BusinessMagazin

Tag: eSolutions

  • 100 Tineri manageri de top. Cristina Andrieş, eSolutions: „Leadershipul nu are o fişă a postului”

    Big Data Division Manager eSolutions, 36 de ani

    Cifră de afaceri (2022): +32 mil. lei

    Număr de angajaţi: 119

    Cristina Andrieş este big data division manager la eSolutions, atribuţiile sale fiind de coordonare a unei echipe şi a unui portofoliu de proiecte care reprezintă aproximativ 10% din ceea ce înseamnă eSolutions. S-a alăturat echipei eSolutions în 2019, după ce a petrecut 12 ani în industria de retail, acoperind roluri din zona de achiziţii, manager de proiecte IT sau product owner. Cu o experienţă solidă în project management şi business planning, ea contribuie activ la dezvoltarea liniei de servicii de big data oferite de eSolutions pentru diferite pieţe din Europa.

     

    O viziune pentru viitor:

    „Leadershipul nu are o fişă a postului, ci este un efect al caracterului, educaţiei şi principiilor unei persoane. Acest mindset m-a ajutat să traversez toate schimbările de mediu şi cred că rămâne la fel de relevant şi în viitor, indiferent de cum se arată contextul. Cu precădere, în acest moment, care reprezintă un mare punct de cotitură al umanităţii, cred că abilităţile care vor deveni din ce în ce mai importante sunt comunicarea şi cercetarea. Va deveni din ce în ce mai important să extragem esenţa şi adevărul din toată marea de informaţii care sunt acum disponibile atât de uşor tuturor.”

  • Cristina Andrieş, Big Data Division Manager, eSolutions: Democratizarea big data. Trenduri

    Din ce în ce mai mult, datele fac diferenţierea în mediul de business Între câştigători şi perdanţi. Informaţia este receptată din multiple surse, iar tehnologiile care extrag insighturile potrivite devin din ce în ce mai accesibile. Ne îndreptăm, astfel, către un model de business bazat pe date, în care primează ceea ce este adevărat şi măsurabil vs. gut feeling, instinctele, iar aceasta reprezintă fundamentul valului de transformare digitală prin care trece orice industrie în prezent.

     

    Acesta este, de altfel, şi motivul pentru care analiştii de la Statista consideră că piaţa globală de big data va cunoaşte o creştere cu 50% până în 2027, putând ajunge până la 103 miliarde de dolari. Pe fondul în care organizaţiile îşi dezvoltă sistemele de business actuale sau găsesc oportunităţi noi pentru a rămâne competitive, cheia constă în interpretarea volumului de date care continuă să crească exponenţial cu fiecare tehnologie nouă care ajunge pe piaţă. Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent că vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplicaţii web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile să îşi adapteze sistemele pentru procesarea şi stocarea acestor milioane de informaţii generate încontinuu şi să investească în analizarea acestor date care sunt o mină de aur pentru modernizarea şi optimizarea modelelor de business existente. De exemplu, în domenii precum retail, sănătate, finanţe, asigurări, energie sau industria producătoare, volumul datelor furnizate de asistenţii vocali digitali şi dispozitivele IoT a devenit atât de mare încât sunt necesare sisteme de management de big data. Într-o concluzie, acesta este catalizatorul creşterii pieţei de big data – înţelegerea beneficiilor pe care interpretarea datelor le aduce companiilor (la nivel operaţional, administrativ, pentru conturarea strategiilor comerciale prin analiza tendinţelor de piaţă şi comportamentului consumatorilor etc.) şi adopţia tehnologiilor de big data care contribuie la extragerea insighturilor şi concluziilor. Practic, odată cu o putere de procesare mărită, digitalizare accelerată şi migrare în cloud, potenţialul analizei datelor este la dispoziţia tuturor companiilor moderne, oferind un instrument solid şi cert de reacţie în contexte mai mult sau mai puţin predictibile. Deşi inteligenţa artificială este la început de drum, ne este clar tuturor că fiecare companie va fi impactată de dezvoltarea rapidă a acesteia, iar modul în care activăm ne va fi substanţial influenţat. Democratizarea toolurilor care folosesc AI, precum ChatGPT sau Bard pentru text şi Midjourney, DALL-E sau Stable Diffusion pentru ilustraţii, se simte în diverse industrii, precum învăţământ, gaming sau programare, iar la nivelul Uniunii Europene se discută deja despre necesitatea unor reglementări în privinţa inteligenţei artificiale. În mediul de business, volumele foarte mari de date disponibile facilitează rularea algoritmilor de machine learning – învăţare automată, care a făcut posibilă si apariţia ChatGPT.

