernas que você deve observar. 1. Cultura de Ownership Um dos maiores desafios no desenvolvimento de aplicações contemporâneas não está na tecnologia, mas em outro lugar. Afinal, a inovação é impulsionada por pessoas . Portanto, tudo começa com a concessão de autonomia e responsabilidade às equipes. Neste ponto, é imperativo mudar a perspectiva de projetos para produtos, e as equipes responsáveis pelo desenvolvimento de um produto também devem ser responsáveis por sua manutenção. Essa autonomia e responsabilidade é que promovem motivação, criatividade e um ambiente seguro para assumir riscos. Quando a equipe de desenvolvimento é responsável por todo o ciclo de vida do produto, desde a coleta de feedback dos clientes e o planejamento do roadmap até o desenvolvimento e a operação da aplicação, o engajamento e a responsabilidade são ampliados. 2. Padrão de Arquitetura de Microsserviços Gerenciar um monólito pode parecer mais simples no início. No entanto, à medida que uma aplicação cresce, torna-se um desafio. Ao dividir uma aplicação em microsserviços, você capacita as equipes a desenvolver e operar independentemente os componentes pelos quais são responsáveis. Em um monólito, os desenvolvedores precisam ser cautelosos ao fazer mudanças para evitar interferir no código de outra equipe, como ao realizar uma atualização de biblioteca. Além disso, a implementação de uma nova funcionalidade significativa requer coordenação com todos para mesclar e implantar, mesmo para uma pequena mudança em uma única linha de código. Em uma arquitetura de microsserviços, cada serviço tem um propósito específico e opera de forma independente, comunicando-se com os outros através de interfaces bem definidas. Considerando o crescimento da aplicação, isso também oferece uma vantagem significativa de escalabilidade. Em um monólito, se uma parte da aplicação experimentar um uso intenso, toda a aplicação precisa escalar. Com microsserviços, apenas aquele componente específico precisa escalar, resultando em economia de custos. Aqui estão as principais distinções entre uma abordagem monolítica e uma arquitetura de microsserviços: Aspect Architecture 3. Gestão de dados desacoplada e por propósito Com a transição para microsserviços, também se faz importante uma mudança no armazenamento de dados. Se tivermos múltiplos microsserviços, mas um único banco de dados, continuaremos enfrentando um ponto único de falha e gargalo para o sistema. No passado, lidávamos com volumes de dados na ordem de GBs e até TBs. Hoje, temos demanda por TBs e PBs, além do consumo em várias localidades. Além disso, cada parte da aplicação tem requisitos específicos de dados e um formato mais adequado para o consumo. Um carrinho de compras pode exigir uma resposta rápida, utilizando um banco de dados chave-valor, enquanto o algoritmo de recomendação pode precisar de um banco de dados gráfico. Nesse contexto, surgem os Data Lakes com propósito específico. Em aplicações modernas, utilizamos um tipo específico de banco de dados de acordo com as necessidades. 4. Containers e Serverless Com a mudança nos padrões de arquitetura, novas tecnologias visam maximizar os benefícios. Como diferentes serviços têm diferentes dependências e até linguagens de programação, surgem novas formas de empacotamento de sistemas, com grandes exemplos como containers e serverless. Com containers , as equipes de engenharia têm mais flexibilidade e portabilidade de aplicações. Essa abordagem tem sido o principal método para modernizar aplicações legadas. Nos últimos anos, a adoção do Kubernetes cresceu e se tornou quase um padrão para essa abordagem. Enquanto isso, com serverless , há maior simplicidade no desenvolvimento e operação de aplicações, pois os provedores de nuvem cuidam da maior parte da infraestrutura. 5. Desenvolvimento Ágil Com arquiteturas orientadas a microsserviços e tecnologias como serverless e containers, as equipes de desenvolvimento podem trabalhar mais rápido, permitindo um maior número de implantações e, consequentemente, novas funcionalidades e melhorias para os clientes. No entanto, para aproveitar esse benefício, é necessário ter um processo eficiente e automatizado para a publicação de novas versões. Processos manuais de validação de código, teste de novas versões e implantação estão entre as principais barreiras à velocidade de novos lançamentos. Foi nesse contexto que surgiram algumas práticas de DevOps, como Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua (CD). Além da automação para validação de código da aplicação, surgem tecnologias de Infraestrutura como Código (IaC) para trazer os mesmos benefícios às mudanças na infraestrutura, reduzindo o risco de erros humanos. De acordo com estudos da Puppet, empresas que implementam essas práticas têm uma taxa de erro 5 vezes menor, velocidade de commit-para-implantação 440 vezes mais rápida e frequência de implantação 46 vezes maior. Como resultado, as equipes passam 44% mais tempo criando novas funcionalidades e código, em vez de gerenciar processos e ferramentas. 