Transformar os dados brutos do Open iT em alavancas de ação

[0:00] Nicolas: Bom dia a todos e sejam bem-vindos. Obrigado e seja bem-vindo por estar aqui no nosso webinar sobre como transformar os dados brutos da Open iT numa ferramenta de ação, nomeadamente com o Power BI para a gestão de licenças. Então, vou apresentar-me: chamo-me Nicolas e sou analista de dados na Open iT. Antes de ser analista de dados na Open iT, fui professor de matemática no ensino secundário, em França e no México. Mas não se preocupem, não haverá muita matemática nesta apresentação. No entanto, talvez venham a notar que fui professor.

[0:39] Então, hoje, em que é que nos vamos interessar? Vamos debruçar-nos sobre a otimização da utilização de licenças de software nas empresas. Por isso, vamos ver por que razão nos podemos interessar por esta área. Vamos ver como podemos implementar métodos de otimização. Vamos apresentar-voso LicenseAnalyzer™, que é a nossa solução na Open iT para otimizar a utilização das vossas licenças de software, e faremos uma breve demonstração no Power BI para vermos alguns exemplos de análise. Se tiverem perguntas, podem colocá-las na secção de perguntas e respostas do Teams e a nossa equipa encarregar-se-á de responder no final da apresentação. Obrigado.

[1:26] Então, por que razão se deve interessar pela otimização das licenças de software? Portanto, quando se é uma empresa e se enfrenta dificuldades financeiras, quando é necessário reduzir custos e se está sujeito a pressões orçamentais, muitas vezes as soluções consideradas são as mesmas, entre aspas, as mais clássicas, ou seja, congelar as contratações, reduzir as viagens, cortar nas formações ou congelar projetos não prioritários. Estas quatro soluções têm todas um ponto em comum e um impacto negativo. Ou seja, têm um custo indireto no desempenho, podendo ter efeitos negativos como afetar a motivação, a produtividade, mas também, por exemplo, a capacidade de inovação.

[2:18] Muitas vezes esquecemo-nos — e as empresas não pensam muito nisso — que a otimização da utilização das licenças de software também pode ser uma solução para reduzir os custos de uma empresa. Qual é a vantagem e por que razão é interessante dedicar atenção a esta área? Porque não há custos ocultos e o retorno do investimento é mensurável. Portanto, não há custos ocultos, pois estamos a falar de otimização, ou seja, adaptar o número de licenças às necessidades reais. Isso não significa que vamos ter utilizadores com mais acesso às licenças. E o retorno do investimento é mensurável. Para comprovar isso, vamos dar uma vista de olhos aos testemunhos dos nossos clientes, desculpem. Temos aqui, por exemplo, a Total Energie, que nos diz que a solução Open iT lhes permitiu reduzir os custos em 39 %, o que representou um retorno do investimento de um fator 21.

[3:17] Obviamente, isso vai depender da dimensão da nossa empresa e dos tipos de licenças que utilizamos, mas uma redução de custos de 39 % e um ROI de 21 é algo bastante significativo. Então, como é que conseguimos atingir números tão importantes e por que razão a otimização das licenças de software não é mais automática, se os ganhos são tão significativos? Uma das razões, uma das explicações que vos podemos dar, é que, para as empresas, as licenças de software são, de certa forma, uma «caixa negra». Ou seja, enquanto não houver problemas, considera-se que tudo está a correr bem. Só que há uma grande diferença entre ter uma utilização ótima e não ter problemas.

[4:08] Podemos ter 500 licenças para 10 utilizadores. É óbvio que não teremos qualquer problema de recusa de acesso, por exemplo, mas podemos otimizar isso. Por isso, vamos ver como podemos otimizar a utilização das licenças de software, como podemos explorar um pouco essa «caixa negra». E vamos fazer uma analogia com a gestão do orçamento familiar e vamos ver que é mais simples do que parece, assim que começarmos a interessar-nos pelo assunto. Imaginemos que uma família quer retomar o controlo do seu orçamento, quer poupar, por exemplo, para passar férias no México. O que é que ela vai fazer?