    Învăţarea automată, analiza predictivă, migrarea în cloud, sursele de date multiple, accesul rapid la acestea şi aspectele legate de securitate trebuie luate în considerare atunci când vorbim despre proiectele de big data. Învăţarea automată sau machine learning reprezintă unul dintre principalii factori în big data, deoarece facilitează procesarea şi analiza unui volum foarte mare de date structurate şi nestructurate, într-un timp foarte scurt. Algoritmii de învăţare automată sunt programaţi să recunoască modele sau tipare din tot oceanul de date. Aceste modele sunt folosite apoi pentru a elabora strategii de business. ChatGPT funcţionează într-un mod similar, bazat pe un sistem de predicţii statistice pentru a oferi răspunsuri sau soluţii utilizatorilor. Cu ajutorul inteligenţei artificiale şi al învăţării automate, companiile utilizează platforme de big data pentru a oferi asistenţă mai bună pentru clienţi şi interacţiuni personalizate prin aplicaţii specifice, inclusiv de tip chatbot inteligent. Aceste sisteme sunt capabile să colecteze şi să analizeze un volum vast de informaţii despre clienţi sau utilizatori, mai ales când sunt cuplate cu o strategie de data lake, care poate agrega şi stoca date din mai multe surse. Inteligenţa artificială şi algoritmii de învăţare automată au utilizare în personalizarea serviciilor şi de către companiile de e-commerce, sub forma sistemelor de recomandare de pe website. Un sistem de recomandare este un algoritm de machine learning care foloseşte date precum achiziţiile anterioare, istoricul căutărilor, informaţii demografice sau alţi factori pentru a le sugera sau recomanda consumatorilor produse adiţionale.

    Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent că vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplicaţii web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile să îşi adapteze sistemele pentru procesarea şi stocarea acestor milioane de informaţii generate încontinuu şi să investească în analizarea acestor date care sunt o mină de aur pentru modernizarea şi optimizarea modelelor de business existente.