6. Modelo Operacional Até agora, discutimos tecnologias serverless para desenvolvimento e arquiteturas orientadas a microsserviços, mas essa abordagem também traz uma vantagem significativa quando se trata de operações. Ao usar serverless, o provedor de nuvem torna-se responsável por grande parte da disponibilidade, segurança, alocação de recursos e escalabilidade do serviço. Vale reforçar que, na nuvem, sempre temos o Modelo de Responsabilidade Compartilhada, e algumas atividades precisam ser realizadas pelas equipes de engenharia, mantendo o ganho operacional significativamente. 7. Governança e Gestão Antes da tecnologia de nuvem, as empresas enfrentavam o dilema de priorizar a velocidade ou a segurança. Com novas tecnologias, é possível ter ambos. Para alcançá-los, o conceito de guardrails está sendo cada vez mais implementado. Isso envolve a criação de padrões que podem ser usados pelos desenvolvedores, como Infraestrutura como Código (IaC) para provisionar recursos seguindo configurações e arquitetura já validadas pelas equipes de infraestrutura e segurança, possibilitando um desenvolvimento rápido e garantindo conformidade com as práticas estabelecidas pela empresa. 8. Aceleração com IA Finalmente, as aplicações mais modernas se beneficiam das tecnologias de IA para trazer maior velocidade no desenvolvimento e padronização de práticas. Com assistentes de IA para geração de código, é possível acelerar o desenvolvimento. Além disso, com linguagens de programação modernas e performáticas, como Rust, é possível entregar sistemas mais eficientes. Conclusão A transição para aplicações modernas significa uma mudança crucial no cenário digital, onde agilidade, inovação e foco no cliente se tornam fundamentais. Com a e-Core como seu parceiro de confiança, navegar por essa jornada transformadora torna-se não apenas viável, mas também imensamente gratificante. Nossa equipe de especialistas está aqui para impulsionar sua jornada. Entre em contato conosco para elevar sua abordagem ao desenvolvimento de aplicações!

Em um mundo onde os consumidores se tornam cada vez mais exigentes e recebem uma verdadeira enxurrada de informações e ofertas, o segredo para se destacar frente à concorrência e manter uma base sólida de clientes está na entrega da melhor e mais personalizada experiência. Nesse contexto, a hiper personalização, guiada por machine learning e data analytics é crucial para proporcionar as melhores jornadas aos usuários. Em setores de serviços, apesar das verbas robustas destinadas a escolhas importantes como a adoção da IA, muitas empresas negligenciam a importância de estratégias de dados efetivas para a implementação e sucesso da tecnologia. Para se ter uma ideia, no segmento de viagens e hospitalidade, 86% dos executivos afirmam destinar verbas significativas para adoção e implementação da IA , mas estatísticas da AWS apontam que, hoje, somente 15% das empresas do setor estão utilizando a tecnologia no modo avançado . Esta disparidade enfatiza a necessidade das empresas priorizarem e implementarem estratégias de dados a fim de explorar todos os potenciais benefícios da IA. A hiper personalização é uma tendência crescente em estratégias centradas no cliente e adapta experiências com base nas preferências e comportamentos individuais . Embora seja um termo da moda, a verdade é que as empresas subestimam a base crítica necessária para seu sucesso: justamente uma estratégia abrangente de análise de dados . Elaborando uma estratégia robusta de análise de dados Para trilhar um caminho bem-sucedido na hiper personalização, uma estratégia robusta de análise de dados é essencial. Segundo a Forrester , a maioria das empresas (66%) foca fortemente na personalização quando os clientes estão avaliando produtos ou serviços , indicando uma fase crítica para o engajamento. Isso envolve a integração perfeita de várias etapas-chave no framework tecnológico. 1. Estabelecer metas claras alinhadas aos objetivos de negócio Iniciar uma estratégia de análise de dados requer a definição de metas precisas e alinhadas que ressoem com os objetivos gerais do negócio. De acordo com insights da mesma pesquisa da Forrester, 62% das empresas priorizam a personalização durante a fase de compra , o que indica que elas podem estar negligenciando a igualmente importante etapa pós-venda. Nesse estágio decisivo, é necessário articular o propósito de uma estratégia de dados, seja para melhorar a experiência do cliente, otimizar a eficiência operacional ou alcançar marcos específicos do negócio. 2. Identificar e aproveitar as fontes de dados disponíveis Uma estratégia de dados abrangente envolve a identificação e o aproveitamento de fontes de dados internas e externas . É crucial mapear todos os pontos de coleta de dados, desde interações com clientes até informações transacionais e dados comportamentais, integrando essas fontes de maneira coesa. Desse modo, as empresas podem efetivamente explorar a riqueza de informações provenientes de bancos de dados, além de obter insights sobre dinâmicas externas, como as tendências de mercado em evolução e os movimentos dos concorrentes . Essa abordagem vai além dos dados e aproveita a inteligência para criar uma vantagem estratégica decisiva no cenário de negócios. 