[4:47] Muitas vezes, os conselhos dados são os mesmos. Recomenda-se sempre começar por registar as despesas. Ou seja, guardar as faturas e os recibos de caixa. Vamos guardar tudo isso para, no final do mês ou no final da semana, identificar as nossas despesas e organizá-las em categorias. Categorias como, por exemplo, a renda, os seguros, as assinaturas — ou seja, todas as despesas fixas —; depois, podemos ter as de lazer, as de alimentação; vamos criar essas categorias. Portanto, em linhas gerais, fazemos uma pequena análise de dados e, depois, assim que tivermos as nossas informações representadas, o ponto número 1 seria os dados brutos, o ponto número 2, as alavancas de ação, e o ponto número 3, a tomada de decisões. Assim, na Open iT, no caso das licenças de software, é o que chamamos de medir, analisar e otimizar. Estas são as três grandes etapas a seguir para conseguirmos, precisamente, fazer face a estas pressões orçamentais, tendo em conta a otimização das licenças de software. Vamos, portanto, analisar cada um destes três pontos, um por um, para termos um pouco de contexto.

[6:04] Portanto, medir a utilização das licenças de software. Se voltarmos ao nosso exemplo das famílias, trata-se das faturas e dos recibos de caixa. E, literalmente, é isso que vamos fazer. Ou seja, no âmbito da otimização das licenças de software, as faturas e os recibos de caixa são, grosso modo, o que chamamos de «check-in» e «checkout». O que são os «check-in» e os «checkout»? É simplesmente a utilização das licenças. Assim, num «check-in», devolvemos a licença ao conjunto de licenças. Em termos gerais, fechamos uma aplicação. Colocamo-nos, portanto, na perspetiva do gestor de licenças. É por isso que o «check-in» serve para devolver a licença ao gestor de licenças, grosso modo. E o checkout consiste em retirar uma licença do conjunto de licenças. Eis, mais ou menos, o nosso recibo de caixa. Teremos um pouco mais de informações. Nas informações adicionais, teremos a aplicação que foi aberta ou fechada, o utilizador que abriu ou fechou a aplicação e quem utilizou a licença. Teremos a hora do check-in e a hora do checkout.

[7:11] Portanto, não é necessariamente uma lista exaustiva, mas é o tipo de informação que vamos ter no nosso recibo de caixa. E, com isso, também podemos criar outros tipos de dados um pouco mais elaborados. Por exemplo, se tiver a hora do check-in e a hora do checkout, consigo distinguir as duas. Posso obter a duração de utilização da licença, por exemplo, a duração da sessão, desculpem. Tal como acontece com os recibos de caixa, no final do mês, posso calcular o meu consumo diário de massa, por exemplo. Portanto, trata-se de uma informação que não aparece explicitamente no meu recibo de caixa, mas que posso deduzir posteriormente.

[7:50] Então, esta é a parte da análise que vamos ver a seguir. Nesta parte da análise, vamos aprofundar um pouco mais os detalhes. Trata-se da classificação por categoria. Muitas vezes, fazer análises no Excel ou em ferramentas de BI, como o Power BI ou outras, equivale, afinal, a criar categorias. Então, que categorias temos no âmbito das licenças de software? Podemos fazer análises por aplicação, por fornecedor ou por produto. Podemos fazer análises por utilizador. Vamos ver que isto é importante para identificar comportamentos que nos possam permitir poupar dinheiro, desculpem. Depois, podemos fazer uma análise por projeto ou por departamento. Basicamente, serão grupos de utilizadores. Isto é ainda mais prático no caso de um «chargeback», por exemplo, se quiserem distribuir os vossos recursos de forma um pouco mais equitativa e justa pelos vossos diferentes departamentos. Também é possível fazer isso.

[9:03] E há algo que também é importante: podemos fazer análises de tendências ao longo de determinados períodos. Portanto, este é um ponto importante que pode ser tratado separadamente, mas que também pode estar relacionado com os outros. Ou seja, se começarem amanhã a interessar-se pela otimização, medindo, em primeiro lugar, a utilização das vossas licenças de software, talvez o período de verão seja um período um pouco mais calmo. Por isso, talvez isso não seja representativo das necessidades da empresa ao longo de um ano. Por isso, é preciso ter cuidado com isso. Em geral, recomenda-se dispor de 6 meses de dados para poder fazer precisamente essa análise de tendências e essas previsões ao longo de um ano. Isso não impede que, em certos casos, se possam tomar decisões mais rapidamente do que com 6 meses; não há problema nenhum.