    Analiza predictivă, deşi nu este un subiect nou, rămâne actuală, deoarece aduce multe beneficii organizaţiilor în procesul de înţelegere a comportamentului consumatorilor şi de predicţie în multiple situaţii. Câteva exemple unde analiza predictivă contribuie sunt: prevenirea dezabonărilor, valoarea totală a ciclului de colaborare cu clientul, segmentarea clienţilor, mentenanţa preventivă, asigurarea calităţii, up-selling, cross-selling, modelarea riscurilor, sentiment analysis, predicţia comportamentului de cumpărare, recomandări de conţinut, asistenţă virtuală, gestionarea campaniilor, detectarea fraudelor sau diagnosticarea medicală. Atunci când datele sunt analizate corespunzător, se pot determina cu uşurinţă serviciile sau produsele cele mai eficiente, soluţiile optime pentru problemele din business sau cea mai bună strategie de dezvoltare în viitor. Odată cu creşterea volumului de date şi a funcţionalităţilor oferite de către furnizorii de cloud public, s-a accelerat tranziţia de la infrastructuri locale (on-premise) către serviciile de cloud (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure). Migrarea în cloud aduce beneficii precum costuri scăzute sau eficienţă operaţională şi reprezintă un trend important în piaţa de big data datorită posibilităţii de a achita serviciile de stocare şi procesare a datelor doar atunci când sunt folosite efectiv. Au devenit tot mai frecvente şi cloudurile hibride, în care o parte a datelor sunt stocate şi analizate în data centerul local (on-premise), în timp ce restul datelor sunt stocate în cloud. Această opţiune este populară în cadrul organizaţiilor din industriile care au reglementări mai stricte cu privire la confidenţialitatea datelor, precum domeniul medical, serviciile financiare şi guvernamentale etc. Tocmai de aceea, în ultimii 10 ani, providerii de cloud au adăugat atât capabilităţi noi de securitate, cât şi abordări hibride care îmbină aspecte ale sistemelor cloud terţe cu procesarea şi stocarea on-premise pentru a satisface nevoile speciale de infrastructură. De asemenea, apariţia data lake-urilor permite stocarea datelor în format nativ – structurate, semistructurate şi nestructurate – în acelaşi loc, spre deosebire de data warehouse care necesită o armonizare a acestora înainte de stocare. Data lake-urile le oferă utilizatorilor finali un acces simplu la datele stocate, iar fiecare departament le poate analiza pentru propriile scopuri. Viteza operaţiunilor este, astfel, mult mai mare, deoarece nu mai sunt necesare procese intermediare pentru accesarea informaţiilor. În concluzie, astăzi, companiile trebuie să ia pulsul şi să fie active în industria de big data şi pe domeniul inteligenţei artificiale, pentru a obţine un avantaj competitiv şi a se situa printre câştigători. Se întâmplă schimbări radicale în modul în care ne desfăşurăm activitatea de business, iar cei care vor asimila mai rapid tehnologiile emergente, cum e ChatGPT, vor deveni mult mai eficienţi. La fel se întâmplă şi cu aplicaţiile big data, iar companiile care sunt pregătite să parieze pe transformarea digitală şi să se adapteze la noile tendinţe vor domina pieţele în viitor.  

  • Cristina Andrieş, Big Data Division Manager, eSolutions: Democratizarea big data. Trenduri

    Din ce în ce mai mult, datele fac diferenţierea în mediul de business Între câştigători şi perdanţi. Informaţia este receptată din multiple surse, iar tehnologiile care extrag insighturile potrivite devin din ce în ce mai accesibile. Ne îndreptăm, astfel, către un model de business bazat pe date, în care primează ceea ce este adevărat şi măsurabil vs. gut feeling, instinctele, iar aceasta reprezintă fundamentul valului de transformare digitală prin care trece orice industrie în prezent.

     

    Acesta este, de altfel, şi motivul pentru care analiştii de la Statista consideră că piaţa globală de big data va cunoaşte o creştere cu 50% până în 2027, putând ajunge până la 103 miliarde de dolari. Pe fondul în care organizaţiile îşi dezvoltă sistemele de business actuale sau găsesc oportunităţi noi pentru a rămâne competitive, cheia constă în interpretarea volumului de date care continuă să crească exponenţial cu fiecare tehnologie nouă care ajunge pe piaţă. Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent că vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplicaţii web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile să îşi adapteze sistemele pentru procesarea şi stocarea acestor milioane de informaţii generate încontinuu şi să investească în analizarea acestor date care sunt o mină de aur pentru modernizarea şi optimizarea modelelor de business existente. De exemplu, în domenii precum retail, sănătate, finanţe, asigurări, energie sau industria producătoare, volumul datelor furnizate de asistenţii vocali digitali şi dispozitivele IoT a devenit atât de mare încât sunt necesare sisteme de management de big data. Într-o concluzie, acesta este catalizatorul creşterii pieţei de big data – înţelegerea beneficiilor pe care interpretarea datelor le aduce companiilor (la nivel operaţional, administrativ, pentru conturarea strategiilor comerciale prin analiza tendinţelor de piaţă şi comportamentului consumatorilor etc.) şi adopţia tehnologiilor de big data care contribuie la extragerea insighturilor şi concluziilor. Practic, odată cu o putere de procesare mărită, digitalizare accelerată şi migrare în cloud, potenţialul analizei datelor este la dispoziţia tuturor companiilor moderne, oferind un instrument solid şi cert de reacţie în contexte mai mult sau mai puţin predictibile. Deşi inteligenţa artificială este la început de drum, ne este clar tuturor că fiecare companie va fi impactată de dezvoltarea rapidă a acesteia, iar modul în care activăm ne va fi substanţial influenţat. Democratizarea toolurilor care folosesc AI, precum ChatGPT sau Bard pentru text şi Midjourney, DALL-E sau Stable Diffusion pentru ilustraţii, se simte în diverse industrii, precum învăţământ, gaming sau programare, iar la nivelul Uniunii Europene se discută deja despre necesitatea unor reglementări în privinţa inteligenţei artificiale. În mediul de business, volumele foarte mari de date disponibile facilitează rularea algoritmilor de machine learning – învăţare automată, care a făcut posibilă si apariţia ChatGPT.