3. Coleta e preparação de dados para Machine Learning (ML) Preparar dados para aplicações de Machine Learning é um passo crítico na jornada da estratégia de dados. É necessário garantir que os dados coletados não sejam apenas volumosos, mas também refinados para uma análise otimizada. Isso requer uma limpeza, transformação e organização meticulosa dos dados brutos, assegurando que estejam prontos para as aplicações sofisticadas de machine learning. Implementação de modelos de Machine Learning Esta etapa crucial envolve a implementação de modelos de Machine Learning. Possuir um amplo espectro de capacidades torna essa transição tranquila e eficaz. A abordagem começa com a definição clara do problema, seguida pela coleta e preparação dos dados. A análise exploratória e a seleção de características ajudam a refinar os dados antes do treinamento do modelo. Após escolher o modelo adequado e treiná-lo, é essencial avaliar seu desempenho e realizar ajustes contínuos. Finalmente, a implementação em produção e a manutenção garantem que o modelo permaneça relevante e eficaz. Domínio da análise de dados Você pode otimizar dados para modelagem de AI/ML empregando técnicas especializadas em limpeza, transformação e criação de features; isso assegura que os dados se tornem uma base robusta para algoritmos preditivos. Excelência na criação de modelos A arte de moldar algoritmos para atender a necessidades específicas é essencial para alcançar a excelência na criação de modelos. Isso orienta todo o ciclo de vida dos modelos de Machine Learning – desde a seleção e treinamento até o ajuste fino . O resultado é um conjunto de modelos que não apenas performam de maneira ótima, mas são adaptados às necessidades únicas de cada negócio . Implantação e supervisão simplificadas Implementar modelos de Machine Learning não é o fim , mas o começo de um processo contínuo. Praticar MLOps (operações de machine learning) para colocar a AI Generativa em ação de maneira contínua é fundamental. Dessa forma, não apenas implantamos um modelo, como também monitoramos ativamente seu desempenho ao longo do tempo, garantindo a resolução rápida de problemas e permitindo que as empresas se concentrem no que realmente importa. Defendendo a AI Generativa responsável Ética é fundamental, por isso garantir que as soluções de AI Generativa sejam não apenas inteligentes, mas também eticamente sólidas e centradas na privacidade é primordial. Tal abordagem deve incorporar intrinsecamente privacidade e residência de dados, alinhando-se com rigorosos padrões de governança. Esse compromisso mitiga riscos por meio de políticas e práticas vigorosas, protegendo contra armadilhas inesperadas e garantindo conformidade com as regulamentações de dados regionais e globais. Com isso, fomentamos um ambiente de confiança e confiabilidade, essencial para a implementação sustentável e responsável da AI. Parceria inovadora para a transformação A implementação de soluções de Machine Learning não é apenas um processo técnico, mas uma jornada transformadora. É importante não somente implementar, mas liderar a mudança, facilitando a integração perfeita, a comunicação com stakeholders e as transições que fazem a inovação parecer natural. É assim que as soluções de ML se tornam uma parte intrínseca da cultura do negócio. Integrando o Machine Learning à estratégia de hiper personalização Já entendemos que machine learning e AI são muito importantes na construção de uma estratégia de hiper personalização. Utilizar essas tecnologias é estar pronto para desbloquear novas possibilidades e redefinir o futuro dos negócios e o sucesso do cliente. A AWS oferece alguns serviços que podem apoiar nessa jornada. São eles: Amazon SageMaker Uma plataforma para desenvolvimento de AI/ML versátil: ele simplifica o processo de construção, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning. Sua escalabilidade e facilidade de uso o tornam um ativo valioso para empresas que buscam implementar a hiper personalização. Por exemplo, a Amazon utiliza o SageMaker para personalizar recomendações de produtos em tempo real, analisando milhões de interações de clientes para sugerir produtos que cada usuário está mais propenso a comprar. Além disso, o SageMaker permite automatizar a detecção de fraudes em transações financeiras, utilizando modelos de Machine Learning que identificam padrões anômalos com alta precisão. Amazon Rekognition Análise de imagem e vídeo impulsionada por Machine Learning. Este serviço pode aprimorar a hiper personalização ao reconhecer e analisar conteúdo visual, permitindo recomendações personalizadas com base nas preferências do usuário. Por exemplo, empresas de varejo online podem usar o Rekognition para permitir que os clientes façam buscas visuais de produtos, encontrando itens semelhantes com base em imagens enviadas, aprimorando assim a experiência de compra. Amazon Forecast Um serviço de previsão totalmente gerenciado. Quando integrado a uma estratégia de hiper personalização, pode prever comportamentos dos consumidores, otimizar a alocação de recursos e melhorar a experiência geral do cliente. Amazon QuickSight É um serviço de Business Intelligence (BI) que permite criar e publicar Dashboards interativos e visualizações de dados. Ele pode ser usado para criar visualizações de dados, sendo uma solução totalmente gerenciada e integrada com outros serviços da AWS. Revelando histórias de sucesso com as soluções de Machine Learning da e-Core Para converter teoria em prática, é essencial mostrar exemplos reais onde as soluções de machine learning da e-Core entregaram benefícios tangíveis. 