Setembro 2018

Estágios de Verão 2018

É em modo de coração cheio que fechamos mais um programa de Estágio de Verão na Xpand IT. Esta terceira edição prometia apostar no verdadeiro potencial e proporcionar uma experiência marcante durante as férias de Verão a estudantes e recém-licenciados. E o prometido é devido: recebemos 23 participantes, distribuídos entre os escritórios de Lisboa, Braga, Porto e Viana do Castelo. Todas as áreas tecnológicas da Xpand IT receberam de braços abertos os estagiários, que foram rapidamente integrados nos projetos e nas diferentes iniciativas do dia-a-dia da empresa.

Durante este acolhimento, quisemos transmitir o ADN da Xpand IT, que vai além dos desafios profissionais nos vários projetos; foi com esse espírito que organizámos diversos almoços nas várias equipas para promover o convívio e amizade entre colegas e criámos diversas iniciativas desportivas, como treinos de corrida semanais e uma aula de Surf, porque somos fieis ao princípio “corpo são, mente sã”.

É com enorme satisfação que dizemos que o balanço destes dois meses ao abrigo do programa de Estágios de Verão 2018 foi bastante positivo tanto para a empresa como para quem nos visitou. Feito o balanço, partilhamos alguns testemunhos pela voz de quem por cá passou:

Até agora esta experiência foi fantástica. O início do meu projeto foi muito diferente dos que experienciei na Faculdade, fez-me investigar conceitos que eu conhecia, mas nunca tinha utilizado. No fundo, a experiência é muito enriquecedora, não só por causa do projeto em si, mas também devido a toda a rotina do trabalho que eu não tinha experienciado. O escritório de Braga é um ótimo sítio para trabalhar, porque todas as pessoas fazem com que te sintas confortável e ajudam-te sempre que precisas.

Adriana Guedes

Depois de 5 semanas a trabalhar na Xpand IT, sinto que estou mais confortável e consigo resolver problemas mais facilmente, a cada dia que passa. O ambiente laboral motiva-me para alcançar o meu potencial absoluto, não apenas com projetos de trabalho, mas também projetos pessoais, criando com isto uma sede de conhecimento que nunca senti antes.

António Melo

É uma experiência épica, sinto que a Xpand IT é uma empresa cativante, com pessoas simpáticas e alegres, sempre prontas para nos ajudar. Tenho sorte em trabalhar em algo que realmente gosto. Graças a isso, venho sempre trabalhar para a Xpand IT com um sorriso!

Cláudio Correia

Esta experiência foi mais uma edição de sucesso, pautada tanto pela integração nas equipas como pela contribuição dos estagiários nos vários projetos desenvolvidos nas equipas técnicas.

Aqui ficam alguns dos melhores momentos do nosso acolhimento:

  • Estágios de Verão
  • Estágios de Verão
  • Estágios de Verão
  • Estágios de Verão
  • Estágios de Verão
  • Estágios de Verão

A maior prova deste sucesso é termos ganho uns quantos colaboradores que vão integrar a empresa e continuar connosco vestindo a camisola de Xpanders!

Ana PaneiroEstágios de Verão 2018
read more

Machine Learning: aprender de forma autónoma

Com o movimento de transformação digital, o ramo de Machine Learning foi ganhando cada vez mais tração. Primeiramente assente numa teoria que advogava que os computadores poderiam aprender a efetuar tarefas específicas e a reconhecer padrões, o desafio colocado era simples: verificar se os computadores poderiam aprender com os dados.

Machine Learning proporciona aos sistemas a possibilidade de aprender e melhorar com a experiência, sem necessidade de haver uma programação específica para esse efeito. O foco é no desenvolvimento de programas que utilizem os dados disponíveis e consigam aprender por si. Os modelos matemáticos são construídos e alimentados com – potencialmente – grandes volumes de dados. Os algoritmos aprendem a identificar padrões e a retirar insights que são aplicados quando se processa nova informação. Este termo surgiu em 1959, quando o pioneiro Arthur Samuel definiu Machine Learning como a capacidade de um computador aprender sem ser explicitamente programado para o fazer.

Este processo de aprendizagem começa com processamento de dados, tentando identificar padrões. O objetivo principal é de permitir que os computadores aprendam autonomamente sem assistência humana, usando esse conhecimento para tomar decisões em concordância com o que foi “aprendido”. Embora os algoritmos de machine learning tenham estado presentes durante muito tempo, a aplicação destes cálculos matemáticos a Big Data, cada vez com maior fluidez, é um desenvolvimento mais recente. No entanto, de acordo com relatórios da indústria, o que se considera hoje em dia ser um crescimento tão exponencial nesta área, daqui a 50 anos será apenas visto como “baby steps”. É esperado que este ramo de IA cresça de forma muito acelerada nos próximos tempos.