    Învăţarea automată, analiza predictivă, migrarea în cloud, sursele de date multiple, accesul rapid la acestea şi aspectele legate de securitate trebuie luate în considerare atunci când vorbim despre proiectele de big data. Învăţarea automată sau machine learning reprezintă unul dintre principalii factori în big data, deoarece facilitează procesarea şi analiza unui volum foarte mare de date structurate şi nestructurate, într-un timp foarte scurt. Algoritmii de învăţare automată sunt programaţi să recunoască modele sau tipare din tot oceanul de date. Aceste modele sunt folosite apoi pentru a elabora strategii de business. ChatGPT funcţionează într-un mod similar, bazat pe un sistem de predicţii statistice pentru a oferi răspunsuri sau soluţii utilizatorilor. Cu ajutorul inteligenţei artificiale şi al învăţării automate, companiile utilizează platforme de big data pentru a oferi asistenţă mai bună pentru clienţi şi interacţiuni personalizate prin aplicaţii specifice, inclusiv de tip chatbot inteligent. Aceste sisteme sunt capabile să colecteze şi să analizeze un volum vast de informaţii despre clienţi sau utilizatori, mai ales când sunt cuplate cu o strategie de data lake, care poate agrega şi stoca date din mai multe surse. Inteligenţa artificială şi algoritmii de învăţare automată au utilizare în personalizarea serviciilor şi de către companiile de e-commerce, sub forma sistemelor de recomandare de pe website. Un sistem de recomandare este un algoritm de machine learning care foloseşte date precum achiziţiile anterioare, istoricul căutărilor, informaţii demografice sau alţi factori pentru a le sugera sau recomanda consumatorilor produse adiţionale.

    Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent că vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplicaţii web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile să îşi adapteze sistemele pentru procesarea şi stocarea acestor milioane de informaţii generate încontinuu şi să investească în analizarea acestor date care sunt o mină de aur pentru modernizarea şi optimizarea modelelor de business existente.