1. Capacitando a manutenção preditiva na indústria de papel Utilizando o Amazon SageMaker, a e-Core colaborou com um dos principais produtores de papel do Brasil. Implementamos um modelo de Deep Learning para manutenção preditiva, com os seguintes resultados: Aumento da eficiência operacional. Redução do tempo de inatividade. Economias substanciais de custos. 2. Otimizando avaliações de veículos com Amazon Rekognition Em uma plataforma digital para veículos usados, a e-Core aproveitou o poder do Amazon Rekognition. A implementação de um modelo de Deep Learning focado na detecção de danos em carros agilizou o processo de avaliação, proporcionando estimativas mais rápidas e precisas, melhorando assim a satisfação do cliente. 3. Otimizando operações de call center com Amazon Forecast Em colaboração com uma empresa de call center, a e-Core implantou um modelo de Deep Learning usando Amazon Forecast. Ao prever com precisão os volumes de chamadas, o negócio alcançou: Alocação ótima de funcionários. Redução dos tempos de espera dos clientes. Melhorias significativas no atendimento ao cliente. 4. Melhorando a segurança na logística marítima com Amazon SageMaker Em uma grande organização de logística portuária e marítima, a e-Core utilizou o Amazon SageMaker para treinar um modelo de Deep Learning para detecção de objetos por equipamentos de segurança. Melhorar a segurança no trabalho com tecnologia resulta em: Melhoria nos protocolos de segurança. Redução de acidentes de trabalho e conformidade com regulamentos de segurança. Redução nos custos de seguro e melhoria no moral dos funcionários. Navegando no horizonte da hiper personalização com a e-Core A hiper personalização se destaca como um farol de inovação centrada no cliente para empresas de diferentes setores. É evidente que uma estratégia de dados robusta, entrelaçada com as capacidades de Machine Learning, é a bússola que guia as empresas rumo a um sucesso sem precedentes. Essa jornada exige um parceiro estratégico como a e-Core que, com seu legado de excelência, emerge como catalisador para empresas que buscam desbloquear todo o potencial das experiências hiper personalizadas. Fale com nossos especialistas e entenda como nossa expertise pode transformar seu negócio, convertendo dados em insights acionáveis e experiências excepcionais para os clientes. Entre no futuro da hiper personalização com a e-Core.

Nos últimos anos, a ascensão da computação em nuvem revolucionou a forma como as organizações operam, proporcionando flexibilidade e escalabilidade sem precedentes. No entanto, a transição de investimentos de CapEx para OpEx em tecnologia também trouxe consideráveis desafios financeiros, destacando a necessidade crítica de uma abordagem eficaz para a gestão de custos em ambientes de nuvem. Nesse contexto, surge o conceito central de FinOps: um framework em constante evolução destinado a otimizar a gestão financeira nesse novo paradigma tecnológico. Este artigo lança luz sobre o que é FinOps, proporcionando uma compreensão clara sobre sua criação, importância no cenário empresarial atual e dicas sobre sua implementação. O imperativo FinOps Antes da era da computação em nuvem, a implementação de novas soluções exigia um processo complexo e demorado. As equipes de Desenvolvimento e Engenharia precisavam solicitar servidores ao departamento de compras, que então adquiriam a infraestrutura. Nessa época, era comum a demanda mudar e, quando os servidores eram comprados, às vezes já estavam ultrapassados. Por fim, a equipe de infraestrutura tinha que configurar o sistema operacional, as políticas de segurança, a rede e dar acesso à equipe de desenvolvimento. Embora isso permitisse um alto grau de controle sobre os custos, o resultado muitas vezes era uma desaceleração considerável no processo de inovação. A ascensão da computação em nuvem virou esse modelo de cabeça para baixo. As equipes agora podem configurar rapidamente a infraestrutura e experimentar novas soluções, acelerando a inovação. No entanto, essa liberdade muitas vezes levou a gastos descontrolados e redução da visibilidade sobre os custos. O conceito de FinOps foi criado para abordar essa questão, promovendo uma parceria entre as equipes de tecnologia e finanças para gerenciar eficazmente os gastos com a nuvem. Qual é a definição de FinOps? 