[9:50] Portanto, estas análises não vão ser feitas apenas no Excel. O que acontece é que, no software da Open iT, ou seja,o LicenseAnalyzer™, têm acesso a relatórios, certo? A palavra vem do inglês «report», ou seja, relatório. Têm acesso a estes tipos de relatórios de forma muito simples no software. Basta escolher o seu fornecedor, o produto que lhe interessa, o período que pretende analisar e irá obter o que aqui designamos por «heat map» das licenças de utilização do software. O que significam os números aqui na nossa tabela? Significam que, por exemplo, no domingo às 4 da manhã, havia duas licenças ativas em simultâneo.

[10:40] O que se constata? Constata-se que, durante o horário de trabalho, é aí que as nossas cores se deslocam para o amarelo e o vermelho, uma vez que são esses os horários em que as aplicações são utilizadas. Já se observam aqui dados interessantes. Por exemplo, o máximo de licenças disponíveis — ou seja, as licenças que a empresa paga — é de 22. No entanto, vemos que, neste período de 3 meses, o máximo que foi utilizado simultaneamente foi de 14. Assim, podemos pensar em realizar um estudo um pouco mais aprofundado, ou seja, eventualmente ao longo de um período mais extenso, para verificar se estes 3 meses são representativos e, se for o caso, ajustar esse número de licenças.

[11:34] O que mais podemos observar neste mapa de calor, onde é muito fácil perceber? Voltaremos a analisar isto mais tarde também. Vemos que, ao domingo e ao sábado, temos constantemente duas licenças abertas. Aqui, temos até três. Temos continuamente duas licenças abertas durante todo o fim de semana. Portanto, antes de concluirmos que isto não está bem, podemos considerar que se trata de algo intencional. Talvez haja software de simulação ou tarefas a serem executadas. Pode ser intencional, mas talvez não seja. De qualquer forma, temos os dados e podemos tomar uma decisão com base nisso. A decisão será, eventualmente, analisar outro relatório, identificar os utilizadores que têm essas licenças abertas nesses momentos e investigar por que razão essas aplicações estão abertas. Portanto, podem ser dois utilizadores que, cada um, se esqueceram de fechar uma aplicação. Nesse caso, chama-se «camping».

[12:34] Manter uma licença para si próprio durante dois dias inteiros. Também pode ser um único utilizador que tenha retirado duas licenças do conjunto disponível e que tenha a aplicação aberta duas vezes. Nesse caso, chama-se «hogging». Portanto, seria «hogging» e «camping». Assim, os dados permitem-nos identificar este tipo de comportamento.

[12:55] E vamos ver daqui a pouco que, quando começamos a ter muitos colaboradores — digamos, cerca de cinquenta colaboradores que utilizam licenças —, é importante identificar esses comportamentos, porque isso pode criar uma espécie de desvio; ou seja, não partimos do zero, mas partimos de dois de cada vez. Portanto, eis que estes dados muito visuais sobre toda a empresa nos permitem ter acesso a esta informação. Ou seja, provém do recibo de caixa e transformamo-lo em informação.

[13:28] Também é possível aceder a gráficos de barras, como este aqui. Este gráfico, por exemplo, chama-se «license efficiency chart» e, em termos gerais, dá-nos uma ideia; vamos partir do princípio de que temos 10 licenças disponíveis. A eficiência de licenças significa que, se utilizarmos as 10 licenças das 10 disponíveis, está tudo bem. O que vemos aqui? Vemos que o máximo de utilização simultânea desta licença é 9. Portanto, se nos limitarmos apenas a estes dois números, poderíamos ter duas abordagens. Poderíamos pensar: «Ótimo, ainda temos margem.» Poderíamos pensar: «Cuidado, corremos o risco de ter denials», ou seja, recusas, utilizadores que não têm acesso às licenças porque não estamos longe do número máximo. Mas o que é que este gráfico nos diz? Diz-nos também que, em 99 % das vezes, 8 licenças são suficientes e que, em 95 % das vezes, esta licença é suficiente.