Exemplos de Machine Learning

O interesse recorrente nesta prática é devido a alguns fatores que também tornaram o data mining e a análise Bayesiana extremamente populares. O crescimento no volume e variedade de dados disponíveis, o processo computacional que é mais barato e mais poderoso, e o armazenamento com um custo mais reduzido representam alguns dos atrativos deste ramo.

Alguns exemplos da aplicação de machine learning em algumas empresas incluem veículos de condução autónoma; recomendações de plataformas online como Amazon e Netflix com base no comportamento dos utilizadores; sistemas de reconhecimento de voz como a SIRI e Cortana; a plataforma Paypal assente em algoritmos de machine learning para combater a fraude, analisando grandes quantidades de dados do cliente e avaliando o risco; o modelo da Uber que utiliza algoritmos para determinar hora de chegada e determinar localizações de  partida; mecanismos de deteção de SPAM na conta de e-mail; reconhecimento facial que ocorre em plataformas como o Facebook.a

Indústrias apostam em Machine Learning

A maioria das indústrias com grandes quantidades de dados já reconheceu o potencial desta tecnologia. A possibilidade de extração de insights permite às empresas obter uma vantagem competitiva e trabalhar de forma mais eficiente.

Serviços Financeiros

Tanto os bancos como as demais entidades financeiras estão a usar machine learning com dois propósitos: retirar insights valiosos dos dados e prevenir a fraude. Os insights identificam oportunidades de investimento adequadas aos perfis dos clientes, e no campo da fraude, são identificados clientes de alto-risco.

Para além disso, com esta tecnologia também se consegue influir o nível de satisfação do cliente. Recorrendo à análise da atividade do utilizador, as smart machines conseguem prever um possível fecho de conta antes dele ocorrer, por exemplo.

Saúde

As entidades de saúde podem capitalizar na junção entre IoT e análise de dados, para desenvolver melhores soluções para os pacientes. O aparecimento de wearables permite a aquisição de dados relativos à saúde dos pacientes, que por sua vez permite aos profissionais de saúde detetarem padrões relevantes ou situações de risco. Esta tecnologia permite, por isso, melhorar o diagnóstico e o tratamento.

Retalho

Hoje em dia é bastante notório o impato das smart machines na experiência do utilizador. O resultado é um serviço altamente personalizado que inclui recomendações baseadas no histórico de compra ou atividade online; melhoria no serviço de apoio ao cliente e sistemas de entregas, em que as máquinas decifram o significado dos emails dos utilizadores e notas de entregas de forma a priorizar tarefas e garantir a satisfação do cliente; rastrear mudanças de preços, identificando padrões nas flutuações de preços, permitindo estabelecer os mesmos de acordo com a procura. A capacidade de reunir dados, analisar e utilizar os mesmos para personalizar uma experiência de compra (ou implementar uma campanha de marketing) é o futuro da indústria de retalho, por exemplo.

Transporte

Analisar dados para identificar padrões e tendências é chave para a indústria de transporte, uma vez que o aumento de lucro é sintomático de rotas mais eficientes e da previsão de potenciais problemas. A análise de dados e os aspetos modelares de machine learning são ferramentas importantes para empresas de entregas e de transportes públicos poderem aumentar os seus dividendos.

As aplicações de machine learning permitem às empresas automatizar a análise e a interpretação das interações do negócio, retirando insights valiosos que permitem personalizar produtos e serviços, em última instância.  Esta aposta na transformação digital irá certamente traduzir-se num investimento que se revelará uma decisão lucrativa para o negócio.

A Xpand IT tem um portefólio de serviços completo na área de Machine Learning. Se pretender saber como pode colocar Machine Learning ao serviço do seu negócio e obter um verdadeiro valor acrescentado, nós ajudamos. Quer saber de que forma podemos ajudar o seu negócio? Entre em contato connosco aqui e retire o máximo proveito desta tecnologia!

Sílvia RaposoMachine Learning: aprender de forma autónoma
read more

Apache Superset Open Source BI: a quase alternativa a Tableau

O que é o Apache Superset?