1. Como o tempo é alocado? A FinOps Foundation descreve FinOps como “ um framework operacional e prática cultural que maximiza o valor comercial da nuvem, permite a tomada de decisões orientadas por dados em tempo hábil e cria responsabilidade financeira através da colaboração entre equipes de engenharia, finanças e negócios ”. FinOps, portanto, é uma prática organizacional que visa garantir que as empresas estejam utilizando seus recursos de nuvem de forma eficiente e eficaz. Em resumo, FinOps ajuda as organizações a: Trazer responsabilidade financeira no modelo de custo variável na nuvem; Permitir a sincronização distribuída de TI, finanças e negócios para agilidade, custos e qualidade; Alocar custos de tecnologia vinculados à geração de valor comercial para a organização. Para entender melhor: uma analogia com a conta de luz Por definição, a Computação em Nuvem é a disponibilidade sob demanda de recursos de sistemas de computador sem gestão ativa direta pelo usuário. Com isso em mente, podemos fazer uma conexão com a forma como consumimos eletricidade: ela está (quase) sempre disponível, existe uma enorme rede de cabos que cuida de levar a eletricidade até nós, e no final do mês, pagamos apenas pelo que usamos, sem necessidade de pagamentos antecipados ou compromisso. No contexto do uso da eletricidade, alguns serviços são essenciais (como geladeiras), justificando seu custo. Outros (como micro-ondas) economizam tempo e dinheiro. Mesmo serviços não essenciais (como TV) podem oferecer benefícios em certos cenários, como entretenimento que não é crucial para nossa sobrevivência, e pequenas despesas desnecessárias (como deixar luzes acesas) podem se acumular. Escolher quais serviços de nuvem usar é semelhante a selecionar quais aparelhos ligar, considerando seu retorno sobre o investimento. Podemos decidir que vale a pena ligar o ar-condicionado em um dia quente porque temos uma reunião importante e precisamos de uma boa noite de sono, por exemplo. O panorama do FinOps A pesquisa ‘State of FinOps Survey 2024’ ilumina o panorama atual, baseando-se em insights de 1.245 gerentes de tecnologia que supervisionam um gasto anual médio de US$44 milhões em nuvem. A pesquisa revela uma mudança notável nas prioridades, com um foco acentuado na redução de desperdícios e no gerenciamento eficaz de custos da nuvem. Essa mudança reflete um reconhecimento crescente da importância da prudência financeira junto com a inovação tecnológica. Principais descobertas incluem: Mudança de Prioridades : Reduzir desperdícios e gerenciar o consumo tornaram-se as principais prioridades para os praticantes de FinOps, superando a capacitação dos engenheiros para agir. Foco na Otimização : O gasto com computação continua sendo a área mais beneficiada, com esforços de otimização se expandindo para outras categorias de gastos, como armazenamento e bancos de dados. Desafios de Previsão : As capacidades de previsão precisam de melhorias consideráveis, com muitas funcionalidades desejadas ainda não implementadas. Valor dos Relatórios de Autoatendimento : Os engenheiros estão obtendo o maior valor dos relatórios de autoatendimento, indicando uma capacitação bem-sucedida dentro do framework de FinOps. Impacto da Inteligência Artificial : Embora a adoção de IA/ML continue a crescer, apenas uma minoria das organizações está atualmente gerenciando os custos de IA/ML dentro de sua prática de FinOps. Esses desafios destacam a necessidade urgente de adotar práticas de FinOps nas organizações, proporcionando uma abordagem equilibrada entre agilidade e responsabilidade financeira. Embarcando na jornada FinOps Adotar FinOps envolve várias iniciativas ao longo da jornada, incluindo: Implementar ferramentas e processos para gerenciar os custos da nuvem, evitando investimentos excessivos e desnecessários, identificando áreas com potencial de economia e otimizando o uso dos recursos existentes; Promover a colaboração entre as equipes de finanças e tecnologia para estabelecer políticas e práticas que ajudem a garantir uma gestão eficaz dos custos da nuvem, incluindo a definição de orçamentos e incentivos para garantir um consumo consciente sem sacrificar a velocidade. Para uma adoção bem-sucedida do FinOps em sua organização, há muito material e documentação relacionados às melhores práticas, especialmente com base no FinOps Framework. Este framework delineia os papéis e responsabilidades de cada uma das Personas de FinOps e incorpora princípios fundamentais que orientam a jornada FinOps em suas várias fases. Ao abraçar essa abordagem estruturada, as organizações podem integrar mais facilmente os princípios do FinOps em sua cultura, alcançando um equilíbrio harmonioso entre inovação tecnológica e responsabilidade financeira. e-Core: seu parceiro na implementação de FinOps Na e-Core, ajudamos várias organizações a melhorar sua cultura FinOps, começando com ganhos rápidos e aumentando a complexidade à medida que a maturidade evolui. Depois de entender seus desafios e objetivos atuais, trabalhamos juntos para projetar um plano de adoção específico para suas necessidades, criando uma estratégia de adoção de FinOps que garante uma transição suave e bem-sucedida para um modelo de gestão de nuvem mais responsável financeiramente. Se interessou e quer elevar sua gestão financeira da nuvem para o próximo nível? Entre em contato com nossos especialistas e impulsione sua estratégia FinOps.