[14:37] Então, o que é que isto significa? Se voltarmos ao exemplo do mapa de calor de há pouco, com os «campers» e os «hoggers», e analisarmos também estes dados, ou seja, 99 % do tempo ou 95 % do tempo em que o número de licenças é suficiente. Acabamos por ver que se trata de um todo. Se quisermos tomar uma decisão sobre algo, temos de ter acesso ao máximo de dados possível. Aqui, talvez tenhamos 7, mas talvez tenhamos um 97 de 2. Portanto, na verdade, talvez esse número, mesmo que seja 5, seja suficiente. Portanto, isto é, de certa forma, o estudo, a análise que podemos fazer com os nossos dados. Aqui, o que é que vemos? Vemos que esta tabela é uma tradução do diagrama. O máximo de licenças utilizadas em simultâneo foi de 9 durante 2 horas, o que corresponde a 0,1 % do total. Portanto, este gráfico não corresponde ao mapa de calor que apresentei há pouco. Não são os mesmos números. Mas, aqui, vemos que resolver primeiro o problema dos utilizadores — nomeadamente os «hoggers» e os «campers» — permite, posteriormente, avaliar melhor os números que temos nas outras tabelas.

[15:48] Portanto, também temos dados apresentados sob a forma de uma tabela um pouco mais clássica. Assim, os três relatórios que temos aqui estão disponíveis de forma muito simples no software. Aqui, temos, por exemplo, um relatório sobre a última vez que a aplicação foi utilizada pelos utilizadores. Ou seja, a última vez, ou seja, «days since last used», ou seja, os dias que passaram desde a última utilização. Portanto, estes são os dados brutos. Que informações podemos extrair disto? Se olhar para esta coluna aqui, por exemplo, temos o tempo total de utilização no período em questão. Não vamos fazer os nossos cálculos do tipo «OK, se considerarmos 3 meses a 8 horas por dia durante 3 meses». Não, o que vamos fazer é comparar os utilizadores entre si. E podemos ver muito rapidamente que temos utilizadores com 1 000 horas, utilizadores com 500 horas, por exemplo, e outros com 0,3 horas. Então, grosso modo, para que serve essa diferença? Serve para ajustar melhor — vamos ver isso daqui a pouco na tomada de decisões —, ajustar melhor os tipos de licenças que temos. Aqui, talvez não seja muito sensato ter o mesmo tipo de licença para a Braendra, com 1 000 horas, que para o Benjamin, que tem 2 horas em 3 meses.

[17:17] É possível adaptar os tipos de licenças de acordo com as nossas necessidades. Também podemos ver e criar grupos. Todos aqueles que têm, por exemplo, cerca de cem horas, poderiam considerar licenças flutuantes, por exemplo, e esse tipo de coisas. Portanto, estas são as conclusões que se podem tirar dos dados que processamos. Também podemos ter, por exemplo, este utilizador que não utiliza a licença há 83 dias. Se estivermos a lidar com uma licença nominal, por exemplo, talvez fosse interessante alterar o tipo de licença para este utilizador.

[17:56] Então, aqui, vimos a análise e começámos também a falar um pouco sobre a otimização. Vamos ver isso com um pouco mais de pormenor, embora seja rápido. Tomar decisões, o que é que isso significa? Em primeiro lugar, podemos falar em mudar os hábitos dos utilizadores. Como já disse, há pessoas que fazem «hogging» e outras que fazem «camping». Já podemos mudar esses hábitos, uma vez que vimos que manter várias licenças abertas e abrir várias aplicações pode criar distorções nos dados.

[18:40] Então, a primeira coisa é que, muitas vezes, os funcionários não têm muita noção de que abrir várias aplicações ou esquecer-se de fechar uma aplicação tem um impacto financeiro na empresa. Para começar, porque, numa primeira fase, as empresas também não sabem bem quanto lhes custa ter duas licenças ativas em vez de uma. E, em segundo lugar, é um mau hábito que temos. Imagino que, neste momento, enquanto assistem ao webinar, também tenham outras aplicações abertas que não estão a utilizar. Trata-se, portanto, de um hábito de utilização que todos os utilizadores de ferramentas informáticas têm e que não é necessariamente fácil de mudar. Mas eis que a primeira decisão que podemos tomar é sensibilizar um pouco os utilizadores. Podemos ir ao encontro dos utilizadores, um por um, por assim dizer. Quero dizer que, nos dados, podemos localizá-los, podemos consultá-los ou, em alternativa, podemos realizar uma pequena formação.