O Apache Superset é uma aplicação de Business Intelligence com uma interface minimalista, com visualizações interessantes e que permite a criação e partilha de dashboards.

É uma aplicação simples, que não envolve a necessidade de grandes conhecimentos de programação, permitindo ao utilizador explorar, filtrar e agrupar os dados de forma simples e rápida. E a melhor parte é ser open-source.

O que é que o Apache Superset oferece?

O Apache Superset permite explorar de forma complexa cada visualização ao permitir detalhar cada gráfico/métrica e facilmente filtrar e agrupar os dados, permitindo a construção de dashboards com elevado valor para o utilizador.

Outro atrativo nesta aplicação é o editor SQL/IDE com querying interativa.

Em relação à segurança, o Superset permite definir uma lista de utilizadores, de funções default (associadas aos grupos de utilizadores) e permite visualizar estatísticas de utilizadores, fornecendo controlo total. Permite ainda definir permissões de base, assim como permissões para aceder a certas visualizações ou menus, fornecendo também logs de todas as ações.

Visualmente, o Superset apresenta um interface muito minimalista e bem organizado. Já em termos de facilidade de uso, embora não esteja ao nível do Tableau, o Superset pode ser uma alternativa para a elaboração de dashboards por utilizadores com algum conhecimento de SQL.

Ao nível das funcionalidades e da complexidade que permite colocar nas visualizações, existe um grande hiato para ferramentas como o Tableau.

Suporte de bases de dados

O Apache Superset suporta a maioria das bases de dados SQL, através de Python ORM (SQL ALchemy). Assim é possível aceder a MySQL, Postgres, Oracle, MS SQL Server, MariaDB, Sybase, Redshift entre outros, através da SQLAchemy (mais informação aqui).

O Superset funciona também com Druid (por exemplo, o Airbnb usa Superset com Druid 0.8x), embora não tenha todas as features avançadas disponíveis.

SQL-LAB

Esta feature é definitivamente um plus. O SQL-Lab permite selecionar a base de dados, schema e tabela (que já tenham sido carregadas previamente), e fazer querying interativa, pré-visualizar os dados e também guardar o histórico das queries (como é possível observar abaixo).

SQL Lab

Tem uma camada semântica que permite calcular campos e métricas (por exemplo rácios, ou qualquer coisa que possa ser expressada através de linguagem SQL):

SQL Lab

Histórico de queries

Histórico de queries
Histórico de queries

Também tem disponíveis módulos de Python (algumas macros), dentro do SQL, via Jinja.

O lado menos positivo é que não é possível adicionar ou fazer query de várias tabelas ao mesmo tempo. A solução é fazer uma view que funciona como uma camada lógica que abstrai a query de SQL e dessa forma funciona como uma tabela virtual. A limitação é que existirá sempre uma query a correr em cima de outra query da visualização, pelo que poderão existir issues de performance.

Construir um dashboard

Para criar um dashboard, o Superset funciona da seguinte forma: existem as sources, onde constam todas as bases de dados e tabelas; as slices são as páginas com os gráficos, e por fim os dashboards que são compostos por conjuntos de slices.  Cada slice pode estar associada a um ou mais dashboards.

superset dashboard

Quanto às visualizações, tem à disposição diferentes tipos de gráficos tais como histogramas, box plots, heatmaps ou line charts.

Para editar os gráficos, o processo é simples: do lado esquerdo temos as propriedades disponíveis para cada visualização.

Embora seja flexível na maioria dos campos, o Superset força alguma standardização como é o caso dos schemas de cores.

superset dashboard

Cada visualização permite filtros, através de wildcards.

superset dashboard

O Superset também permite partilhar a visualização, exportar os dados para .JSON ou .CSV e também permite observar a query exata que está a ser realizada em cada visualização.

superset dashboard

Segurança

O Superset tem integração com os principais backends de autenticação (database, OpenID, LDAP, OAuth, REMOTE_USER, …)

Em termos de privilégios, como referido acima, esta aplicação providencia roles default como sejam o Admin (acesso total), Alpha, Gamma, Sql_lab e Public.

É possível estabelecer permissões para cada usuário, restringir o acesso a apenas um subset de fontes de dados, menus, views, métricas específicas e outras ações. Posto isto é relativamente fácil definir que tipo de permissões e/ou acesso a dados que é dado a cada pessoa.