    Analiza predictivă, deşi nu este un subiect nou, rămâne actuală, deoarece aduce multe beneficii organizaţiilor în procesul de înţelegere a comportamentului consumatorilor şi de predicţie în multiple situaţii. Câteva exemple unde analiza predictivă contribuie sunt: prevenirea dezabonărilor, valoarea totală a ciclului de colaborare cu clientul, segmentarea clienţilor, mentenanţa preventivă, asigurarea calităţii, up-selling, cross-selling, modelarea riscurilor, sentiment analysis, predicţia comportamentului de cumpărare, recomandări de conţinut, asistenţă virtuală, gestionarea campaniilor, detectarea fraudelor sau diagnosticarea medicală. Atunci când datele sunt analizate corespunzător, se pot determina cu uşurinţă serviciile sau produsele cele mai eficiente, soluţiile optime pentru problemele din business sau cea mai bună strategie de dezvoltare în viitor. Odată cu creşterea volumului de date şi a funcţionalităţilor oferite de către furnizorii de cloud public, s-a accelerat tranziţia de la infrastructuri locale (on-premise) către serviciile de cloud (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure). Migrarea în cloud aduce beneficii precum costuri scăzute sau eficienţă operaţională şi reprezintă un trend important în piaţa de big data datorită posibilităţii de a achita serviciile de stocare şi procesare a datelor doar atunci când sunt folosite efectiv. Au devenit tot mai frecvente şi cloudurile hibride, în care o parte a datelor sunt stocate şi analizate în data centerul local (on-premise), în timp ce restul datelor sunt stocate în cloud. Această opţiune este populară în cadrul organizaţiilor din industriile care au reglementări mai stricte cu privire la confidenţialitatea datelor, precum domeniul medical, serviciile financiare şi guvernamentale etc. Tocmai de aceea, în ultimii 10 ani, providerii de cloud au adăugat atât capabilităţi noi de securitate, cât şi abordări hibride care îmbină aspecte ale sistemelor cloud terţe cu procesarea şi stocarea on-premise pentru a satisface nevoile speciale de infrastructură. De asemenea, apariţia data lake-urilor permite stocarea datelor în format nativ – structurate, semistructurate şi nestructurate – în acelaşi loc, spre deosebire de data warehouse care necesită o armonizare a acestora înainte de stocare. Data lake-urile le oferă utilizatorilor finali un acces simplu la datele stocate, iar fiecare departament le poate analiza pentru propriile scopuri. Viteza operaţiunilor este, astfel, mult mai mare, deoarece nu mai sunt necesare procese intermediare pentru accesarea informaţiilor. În concluzie, astăzi, companiile trebuie să ia pulsul şi să fie active în industria de big data şi pe domeniul inteligenţei artificiale, pentru a obţine un avantaj competitiv şi a se situa printre câştigători. Se întâmplă schimbări radicale în modul în care ne desfăşurăm activitatea de business, iar cei care vor asimila mai rapid tehnologiile emergente, cum e ChatGPT, vor deveni mult mai eficienţi. La fel se întâmplă şi cu aplicaţiile big data, iar companiile care sunt pregătite să parieze pe transformarea digitală şi să se adapteze la noile tendinţe vor domina pieţele în viitor.  

  • eSolutions | ReefDose – sistem wireless de dozare pentru acvarii de recif

    ReefDose este parte din ecosistemul de soluţii inteligente Red Sea care îşi propune să inoveze domeniul acvaristicii la nivel mondial. Printr-un cumul de tehnologii de tipul IoT, cloud, big data, arhitectură de microservicii, în urma unui parteneriat de lungă durată dintre Red Sea şi eSolutions, rezultatul este asigurarea unui mediu artificial care să împlinească nevoile specifice ale acvariilor marine, de la monitorizarea tuturor parametrilor unui acvariu de recif la controlul echipamentelor de bază.

    Descrierea inovaţiei:

    ReefDose a fost lansat la jumătatea lui 2021 şi a fost conceput şi construit special pentru suplimentarea zilnică a acvariilor de recif. Produsul face parte din ecosistemul inteligent al Red Sea, integrându-se cu alte dispozitive gestionabile din aplicaţia dedicată ReefBeat®. Astfel, utilizatorul poate avea controlul asupra acvariului de oriunde, oricând, prin intermediul internetului. Pentru a face posibil acest lucru, au construit o platformă cloud la care sunt conectate permanent zeci de mii de dispozitive ale utilizatorilor de pe toate continentele, care generează volume foarte mari de date, procesate în timp real. Pentru a asigura cerinţele stricte de uptime (peste 99.9%), au proiectat arhitectura platformei astfel încât serviciul să fie tolerant la defecţiuni hardware şi incidente ale infrastructurii de cloud (reliability and failover).