[19:39] Em seguida, a parte mais importante é a renegociação dos contratos. Ou seja, dão-vos acesso aos dados, abrem a «caixa negra», desculpem. Ao abrir a «caixa negra», podem justificar as decisões que pretendem tomar. Portanto, isso pode significar alterar o número de licenças. E digo «alterar» e não «reduzir», porque a otimização não se resume necessariamente à otimização financeira ou à redução. O ideal, entre aspas, é conseguir reduzir o número de licenças, ou seja, perceber que existem excedentes, perceber que, na verdade, comprámos licenças a mais e que estamos a utilizar apenas 50 % delas. Nesse caso, analisamos os nossos dados e podemos tomar a decisão de diminuir esse número de licenças. Mas também pode utilizar esses dados para justificar um investimento adicional. Se verificar que está a atingir o limite máximo de licenças utilizadas, que tem muitas recusas de acesso, que não tem compensações — ou seja, não há um padrão negativo na utilização das licenças — e que isso é um facto, pode utilizar esses dados para, eventualmente, justificar uma aquisição.

[20:46] Mas o mais interessante, e que nos esquecemos sempre, é que podem alterar o tipo das vossas licenças. Então, o que é que isso significa? Na maioria das vezes, basicamente, as empresas colocam todos os ovos na mesma cesta. Ou seja, temos licenças por token: 100 % das nossas licenças serão por token, por exemplo, ou 100 % serão licenças nomeadas. Vimos isso há pouco, de forma resumida, no nosso pequeno exemplo: na verdade, o mais vantajoso é fazer combinações. Ou seja, para aqueles para quem é mais vantajoso ter licenças por token, optamos por um determinado número de tokens. Se tivermos utilizadores que utilizam o software o dia inteiro, todos os dias, talvez optemos por outro tipo de licença. A nossa equipa na Open iT ajuda-o a realizar estas análises. Não precisa de procurar nas ferramentas de relatórios como obter essa informação. Ajudamo-lo a fazê-las e ajudamo-lo a encontrar a melhor fórmula, em termos gerais, para a sua empresa, ou seja, a mais otimizada em termos de custo.

[21:57] Muitas vezes, o que é importante reter, de um modo geral, desta renegociação de contratos, é que nunca é vantajoso colocar todos os ovos no mesmo cesto. Vou dar um exemplo que me parece mais ilustrativo: a diferença entre licenças nacionais locais e licenças internacionais. Se partirmos do princípio de que tem engenheiros em muitos países diferentes e pensar: «Bem, nesse caso é fácil, preciso de licenças internacionais», talvez não seja a melhor ideia se tiver empresas em vários países, pessoas que utilizam o software em vários países diferentes e se pensar: «1 % das minhas licenças têm de ser internacionais por essa razão». Talvez 90 % da utilização desse software ou de determinada funcionalidade do software ocorra nos Estados Unidos. Nesse caso, talvez seja mais vantajoso ter uma licença local para os Estados Unidos e uma licença internacional para o resto.

[22:58] O que é importante reter é que nunca é bom colocar todos os ovos no mesmo cesto e que, em suma, a otimização consiste em escolher o tipo certo de licença para os utilizadores certos. E é aqui que iremos poupar mais, porque essa é, afinal, uma das nossas principais preocupações, desculpem. Além disso, algo mais básico, mas que vos permite identificar um pouco melhor os tipos de «pacotes», entre aspas, as edições de que precisam. Se, entre a edição básica e a edição avançada, eu tiver apenas duas novas funcionalidades e essa funcionalidade for utilizada apenas por quatro pessoas, talvez não precise de adquirir 100 % da edição avançada desse software. Parece óbvio. Mas, basicamente, este raciocínio que faço com a edição básica e a avançada é o raciocínio que se deve fazer com todos os parâmetros da licença. Ou seja, tokens, licenças internacionais, uma licença perpétua ou uma subscrição. Portanto, o que é preciso ter em mente é não colocar todos os ovos na mesma cesta, pois raramente é a solução mais ótima.