Utilização do Superset

Atualmente, o Superset está a ser usado pelo Airbnb, Twitter, GfK Data Lab, Yahoo!, Udemy e outros. Segundo a página do GitHub o Superset já foi testado em grandes ambientes com centenas de utilizadores. O ambiente de produção do Airbnb corre com Kubernetes e serve mais de 600 utilizadores ativos que visualizam mais de 100 mil gráficos por dia.

Superset Vs Tableau

Tableau

Superset

  • Permite fazer join entre tabelas partindo da mesma DB ou com diferentes DBs.
  • Não permite fazer query/join de múltiplas tabelas. É necessário fazer view by view, o que acarreta ter várias queries o que afeta a performance.
  • Permite customizar os dashboards ao detalhe, com legendas, filtros, etiquetas, etc.
  • As customizações são restritas por tipo de visualização (embora seja possível criar templates de CSS)
  • A aprendizagem inicial é fácil e os utilizadores não precisam de conhecer SQL. A plataforma permite fazer tarefas mais complexas e flexíveis, existindo uma segunda curva de aprendizagem para os utilizadores que querem tirar o máximo partido do Tableau.
  • A aprendizagem não é difícil mas exige que os utilizadores tenham conhecimentos de SQL.
  • Pago
  • Grátis e Open-source

Vantagens principais do Superset

  • Business Intelligence sem necessitar de código (fácil de usar para que não é programador, basta saber o básico de SQL);
  • Setup é fácil e rápido;
  • Fornece um “SQL-Lab” que permite querying interativo;
  • Uma camada semântica que permite enriquecer o dashboard com rácios e outras métricas (baseadas em SQL);
  • Visualização interativa fácil e apelativa, permitindo a exploração de dados;
  • Providencia uma análise de dados simplista, mas que satisfaz as necessidades de clientes mais pequenos ou com menor volume de dados.

Desvantagens do Superset

  • A aplicação não suporta bases de dados NoSQL até ao momento;
  • Tem ainda uma base limitada de apoio, embora a comunidade de utilizadores esteja a crescer;
  • Por vezes o SQL-Lab bloqueia quando se faz queries em grandes quantidades de dados;
  • Não permite fazer visualizações complexas, limitando-se a uma utilização e exploração de dados mais básica.

Susana Santos

Data Scientist, Xpand IT

Susana SantosApache Superset Open Source BI: a quase alternativa a Tableau
read more

As melhores práticas para a gestão de pedidos de serviço

Gestão de pedidos de serviço

O que são pedidos de serviço?

As equipas de TI recebem uma larga variedade de pedidos dos seus clientes, incluindo acesso a aplicações, melhoramentos de software, upgrades de computadores ou novos smartphones, por exemplo. Este tipo de pedidos é classificado segundo a ITIL como “Pedidos de Serviço” e identifica o inerente processo de gestão como “Resolução de Pedidos”. Muitos dos pedidos de serviço são recorrentes, portanto e para obter a máxima eficiência, devem ser definidos processos e procedimentos que sejam repetíveis.

Resolução de pedidos – o que é?

Resolução de pedidos é o processo gerido pela equipa de Service Desk que consiste em resolver um pedido de um cliente. A sua missão consiste em responder ao pedido com o maior e mais elevado nível de qualidade de suporte. Numa organização onde um elevado número de pedidos de serviço têm de ser geridos, é recomendado efetuar a sua gestão numa corrente de trabalho totalmente independente e que possibilite gravar e manusear estes registos de forma separada.

Quais são os 4 processos de TI fundamentais?

  1. Gestão de pedidos de serviço – um pedido formal de um utilizador para algo que necessita de ser providenciado
  2. Gestão de incidentes – uma interrupção não planeada de um serviço de TI ou uma redução da qualidade do mesmo – exemplo: “website em baixo”
  3. Resolução de problemas – eliminar incidentes recorrentes e minimizar incidentes que não podem ser prevenidos – exemplo: “O problema da aplicação de reporting está a ocorrer novamente”
  4. Gestão da mudança – metódo standardizado para controlar mudanças ao sistema de TI para minimizar o impacto nos serviços – exemplo: “O upgrade da base de dados está agora terminado”

Priorização na gestão de pedidos de serviço

Para as equipas de TI nas organizações, os pedidos de serviços excedem muitas vezes a capacidade em termos de tempo e recursos. As equipas de serviços de TI em empresas de grande dimensão, respondem constantemente a pedidos de negócio e muitas vezes “entram em modo”: responder primeiro aos clientes que mais reinvindicam essa atenção. No entanto, os clientes reclamam que é difícil trabalhar com o TI, que este não responde e que leva demasiado tempo a fechar os pedidos de que necessitam para trabalhar. A gestão de pedidos de serviço torna todo este processo bastante mais simples, na medida em que dota as pessoas de uma capacidade “self-service”, fornece respostas com base em sugestões de uma  “knowledge base” e agiliza todo o processo de resolução de pedidos entregando assim, um serviço ótimo. À luz de todas estas questões, existem algumas coisas que as equipas de serviços de IT devem priorizar.