Num cenário em que o uso da tecnologia avança como diferencial competitivo para as empresas, extrair valor dos dados se torna cada vez mais importante. No entanto, observamos que muitas empresas afirmam ser orientadas por dados, mas na prática, não o são. De acordo com pesquisas, embora haja muita geração de dados, existe uma falta de gestão de dados. Além disso, muitas equipes de dados estão sobrecarregadas, e poucas empresas possuem uma estratégia de dados claramente definida. Mas o que significa ser orientado por dados? Como extrair, interpretar e gerenciar dados de forma adequada para tomar decisões mais eficazes? Quais são os passos para transformar tudo isso em resultados tangíveis , que se traduzam em receita e lucro para as organizações? Vamos detalhar todos esses pontos a seguir. O que significa ser orientado por dados? Antes de qualquer coisa, é preciso primeiro entender o que o data driven realmente significa. Uma definição que eu gosto bastante está no material “Estratégia de Dados Moderna” da AWS e explica o que uma empresa precisa ter para se considerar data driven: “Um plano ágil de ações alinhadas que englobam mentalidade, pessoas, processos e tecnologia, acelerando a criação de valor ao apoiar diretamente os objetivos estratégicos de negócios.” A partir dessa definição, podemos notar alguns pontos importantes onde muitas empresas falham na implementação de uma estratégia que as torne, de fato, data driven. Primeiro, o plano de implementação deve ser ágil e alinhado com três pilares fundamentais: pessoas, processos e tecnologia . Outro ponto importante é a criação direta de valor. Muitas empresas acreditam ser orientadas por dados, mas carecem de maneiras de medir esse impacto e conectá-lo aos objetivos de negócios. Também notamos que as empresas que já possuem uma cultura orientada por dados compartilham algumas características comuns. Características de uma empresa data driven Empresas verdadeiramente orientadas por dados têm algumas semelhanças entre si. Pensando em termos de agilidade, elas não apenas “pensam grande” , mas também entregam de modo iterativo, priorizando as entregas que geram mais valor no menor tempo possível para o negócio. Além disso, essas empresas conseguem alinhar uma visão entre TI e Negócios, cultivando uma cultura de aprendizado focada em experimentação e inovação . Por fim, mas não menos importante, elas têm estruturas maduras para privacidade, segurança, conformidade e governança que não impedem a inovação. Essas semelhanças podem ser organizadas em cinco pilares principais: 1. Como o tempo é alocado? Nas empresas orientadas por dados, em vez de encontrar e acessar dados, o uso do tempo está sempre focado na inovação para atender às prioridades dos clientes. Contudo, o que acontece na maioria das empresas é diferente: de acordo com um estudo da IDC, 26% do tempo de um funcionário médio é gasto procurando e consolidando informações distribuídas em diferentes sistemas . Isso significa que aumentar a facilidade e a rapidez de acesso aos dados pode ter um impacto significativo na receita. 2. Como são tomadas as decisões? Para uma tomada de decisão verdadeiramente orientada por dados, é necessário testar e medir as ações , avaliando continuamente os feedbacks. Sempre que houver uma sugestão, ela deve ser considerada no contexto de um teste A/B para avaliar corretamente o resultado. Um bom exemplo é a Netflix, que com menos de 20 anos de existência, já realizou mais de 33 milhões de experimentos. 3. Como é feito o trabalho? Outro ponto que influencia muito a velocidade da inovação é o tempo que se leva para tomar decisões . Em empresas com uma estrutura hierárquica forte, as decisões demoram mais para serem tomadas e, muitas vezes, quem toma a decisão não é quem tem mais informações para fazer isso. Um bom exemplo de trabalho e tomada de decisão eficiente está na Amazon, onde eles utilizam o conceito de “equipes de duas pizzas” e há mais de 3.000 times distintos inovando com dados, sempre com autonomia para tomar decisões dentro de seu escopo de trabalho. 4. Como a tecnologia é construída? Nas empresas que acreditam ser orientadas por dados, mas na prática não são, há um foco na tecnologia, mas sem acompanhar o impacto real no negócio. Isso significa que quando os departamentos não se comunicam, as inovações estão voltadas para aprimorar ferramentas, em vez de medir o valor gerado para a empresa. Além disso, hoje já existem tecnologias projetadas para finalidades específicas, o que é essencial para uma estratégia de dados eficiente. Na Fórmula 1, por exemplo, 1,1 milhão de pontos de dados são coletados por segundo a partir de 120 sensores. Trabalhar com esse volume de dados só é possível utilizando a tecnologia mais apropriada para cada necessidade, jamais tentando adaptar a necessidade à tecnologia . 