[24:08] Espero que estejam bem e que estejam a acompanhar. Agora, vamos dar uma vista de olhos ao Power BI. Espero que estejam a ver o meu ecrã. Aqui temos um relatório do Power BI; vão pensar: «Típico do professor de matemática, fala-nos de recibos de caixa e, no dia do exame, apresentam-nos algo que não compreendemos.» Então, aqui, trata-se simplesmente de uma visão geral de todos os produtos da nossa empresa. Quando acedemos a este tipo de relatório, geralmente não o fazemos sem ter uma ideia em mente, ou seja, algo que queremos observar. Por isso, aqui, vou começar por selecionar um produto que me interessa. Neste caso, vou concentrar-me no produto 6is. Por isso, vou clicar em «Selecionar os meus produtos». Existem outros, não é? Para esta demonstração, vou escolher este.

[25:00] O que é que acabámos de verificar? Acabámos de verificar que todos os dados foram atualizados com os produtos que selecionei aqui. No Power BI, a isto chama-se um filtro. Portanto, esta é uma das grandes vantagens do Power BI: o acesso ao filtro. Assim, os nossos dados são atualizados. Vamos ver aqui também que temos dicas de ferramenta; ou seja, se passar o rato por cima de um dado, posso obter mais detalhes. Portanto, tudo isto muda dinamicamente. Aqui, não é preciso clicar; temos dados adicionais se virmos algo que nos interesse. Estou a observar este gráfico aqui. E aqui, estamos perante o caso típico de uma empresa que tem 50 licenças disponíveis e, neste gráfico, vemos que a utilização diária raramente ultrapassa as 20. Aqui, temos 21, estamos em fevereiro e vemos que, de facto, não há qualquer problema com a utilização das licenças. Aqui, temos recusas; poderemos investigar os motivos. Se passar o rato por cima, aparece um nome de utilizador. Com esse nome de utilizador, poderei mais tarde verificar os motivos dessa recusa.

[26:16] Portanto, neste caso, normalmente, analisamos, por exemplo, a utilização das licenças ao longo de dois meses e constatamos que, bem, talvez tenhamos um pouco de licenças a mais em relação ao que realmente utilizamos. E vamos ver que esta empresa tomou a decisão de vender um certo número de licenças. Mas também se verifica que, neste caso, a utilização diminuiu. Não conheço as razões, mas o que poderia dizer, por exemplo, é que aqui talvez se tenha percebido duas coisas. A primeira é que havia licenças a mais disponíveis. A segunda é que talvez se tenha analisado o comportamento dos utilizadores e se tenha constatado que havia, possivelmente, casos de «hogging» e de «camping». Se olhar para o mapa de calor na parte inferior, que representa os mesmos dados, o que vejo? Vejo que, ao sábado e ao domingo, por exemplo, tenho constantemente, no mínimo, 14 licenças abertas. Portanto, 14 em 21 quando se atinge a utilização máxima, o que representa, ainda assim, um número significativo. Assim, aqui, provavelmente detetámos que havia um desvio, devido a uma utilização inadequada por parte dos utilizadores. Assim, reduzimos o nosso número de licenças, primeiro em relação à utilização máxima e, depois, em relação ao desvio. Passámos, portanto, de 50 licenças disponíveis para 16 licenças disponíveis. E verificamos que, pelo menos nas primeiras amostras aqui, que abrangem aproximadamente uma semana, isso não causou qualquer problema. Portanto, em termos gerais, do ponto de vista da empresa, não tínhamos nenhum problema antes, não temos nenhum problema depois, só que, entretanto, estamos a poupar imenso nas licenças.

[28:04] Aqui temos o nosso mapa de recusas. Parti do princípio de que sabiam o que isso era. Uma recusa significa, muito simplesmente, que solicito uma licença e não consigo aceder à mesma. Podem existir várias razões para isso. Coloco o cursor aqui e vai aparecer-me um nome de utilizador. E vou poder analisar esse utilizador em particular. Neste relatório, temos uma visão global de todos os produtos, mas também podemos aceder a outro nível, que é o nível do utilizador, no qual posso localizar o meu utilizador. Aqui estava ele. Ao clicar nesse utilizador, vou ter aqui a mesma coisa, um mapa de calor, mas relativo a esse utilizador. E o que vemos é que provavelmente temos um pouco de «camping» e também um pouco de «hogging». Portanto, imaginem que, se um utilizador puder ter até três licenças abertas, bem, grosso modo, isso multiplica por 3 os custos com licenças.