Top 5 de priorizações para entregar um serviço de TI ótimo

  1. Cliente primeiro – as equipas de “service desk” podem várias vezes ser conduzidas pela oferta em detrimento da procura. Está a criar um catálogo de pedidos de serviço com funcionalidades “self-service”, porque acha que é algo bom, ou está a trabalhar diretamente com os seus clientes na satisfação das suas maiores necessidades? Muitas organizações criaram um portal de catálogo de pedidos de serviços que resultou numa utilização baixíssima. Aprenda com os erros de outros e crie algo baseado na procura e não na oferta.
  2. Foco em pedidos “populares” – as equipas de “service desk” tanto podem começar de forma ampla e superficial ou estreita e profunda. Perceba o que vai servir melhor a sua organização e os seus clientes. É uma prática comum, começar com um sub-conjunto de oferta de serviços “populares” e escalar a partir daí com base na sua utilização e feedback. Tente não sobrecarregar em demasia a equipa numa fase inicial e lembre-se de que um lançamento falhado fará com que seja mais difícil fazer com que os clientes voltem para uma 2ª tentativa.
  3. Integre o conhecimento – os clientes procuram por respostas. Forneça-lhes portanto acesso facilitado à “knowledge base” e redirecione tickets com artigos pesquisáveis. Entregar uma experiência self-service que os seus colaboradores adorem, é o primeiro passo para que todo o processo seja facilitado e para que estes voltem a perguntar e encontrar respostas.
  4. Centralize o portal “self-service – os clientes procuram sempre um local único quando procuram ajuda, por isso, mesmo que desenolva o mais poderoso sistema de “self-service”, ele será inútil se os clientes não o encontrarem facilmente. Deve procurar caminhar sempre no sentido da centralização e procurar aumentar o valor fornecido aos clientes quando estes utilizam o catálogo de serviços.
  5. Alavanque a automação – fornecer uma gestão de pedidos de serviço altamente funcional e centrada no conhecimento é um excelente primeiro passo, mas é necessário encontrar formas para que a equipa de TI possa entregar ainda mais valor aos seus clientes com uma experiência self-service. O poder para ser efetivo aqui, encontra-se na automação. Quando conseguir incorporar a automação nas suas funcionalidades de “service desk”, estará a reduzir a carga de trabalho global da sua equipa de TI ao retirar as tarefas mais comuns e repetitivas.

O processo de gestão de pedidos de serviço

Embora possam existir algumas variações na forma como um pedido de serviço é resolvido, é importante focar-se em como pode alavancar a standardização e melhorar a qualidade e eficiência global do serviço. O esquema abaixo representa um processo simples de resolução de pedido de serviço, baseado nas recomendações ITIL e que pode ser usado como um ponto de partida para adaptar processos existentes ou definir novos.

O processo de resolução de pedidos de serviço em resumo:

  1. Um clientes solicita apoio através do seu catálogo de serviços ou via e-mail.
  2. A equipa de “service desk” analisa o pedido em consonância com o processo de qualificação e aprovação.
  3. Um membro da equipa de “service desk” trabalha para resolver o pedido, ou reencaminha o pedido para alguém que o possa fechar.
  4. Após a resolução do pedido, o “service desk” fecha o ticket. O membro da equipa consulta o cliente para assegurar-se de que o pedido deste foi devidamente resolvido.