    De asemenea, partea de software pentru dispozitivele IoT este concepută astfel încât să asigure toleranţa la defecţiuni hardware, probleme de conectivitate la internet sau întreruperi de curent. Red Sea dezvoltă produse pentru acvaristică de 30 de ani; în activităţile companiei este implicată o echipă dedicată de biologi, chimişti şi ingineri. eSolutions este o companie de tehnologie, care dezvoltă soluţii integrate, complexe şi sigure, cu accent pe îmbunătăţirea proceselor care stau în spatele software-ului. „Pasiunea comună pentru viaţa marină şi acvaristică ne-a adus alături de Red Sea în acest proiect, în care o echipă dedicată de 10 persoane contribuie activ la dezvoltarea continuă a platformei de cloud şi a  software-ului (firmware) pentru dispozitivele IoT”, spun reprezentanţii companiei. Marius Staicu, Software Architect în cadrul eSolutions, este cel care a planificat soluţia software şi aspectele procesului de dezvoltare software, a creat arhitectura de sistem şi designul implementării şi a stabilit standardele tehnice, iar Bianca Enache, Project Manager, este responsabilă pentru planificarea, coordonarea, implementarea, executarea şi controlul, conform cu strategia şi obiectivele propuse.

    Elementul de noutate:

    ReefDose formează un ecosistem alături de alte dispozitive inteligente Red Sea, cu care se poate integra şi acţiona concertat, pentru asigurarea unui mediu artificial care să răspundă nevoilor specifice ale acvariilor marine. Tot acest ecosistem aflat în dezvoltare, prin utilizarea unor tehnologii de tipul IoT, cloud, big data, arhitectură de microservicii, aduce o inovaţie certă în domeniul acvaristicii de la nivel global. Produsul ReefDose redefineşte uşurinţa de utilizare şi funcţionalitatea inteligentă pentru pompele de dozare pentru acvarii marine, oferind programare avansată şi o precizie de dozare extrem de ridicată. Dozatorul de lichide ReefDose a fost construit de la zero pentru a satisface nevoile actuale ale acvariştilor de apă sărată. Folosind capete de dozare personalizate, cu o tehnologie brevetată, acesta este capabil să ofere o precizie incredibilă la o singură picătură, printr-o varietate de programe de dozare. Cele trei setări ale vitezei de dozare oferă o versatilitate suplimentară. Dispozitivul se asigură că doza dorită într-o zi ajunge în acvariu, monitorizează cantitatea de substanţă rămasă în rezervor şi trimite notificări atunci când se apropie de sfârşit.

    Efectele inovaţiei:

    Sistemul inteligent de dozare ReefDose asigură un nivel optim al mediului din acvariile marine: contribuie la stabilizarea pH-ul şi alcalinităţii, stabilizează şi compensează cantitatea de calciu şi magneziu, totul pentru a reproduce perfect condiţiile naturale. Sistemul este conectat direct la internet, prin wifi încorporat, şi permite utilizatorilor să îl controleze de pe telefon, prin aplicaţia dedicată ReefBeat®, care oferă mai multe opţiuni pentru dozare complet automată, uşor de setat, sau un program simplu de doze planificate individual, oferind atât garanţia dozării corecte, cât şi istoricul dozelor de-a lungul timpului. De asemenea, ReefBeat® trimite notificări direct pe telefon, în cazul unor evenimente neaşteptate. În acest moment, zeci de mii de dispozitive inteligente sunt înregistrate în platforma de cloud: dispozitive de dozare, pompe de apă, sisteme de iluminat, filtre.