[29:17] Então, eis o que se pode fazer no Power BI. Este relatório, como viram, está no Power BI, não está noLicenseAnalyzer™.O que é que isso significa? Significa que, de um modo geral, entram em contacto com as equipas da Open iT porque precisam de um relatório um pouco mais personalizado. Têm uma ideia mais precisa do que pretendem que os relatórios disponíveis noLicenseAnalyzer™apresentem. E, nesse caso, ajudamos-vos, elaboramos, digamos, o relatório e entramos em contacto convosco para nos certificarmos de que é mesmo isso que pretendem. Temos aqui várias opções. Estou a mostrar este, mas, na verdade, depende do que pretendem apresentar, do que pretendem ver nos vossos relatórios.

[29:58] A Open iT propõe-lhe, portanto, a sua solução para otimizar os dados. A sua solução principal, o seu produto estrela, éo LicenseAnalyzer™.É óbvio que queremos ajudar as empresas. Por isso, também nos adaptamos às empresas. Temos três níveis diferentes, consoante o que pretende, como pretende otimizar e até mesmo o grau de otimização. O nível 1 diz respeito ao tempo de utilização; ou seja, basicamente, recolhemos os recibos de caixa e informamos: «Eis que têm tantas licenças e utilizam-nas desta forma. Têm 25 pessoas a utilizá-las em simultâneo.» Portanto, isso estará incluído nos tempos de utilização. Tem, ainda assim, acesso a relatórios, mas não terá acesso, por exemplo, ao nível 2, que é a utilização ativa real. Ou seja, vamos ajudá-lo a distinguir entre uma utilização ativa e uma utilização inativa. Ou seja, alguém que utiliza a licença e que está a trabalhar com ela. Como é que se sabe isso? Bem, vamos medir um pouco as entradas do rato e do teclado, por exemplo, no âmbito da aplicação, e faremos a distinção entre o tempo em que uma aplicação é realmente utilizada — ou seja, quando se está a trabalhar na aplicação — e o tempo em que está simplesmente aberta.

[31:11] Isso vai dar-vos, grosso modo, uma segunda alavanca de ação que permitirá abordar os utilizadores e, eventualmente, recomendar que fechem as aplicações quando não as estiverem a utilizar. Esse encerramento automático é o nosso nível 3. O que faz o nível 3? Funciona como o nível 2. Mas, se verificarmos que a aplicação não está a ser utilizada, enviamos um alerta ao utilizador. Se o alerta for ignorado, consideramos que o utilizador não está a utilizar a aplicação, que não está presente e, por isso, vamos encerrar a aplicação. Isso não significa que, ao encerrar, percamos tudo o que fizemos. Em termos gerais, é a licença que vai ser devolvida ao conjunto de licenças disponíveis. O trabalho não se perde. E, obviamente, no que diz respeito a todas as configurações que queiram adaptar à vossa empresa, tudo isso pode ser feito, pode ser adaptado também; ou seja, se quiserem esperar 10 minutos antes de enviar um alerta, esperamos 10 minutos.

[32:07] Há algo que talvez me tenha esquecido de mencionar: falei-vos de 6 meses, coisas desse género. Os dados e os recibos de caixa são recolhidos em tempo real a cada 5 minutos. Podem gerar um relatório a qualquer momento; este estará atualizado com os dados mais recentes.

[32:32] E assim termina este webinar sobre a transformação de dados brutos, no qual fiz uma analogia entre os recibos de caixa e os alavancadores de ação, e onde falámos sobre os tipos de decisões que se podem tomar. Convido-vos, portanto, a colocar as vossas perguntas na secção de perguntas e respostas e é tudo, sem esquecer de vos dizer que a Open iT faz 25 anos este ano. Portanto, se quiserem desejar-nos um feliz aniversário, não hesitem. São 25 anos em que nos dedicamos à otimização de licenças de software. Para nós, isso é algo bastante normal e natural, mas percebemos que, para as empresas, ainda não é um reflexo. Então, há alguma pergunta?