8 dicas a considerar quando define requisitos de serviço

  1. Comece pelos items mais frequentemente solicitados e escolha aqueles que mais rápida e facilmente são resolvidos. Isto permitir-lhe-á entregar valor imediato aos seus clientes e permitirá que a equipa de “service desk” possa aprender à medida que constrói fases futuras do catálogo de pedidos de serviço.
  2. Documente todos requisitos dos pedidos de serviço (data do pedido, processo de aprovação, procedimentos de resolução, equipa de resolução, “donos” do processo, SLA’s, reporting, etc.) antes de os adicionar ao seu catálogo. Isto possibilitará à equipa de TI, gerir melhor os vários requisitos dos pedidos ao longo do tempo. Este passo é bastante importante para pedidos mais complexos que irão evoluir de futuro.
  3. Capture os dados necessários apra iniciar processos de pedidos, mas não sobrecarregue o seu cliente com demasiadas questões.
  4. Standardize o processo de aprovação sempre que possível. Por exemplo, todos os pedidos para novos monitores são considerados pré-aprovados e todos os pedidos de software carecem de aprovação por parte do superior do cliente.
  5. Reveja o processo e procedimentos de resolução de um pedido para identificar quais as equipas de suporte que são responsáveis pela resposta e se existe algum requisito específico.
  6. Identifique que conhecimento deve ser disponibilizado na “knowledge base” quando é libertada uma oferta de pedidos. O objetivo global do “self-service” é dar aos seus clientes aquilo que querem mais rapidamente e redirecionar pedidos sempre que possível. Desta forma poderá responder a questões através de um simples FAQ, incluindo este conhecimento como parte do plano quando criar uma oferta de pedidos de serviço.
  7. Reveja os Service Level Agreements (SLA’s) para garantir que tem as métricas corretas e as notificações devidamente definidas, permitindo que os pedidos sejam resolvidos num período de tempo viável.
  8. Identifique que reporting é necessário para que possa gerir devidamente todo o ciclo de vida de um pedido de serviço e o respetivo catálogo a longo prazo.

Gestão de pedidos de serviço com Jira Service Desk

O Jira Service Desk está no cerne da abordagem tecnológica da Atlassian à gestão de pedidos de serviço em TI (ou IT Service Management – ITSM). Construído com base na plataforma Jira, o Jira Service Desk é projetado de base para equipas de TI e é a a solução de Service Desk mais colaborativa que existe no mercado. Então, porque usar o Jira Service Desk para gerir pedidos de serviço?

Deixamos que seja um cliente de referência da Xpand IT, o Pestana Hotel Group, a dar-lhe essa resposta, através do testemunho dado no evento Atlassian Jam Sessions, levado a cabo em junho de 2018. Assista ao vídeo:

Quer conhecer melhor o Jira Service Desk?

Temos a iniciativa ideal para si. Se quer conhecer melhor todas as potencialidades desta plataforma de referência para gestão de pedidos de serviço, assista ao Webinar gratuito que a Xpand IT levará a cabo no próximo dia 27 de setembro. Vamos mostrar-lhe de que forma pode criar ou melhorar toda a gestão de service desk na sua empresa. Garanta já a sua slot!

INSCRIÇÃO GRATUITA

Este conteúdo é baseado num artigo publicado no Blog Atlassian – Best Practies for Service Request Management. A Xpand IT é parceira exclusiva Atlassian em Portugal, tendo atingido o estatuto Atlassian Platinum Solution Partner.

Ana PaneiroAs melhores práticas para a gestão de pedidos de serviço
read more

Pledge 1%: O apoio à Associação Crescerbem com Jira Software

A Associação Crescerbem é uma Instituição Particular de Solidariedade Social, fundada em 2011, e que tem como principal objetivo apoiar famílias de crianças que se encontram hospitalizadas e que demonstrem carência económica. A associação iniciou a sua atividade no Hospital Dona Estefânia, em Lisboa, junto ao qual mantem a sua sede, tendo, entretanto, alargado o apoio ao Hospital de Santa Maria e ao Hospital Beatriz Ângelo.

A missão da Crescerbem passa, precisamente, por capacitar as famílias de uma forma personalizada, atendendo às necessidades específicas de cada caso, tornando-as mais autónomas e independentes. Desta forma, o acompanhamento não acontece apenas durante o internamento, mas também no período que se segue após a alta médica.

Com o apoio domiciliário que a associação começou a garantir, outras necessidades foram sendo identificadas – para além do acompanhamento hospitalar – e, a partir desse momento, nasceram inúmeros projetos paralelos, como a dispensa solidária (cabazes de alimentos fornecidos às famílias), a lavandaria ou, ainda, a farmácia solidária (que fornece os medicamentos necesssários).

Apesar do número de famílias apoiadas e da quantidade de processos existentes, a informação ainda se encontrava toda offline. Ou seja, era impossível aceder à informação necessária sem estar fisicamente na sede da associação. Os voluntários passavam horas a procurar processos e a atualizá-los, o que resultava numa enorme falta de visibilidade sobre o estado atual de cada apoio. Informatizar toda esta informação era, por isso, extremamente necessário. No entanto, existia um problema: a falta de meios financeiros para apostar em soluções tecnológicas que conseguissem pôr fim a este problema.