    Bianca Enache, Project Manager în cadrul eSolutions

    Marius Staicu, Software Architect în cadrul eSolutions

  • Flip Technologies | Flip.ro

    Flip.ro este platforma dedicată telefoanelor recondiţionate. Pe Flip, utilizatorii îşi pot vinde vechiul telefon online, într-un mod rapid şi uşor sau îşi pot achiziţiona un telefon recondiţionat de experţi, cu garanţie 12 luni şi drept de retur 30 de zile, cu până la 40% mai ieftin faţă de preţul unui telefon nou. 

     

    Descrierea inovaţiei:

    Flip.ro este o platformă de e-commerce înfiinţată în 2019 în România, de către trei tineri antreprenori români, cu scopul de a revoluţiona modul în care electronicele sunt vândute şi cumpărate. Primul pas a fost făcut în ultima parte a anului 2019, cu o investiţie iniţială de 120.000 de euro, iar al doilea, în 2020, cu încă 250.000 de euro. Apoi, în 2021, Flip.ro a atras eMAG în acţionariat, cu o investiţie totală de 8 milioane de euro. Tranzacţia s-a făcut prin eMAG Ventures – un vehicul de investiţii pentru companii de tehnologie. Flip.ro se concentrează pe recondiţionarea telefoanelor mobile, oferind soluţii inovatoare pentru două provocări majore în procesele de vânzare şi cumpărare. Pe de o parte, platforma online Flip.ro oferă vânzătorilor un instrument de autoevaluare a condiţiei tehnice şi estetice, sigur şi uşor de utilizat. În urma unor întrebări despre telefon, vânzătorul află instant preţul pe care îl poate obţine, nu mai are parte de experienţa anevoiasă şi imprevizibilă disponibilă pe platformele de vânzare existente în piaţă, iar banii vor fi transferaţi direct în contul bancar. Flip se ocupă de tot procesul de vânzare, de la verificare şi reparaţii până la fotografiere şi afişare pe
    website. Pe de altă parte, telefoanele
    utilizate disponibile spre cumpărare pe piaţă sunt predispuse să aibă defecte ascunse şi, de obicei, sunt vândute fără garanţie. Flip.ro a abordat această provocare şi pune la dispoziţie potenţialilor cumpărători telefoane supuse unei verificări tehnice riguroase, ce cuprinde peste 30 de puncte de control. Telefoanele recondiţionate au şansa la o nouă viaţă şi intră din nou în vânzare însoţite de garanţie de 12 luni, drept de retur, livrare rapidă şi suport permanent pentru clienţi, iar utilizatorii au parte de o experienţă similară cu cea a cumpărării unui telefon nou. Iniţiatorii proiectului sunt George Moroianu, Alin Luca şi Alex Burghelia, fondatorii Flip.ro.

    Elementul de noutate:

    Flip susţine economia circulară şi atrage atenţia asupra faptului că un produs recondiţionat este mai prietenos pentru planetă. „Calitatea produselor şi modelul de business Flip specific economiei circulare, prin care clienţii pot economisi bani şi pot avea beneficii similare cumpărării unui telefon nou, reprezintă elementele diferenţiatoare ale companiei”, susţin reprezentanţii businessului.

    Efectele inovaţiei:

    Până acum, Flip a fost lansat în Bulgaria şi Ungaria şi are în plan creşterea businessului şi în alte ţări din regiune, bazânduse pe expertiza centrului propriu de service ce a crescut odată cu businessul Flip. Strategia de execuţie a trebuit ajustată constant pe măsură ce consumul a scăzut pe fondul crizelor succesive care au lovit economia. Modelul de business al companiei Flip s-a pliat bine pe acestă nouă realitate, întrucât oferă clienţilor telefoane ca noi, însă cu preţuri de până la 40% mai mici faţă de telefoanele noi şi, în acelaşi timp, mai prietenoase cu planeta. Compania a înregistrat o creştere de peste două ori a cifrei de afaceri „şi mulţi clienţi fericiţi“. Doar în 2022, 180.000 de clienţi au încercat serviciile Flip, fie că este vorba despre achiziţia unui telefon recondiţionat sau de vânzarea online şi  într-un mod rapid a celui vechi.