[33:35] Então, quanto às perguntas: é necessário adquirir uma licença do Power BI para utilizar o software? Bem, como referi, o Power BI não está incluído no Open iT, mas, para o utilizar, não é necessário adquirir uma licença do Power BI. Poderá vir a precisar dela caso queira utilizar funcionalidades avançadas, mas para ter acesso ao relatório que iremos elaborar consigo — ou que iremos elaborar e que, posteriormente, analisaremos em conjunto —, não é necessário investir em licenças para o imprimir. Mais alguma pergunta?

[34:29] Portanto, se não utilizarem especificamente o Power BI, adaptamo-nos; podemos recorrer às ferramentas clássicas de apresentação de dados. Assim, além do Power BI, podemos utilizar o Spotfire, o Excel ou o Tableau. Portanto, se já utilizam ferramentas de visualização, não terão de mudar para aprender a utilizar outra.

[35:08] Oferecemos formações em Power BI? Bem, em termos de formações, podemos oferecer consultoria; digamos que a nossa equipa de analistas de dados não ministra formações certificadas nem cursos com diploma sobre o Power BI, mas se tiver uma ideia do que pretende, contacte a equipa de análise de dados e pré-venda. É simples: se quiser que trabalhemos juntos num relatório, é isso que vai acontecer e terá acesso a tudo; portanto, não se trata de formações oficiais — diria assim, basicamente —, mas terá toda a ajuda disponível da equipa TPA. Portanto, a primeira coisa a saber é que, mesmo que não tenhas qualquer formação em Power BI, tens acesso a cerca de quinze — acho eu, talvez até mais — tipos de relatórios, digamos, predefinidos. Ou seja, basta selecionarem o relatório que vos interessa. Introduzem o vosso vendedor, a data e o programa irá apresentar-vos a tabela. Portanto, a parte de criar uma tabela não é essencial; ou já está disponível no softwareLicenseAnalyzer™, ou o mais simples é contactarem a equipa da TPA para criarem o relatório personalizado que desejarem. Portanto, esta é a parte da criação do relatório. Em seguida, a parte da «business intelligence», entre aspas, as decisões. Nós dar-lhe-emos os nossos conselhos, adquiridos graças à nossa experiência de 25 anos. Mas, veja bem, não existe uma formação com diploma nem uma formação certificada sobre o Power BI, mas isso não significa que não terá ajuda.

[37:07] Então, não vejo mais perguntas por agora. Vou esperar um pouquinho, para ter a certeza de que estou a olhar para o sítio certo.

[37:23] Portanto, a última conclusão — embora haja sempre várias conclusões. Como vimos, seriam necessários, por exemplo, 6 meses de dados para obter algo representativo. O que é que isso significa? Significa que, se acham que isto se aplica à vossa empresa, na maioria dos casos é mesmo assim. O melhor é começar o mais cedo possível. Quer dizer, é claro que isto pode parecer um argumento de marketing, mas também tem uma base matemática, por assim dizer. Portanto, o melhor é começar o mais cedo possível. Quanto mais cedo começar, mais cedo poderá tomar as decisões certas. Portanto, se estiver interessado, pode utilizar o código QR aqui para entrar em contacto connosco e ter uma consulta gratuita de 30 minutos com um membro da equipa de análise de dados. Assim, terá acesso à gravação do webinar no final. Poderá, portanto, aceder a este código QR.

[38:23] Não hesitem. Todas as perguntas que tiverem, aquelas que talvez eu não tenha visto ou às quais não tenha respondido, aquelas que não se atreveram a fazer, não hesitem em fazê-las aqui. Com a minha experiência como professor de matemática, sei que há sempre perguntas, mas que as pessoas não se atrevem a fazê-las. Por isso, aqui terão talvez um ambiente um pouco mais privado para as colocar e podem entrar em contacto connosco, nomeadamente através deste endereço de e-mail: getstedopenit.com. Entraremos em contacto convosco e, de qualquer forma, começaremos por dialogar e identificar as vossas necessidades. Analisaremos rapidamente a situação, identificaremos possíveis áreas de otimização e, se assim o desejarem, explicar-vos-emos um pouco mais, de um ponto de vista técnico, como isso se concretiza.

[39:14] Por isso, muito obrigado por terem vindo a este webinar. Espero que não tenha sido demasiado académico e que não vos tenha trazido demasiadas memórias desagradáveis. Obrigado.