Foi nesta fase que a Donate IT – uma comunidade de voluntários que trabalha em tecnologias da informação – entrou em cena, através de Sofia Neto, voluntária da comunidade e Collaboration & Development Solutions Lead da Xpand IT. Sofia conseguiu aliar o trabalho da Donate IT ao movimento Pledge 1% – movimento ao qual a Xpand IT aderiu no ano de 2017, comprometendo-se a doar, anualmente, 1% de lucro e 1% de produto a instituições de solidariedade social. De forma totalmente pro bono, a Xpand IT disponibilizou Jira Software à Crescerbem (incluindo a implementação e o suporte), cumprindo tanto a visão da Donate IT – ajudar os outros a ajudar – como a do Pledge 1%.

Este projeto, para além de ser extremamente importante na informatização de toda a documentação da Crescerbem, prova que o Jira Software tem muito mais funcionalidades do que a gestão de software. Na prática, pode ser adaptado a qualquer realidade.

Na associação, cada família corresponde àquilo que é um issue no Jira. Quando se inicia um novo apoio com uma nova família cria-se um novo issue e escolhe-se o tipo family. Neste caso, cada issue tem a informação completa que caracteriza cada família: quando se iniciou o apoio, quantos filhos existem, qual a naturalidade da família ou o contacto dos pais, são algumas das informações presentes.

Aparece tudo organizado em diferentes tabs, para que seja mais fácil a consulta e edição da informação de cada família e todas as iniciativas são consideradas subtasks: um apoio domiciliário ou a medicação entregue. Passou, então, a existir um registo de tudo aquilo que é realizado e todos podem aceder a essa informação em qualquer local.

A próxima release já está a ser preparada pela Xpand IT e terá dois objetivos: o primeiro é introduzir o Confluence, de forma a facilitar ainda mais a partilha de informação sobre as tarefas a realizar ou as famílias com processos abertos; e o segundo é incluir o Xporter na oferta, para que a associação consiga exportar facilmente um relatório, por exemplo, para poder apresentá-lo sempre com a melhor formatação.

Com este software temos a possibilidade de informatizar todos os processos sociais e isto significa que, com apenas um clique, conseguimos ter acesso a toda a informação referente às famílias. Qual a importância desta mudança? Vamos ter mais tempo. Tempo para avançar com a expansão para outros hospitais, tempo para ajudar mais famílias, e tempo para avançar com a ideia de um negócio social, que tornará a Crescerbem autosustentável

Isabel Ramos - Co-fundadora, Crescerbem
Ana PaneiroPledge 1%: O apoio à Associação Crescerbem com Jira Software
read more

DevOps não é Dev & Ops – O que eu não sabia acerca de DevOps

Já há muito tempo que ouço falar de DevOps, mas estava profundamente convencida que era demasiado “techy” para mim. Eu pensava que DevOps era sobre Continuous Integration, Automação, e uns tipos fantásticos que se auto-intutulavam de DevOps e que sabiam quer de desenvolvimento de software quer de gestão de sistemas.

Agora, entendo que estava completamente enganada… DevOps não é igual a Dev & Ops a trabalharem juntas, mas antes a uma organização inteira a trabalhar em conjunto, a colaborar, mas colaborar à séria.

Claro que necessitamos de Automação, claro que necessitamos de soluções para Continous Integration, mas não só.

Numa cultura DevOps, devemos seguir estes princípios:

  • “Know the Flow” (Conheça o seu fluxo) = perceber como é que algo vai de “por fazer” a “feito”.
  • Trabalhar de forma aberta e visível = em vez de trabalhar em equipas isoladas, que apenas se preocupam com o SEU trabalho, toda organização trabalha em conjunto para atingir um propósito.
  • Aprender todos os dias & melhorar = Não perca tempo, se algo precisa de ser melhorado, melhore. Aprenda com as falhas e dissemine o conhecimento por toda a organização.

Mas como podemos transformar uma organização inteira? Em baixo, partilho alguns exemplos práticos:

  • Torne o seu trabalho visível para todos, não se preocupe sobre o que é que os outros vão pensar das suas falhas e sucessos.
  • Mude o “mindset”, deixe-me partilhar esta história que uma vez ouvi..