    George Moroianu, Alin Luca şi Alex Burghelia, fondatorii Flip.ro

  • eSolutions: Platforma de management epidemiologic 9SOS

    9SOS este o platformă online de triaj, evaluare şi monitorizare a cazurilor de Covid-19, cu aplicabilitate imediată în managementul epidemiologic.

     

     

    Descrierea inovaţiei:

    Platforma 9SOS concentrează, integrează şi facilitează comunicarea datelor despre evenimente epidemiologice – TBC, varicelă, Covid-19 etc. Uşurează activitatea DSP în gestionarea datelor cu caracter personal special provenite de la cetăţeni afectaţi de evenimente epidemiologice, indiferent că sunt testaţi pozitiv sau negativ, suspecţi, contact direcţi, izolaţi sau provenind din populaţii vulnerabile. Doar Direcţia de Sănătate Publică are acces la informaţia colectată şi raportată Autorităţilor centrale şi locale. Medicii de familie primesc informaţii despre pacienţii înscrişi în propria listă, partajează documente securizat şi pot solicita testarea pacienţilor pe baza triajului şi anchetei epidemiologice. Inspectoratele şcolare, unităţile de învăţământ, universităţile primesc informaţii limitate despre elevi, studenţi şi personalul propriu – cei afectaţi de eveniment.

    Platforma MultiMed – 9SOS este centrul de comandă şi control al întregului serviciu, fiind conectată la centrala telefonică, bazele de date primite de la laboratoare şi CoronaForms. Fiecare adresă este mapată geografic, în timp real, cu acurateţe, de un număr cadastral. Autorităţile pot acţiona şi gestiona situaţia în funcţie de răspândirea în comunitate. Se foloseşte adresa declarată de domiciliu/izolare pentru fiecare caz în parte, având posibilitatea de a mări sau micşora aria supravegheată, de la nivelul întregului judeţ până la nivelul unui număr cadastral. Pe baza acestor informaţii, se pot face progresii în timp şi obţinem animaţii cu mişcarea epidemiei în teritoriu. eSolutions este o companie de tehnologie care dezvoltă soluţii integrate, complexe şi sigure, cu accent pe îmbunătăţirea proceselor de afaceri care stau în spatele software-ului.

    Fondată în 2001 în România, eSolutions are o echipă de peste 100 de specialişti şi derulează proiecte complexe pe plan local şi european, în portofoliul de clienţi numărându-se companii precum Carrefour, Deutsche Telekom, Regina Maria, Red Sea, Rewe Grup, tarent.

     

    Elementul de noutate:

    9SOS este prima platformă de management epidemiologic din România, lansată în două săptămâni de la declararea pandemiei de coronavirus şi pusă la dispoziţia autorităţilor în mod gratuit.

     

    Efectele inovaţiei:

    9SOS este funcţională la DSP Braşov gestionând peste 90.000 fişe pacient şi peste 50.000 apeluri de la implementare. (*date la 10 decembrie 2020). Toate apelurile telefonice sunt înregistrate şi trasabile, cu rapoarte periodice de utilizare – utile pentru analiza resurselor necesare. Durata medie de preluare a unui apel este, în medie, de 60 – 90 de secunde de la primul semnal sonor. Operatorii notează date despre fiecare apel pentru ca apelantul să nu fie nevoit să repete speţa cu fiecare operator, în cazul revenirii. Operatorii au acces la aceste note pentru a răspunde rapid nevoilor cu informaţii actualizate, congruente. Medicii de familie primesc informaţii despre pacienţi prin canale de comunicaţii securizate, partajează documente şi fac cereri către DSP pentru testare Covid-19. Persoanele autorizate din şcoli/universităţi pot vizualiza listele cu angajaţii, elevii sau studenţii afectaţi Covid-19 din unitatea respectivă – acţionând imediat pentru evitarea transmiterii bolii în comunitate.