5. Como os dados são vistos? Uma das maiores mudanças dos últimos anos está na maneira como as empresas enxergam os dados. Por muito tempo, os dados foram vistos como plataformas, sendo que as soluções eram construídas a partir deles. Atualmente, percebemos que as empresas mais bem-sucedidas enxergam os dados como produtos. Os dados são um ativo coletivo, compartilhado entre diferentes linhas de negócios . Nesse sentido, temos produtores e consumidores de dados, com responsabilidade pela gestão e geração de valor a partir deles. Finalmente, como se tornar orientado por dados? Como podemos entender, uma estratégia de dados envolve vários aspectos e requer uma dedicação significativa para ser construída. No entanto, quando bem implementados, esses esforços podem trazer grandes retornos para a empresa. Para avançar na construção de uma cultura orientada por dados, o primeiro passo é entender em que ponto da jornada a empresa está para, depois, criar um plano de ação. Isso pode ser feito por meio de uma avaliação de maturidade de dados. Além disso, uma das melhores maneiras de acelerar o processo é utilizando casos reais. Identificar um desafio da empresa e entender como uma estratégia de dados pode ajudar a resolvê-lo aumenta o conhecimento da equipe, gera valor e traz retornos tangíveis com a mentalidade de “ Pense Grande. Comece Pequeno. Escale Rápido “. Para identificar oportunidades para essas iniciativas, é possível utilizar a metodologia D2E (data driven Everything) , baseada no Working Backwards. Essa abordagem ajuda a entender os desafios dos clientes, sejam internos ou externos, conhecer melhor as personas e desenhar um roadmap começando com um MVP. Transforme seus negócios com as estratégias “Data Driven Everything” da e-Core Somos Parceiros Certificados AWS D2E. Entendemos seus desafios e desenvolvemos a melhor estratégia “Data Driven Everything” para o seu negócio. Planejamos e executamos um roadmap especificamente desenhado para os casos de uso mais complexos da sua empresa, independente do seu setor de atuação, garantindo as melhores práticas em segurança, desempenho e otimização de custos. Se você deseja alcançar resultados tangíveis com uma cultura verdadeiramente orientada por dados, entre em contato conosco !

No atual cenário de rápida evolução da gestão de serviços de TI (ITSM) , adotar o princípio da melhoria contínua nunca foi tão importante. Esse conceito, uma prática central emprestada do Agile e integrada ao ITIL 4 , é um dos elementos fundamentais da Cadeia de Valor de Serviços . Ele se refere a uma necessidade de um ciclo contínuo de revisão e refinamento dos processos para melhorar a entrega de serviços de TI. No núcleo desse princípio está o uso estratégico de métricas de ITSM. Para otimizar a entrega de serviços de TI , é essencial analisar e interpretar consistentemente os dados de desempenho. Essa abordagem permite que as organizações identifiquem áreas de melhorias e avaliem o impacto das mudanças implementadas. Como diz o famoso ditado de Peter Drucker, “Você não pode melhorar o que não mede” . Ou seja, as empresas precisam escolher as métricas certas para visualizar o que está acontecendo em suas operações. No entanto, a tarefa de selecionar essas métricas se torna mais difícil com o desafio da sobrecarga de dados. Afinal, os departamentos de TI estão inundados com diversos tipos de dados , desde registros de problemas e mudanças até solicitações de serviço e detalhes dos usuários. Essa riqueza de informações, embora potencialmente valiosa, pode muitas vezes levar a conjuntos de dados desconectados , dificultando que os líderes obtenham uma visão abrangente necessária para a tomada de decisões informadas. Implementar ITSM oferece uma vantagem significativa: a capacidade de agregar dados. Esse processo envolve a compilação de várias peças de informação de toda a organização, um passo crucial para tomar decisões com base em dados e identificar tendências . No entanto, isso é apenas o começo da jornada. O setor de TI enfrenta mais desafios na utilização eficaz desses dados agregados. Desenvolver a capacidade de selecionar dados relevantes para melhorar processos e serviços é uma habilidade essencial para as suas equipes. Essa habilidade é vital para transformar dados brutos em insights acionáveis que impulsionam a melhoria contínua e a excelência operacional. Este artigo tem como objetivo lançar luz sobre esse desafio, oferecendo dicas práticas para líderes de TI . Explorando como selecionar métricas que se alinhem com os princípios ágeis integrados em suas estruturas de ITSM, é possível capacitar as equipes de TI a efetuar melhorias significativas e contínuas na entrega de seus serviços. Para descobrir insights valiosos, é preciso olhar além da superfície. Pegue-se o Dropbox como exemplo: após seu lançamento, em