JFK, antigo presidente dos EUA, em visita à NASA, viu um empregado de limpeza e perguntou-lhe: “O que está a fazer?”. Ele esperava uma resposta, como: “Estou a limpar o chão”, mas antes, o empregado de limpeza respondeu: “ Estou a ajudar o homem a chegar à lua”.

  • Adicione o propósito às suas “user stories”, não desenvolva algo para fazer outra coisa, mas porque o que vai desenvolver vai gerar valor, como por exemplo, aumentar a satisfação do cliente em 80%.
  • Colabore, colabore e colabore um pouco mais… Nenhum homem é uma ilha, portanto não trabalhe como estando numa.

As ferramentas não são o mais importante, mas com certeza que ajudam. As sapatilhas de corrida, não fazem de si um corredor, mas vão de facto ajudar a correr melhor.

Se se encontra à procura de ferramentas que o possam ajudar a compreender o fluxo de trabalho, tornam o trabalho da sua organização visível e ajudam a colaborar melhor como equipa, espreite o Jira, que permite às equipas capturar e organizar o trabalho e o mais importante de tudo, colaborar.

Sofia Neto

Collaboration & Development Solutions Manager, Xpand IT

Sílvia RaposoDevOps não é Dev & Ops – O que eu não sabia acerca de DevOps
read more

Xpand IT Recebe Prémio Atlassian Philantropy Partner do Ano 2018

Barcelona, 4 de setembro de 2018  – “São momentos como estes que nos relembram de que o compromisso de dar de volta à comunidade pode, realmente, fazer a diferença e tornar o mundo num sítio melhor”. Foram estas as palavras de Pedro Gonçalves, Co-fundador da Xpand IT, após ter recebido o prémio Philantropy Partner do Ano 2018, em nome da Xpand IT, no Atlassian Summit 2018.

A Xpand IT foi uma das primeiras empresas portuguesas a aderir ao movimento Pledge 1% e foi a primeira empresa portuguesa a doar 1% de lucro e 1% de produto a organizações de solidariedade social. Ao longo de todo o ano de 2017, a Xpand IT envolveu-se profundamente no movimento filantrópico, desenvolvendo inúmeras iniciativas com o intuito de dar de volta à comunidade.

“A Atlassian está bastante contente por poder reconhecer e homenagear a Xpand IT com o prémio Parceiro do Ano 2018”, disse Martin Musierowicz, Head of Global Channels da Atlassian. “Os nossos Solutions Partners são fundamentais para o sucesso dos nossos clientes, e ficamos entuasiasmados por podermos destacar alguns dos nossos parceiros, que estão a superar as expetativas no suporte e implementação de serviços Atlassian”.

A Xpand IT pretende, agora, aumentar a fasquia, e as missões para 2019 são a disseminação do movimento Pledge 1% e a multiplicação do número de iniciativas levadas a cabo, com o intuito de ajudar quem precisa – mantendo sempre o foco em melhorar os processos colaborativos nas organizações apoiadas, através de ferramentas Atlassian.

A Atlassian é uma das maiores empresas de tecnologia do mundo, e é a empresa responsável por produtos como o Jira, Jira Service Desk, Bitbucket ou o Confluence. A sua missão passa por ajudar as equipas a desvendar o seu verdadeiro potencial. A Xpand IT atua como único Solutions Partner em Portugal, tendo já atingido o nível máximo de parceria – Platinum – com um impressionante número de projetos implementados com recurso a produtos Atlassian.

Para Sofia Neto, Collaboration & Development Solutions Lead da Xpand IT, marcar presença no Atlassian Summit, para além de ser uma excelente oportunidade para conhecer novas pessoas e partilhar experiências, é também um forte reconhecimento do trabalho realizado: “Temos a oportunidade de participar em eventos exclusivos como este e a experiência vai muito para além do “tradicional”. Este é o segundo ano consecutivo que a Xpand IT é distinguida  pela Atlassian, desta vez pelo reconhecimento do nosso compromisso para com o movimento corporativo filantrópico Pledge 1%, e isso é algo que nos deixa extremamente orgulhosos e que nos incentiva a ir mais longe. Isto é, sem dúvida, um grande exemplo daquilo que significa ser um Xpander.”

Equipa Xpand IT recebe das mãos do co-fundador da Atlassian, Mike Cannon-Brookes, o prémio Philanthropy Partner no Atlassian Summit 2018, em Barcelona.
Sílvia RaposoXpand IT Recebe Prémio Atlassian Philantropy Partner do Ano 2018
read more