setembro de 2008, a empresa rapidamente percebeu que as indicações eram essenciais para adquirir novos clientes. Ao recompensar com armazenamento extra tanto as pessoas que indicavam o produto quanto os novos usuários indicados, a empresa provocou um crescimento de 3900% em 15 meses. Imagine se apenas métricas básicas – como uso de armazenamento ou crescimento geral de clientes – fossem monitoradas, sem se concentrar nas estratégias de aquisição. Esse princípio se aplica de forma abrangente. Por exemplo, em TI, não basta saber que a resolução de um incidente atrasou. Métricas eficazes de ITSM podem revelar insights mais profundos , como atrasos no engajamento da equipe correta devido à má documentação de resoluções de incidentes anteriores semelhantes. Essa abordagem não apenas identifica o problema, mas também sugere passos acionáveis para melhorias, indo além da mera observação para facilitar soluções reais. + Estudo de caso: ITSM da Seguros Unimed gerencia SLA de 15 minutos para salvar vidas Afaste-se das métricas de vaidade do ITSM Métricas de vaidade são métricas que fazem você parecer bem para os outros, mas não ajudam a entender seu desempenho para definir estratégias futuras . Sua métrica deve levar a um curso de ação ou a tomar uma decisão mais informada. Ela deve permitir que você reproduza bons resultados, sendo específica e mensurável. Se você não puder controlar as variáveis para ajudar a repetir os resultados, então você não pode melhorar as métricas. Um exemplo disso é o volume de tickets . Uma grande quantidade de tickets não implica em baixa satisfação do usuário ou que sua equipe não está trabalhando efetivamente. Se você aproveitar outras informações além do número de tickets (como data e hora de criação, tipo de solicitação, entre outros dados que podemos obter do Jira, por exemplo), pode identificar padrões potenciais e usar esses dados para, por exemplo, designar agentes de suporte para um período de alto volume ou focar em artigos da base de conhecimento que podem ajudar a desviar essas solicitações. Métricas confiáveis são inegociáveis Você precisa garantir que os dados sejam uma verdadeira reflexão da realidade, afinal, eles podem ser manipulados. Imagine que sua equipe de suporte foi pressionada pela equipe executiva para definir um SLA de tempo de primeira resposta. Seu Objetivo de Nível de Serviço (SLO) foi definido como 90% dos tickets, atendendo ao SLA definido. Sem transparência e visibilidade suficientes, o que aconteceria se a própria equipe criasse tickets em massa e respondesse rapidamente a eles apenas para cumprir os números que foram exigidos, burlando uma análise real do SLO? Um de nossos clientes viveu um cenário de falta de confiança nos dados, pois os relatórios eram exportados em formato CSV. Após a implementação do JSM e com as práticas corretas de ITIL em vigor, os dados se tornaram mais confiáveis, pois os indicadores de desempenho da equipe são gerados automaticamente pela ferramenta e podem ser compartilhados em tempo real . Isso permitiu que a empresa tomasse decisões estratégicas de gestão baseadas em dados confiáveis, facilitando a melhoria contínua na prestação de serviços. À medida que os negócios evoluem, suas métricas também devem evoluir Jacob Drucker detalhou à revista Forbes como sua empresa inicialmente se concentrou em listar o maior número possível de vendedores para estabelecer credibilidade. Uma vez alcançada uma massa crítica, eles mudaram a atenção para expandir a variedade e a profundidade dos produtos. Eventualmente, suas métricas evoluíram para enfatizar os tempos de envio e a conformidade com as diretrizes de envio. Essa narrativa destaca um ponto crucial: métricas que impulsionam um negócio no início podem se tornar menos relevantes à medida que as prioridades mudam e a empresa cresce . Se abordarmos isso do ponto de vista do ITSM, podemos pensar na Resolução na Primeira Chamada , por exemplo. Isso pode ser relevante para uma organização quando ela está começando a implementar uma plataforma de Service Desk, mas à medida que amadurece e implementa outros processos, como gestão do conhecimento, o ticket que seria resolvido na primeira chamada pode começar a ser resolvido pelo próprio usuário através de um Portal de Autoatendimento, aproveitando os artigos da base de conhecimento. Lembre-se: métricas devem ajudar sua empresa a descobrir o que você não sabe. Em última análise, a melhoria contínua das métricas de ITSM está fundamentada nos pilares do Scrum: Transparência, Inspeção e Adaptação . Se você está enfrentando desafios com suas métricas ou buscando avançar suas práticas de ITSM, entre em contato com a e-Core . Podemos ajudar a integrar suas ferramentas para melhorar a visibilidade e transparência em todas as soluções, permitindo a tomada de decisões baseada em dados.