Plataforma Canónica para o Retalho Potenciada por IA

O projeto da Katalist visa superar as limitações das soluções atuais de plataformas de integração de dados de operações de empresas do setor do retalho. Para tal a Empresa propõe-se a desenvolver uma plataforma inovadora, designada Katalist Platform, que integrará várias inovações em áreas como Big Data, AI ou Modelos de Dados (utilização de um Modelo Canónico de Dados) que, em caso de sucesso do projeto, permitirão não só avanços significativos face ao estado da arte mas também captar um grande potencial muito significativo associado ao crescimento da adoção de soluções iPaaS por um setor com a magnitude do setor do retalho. Assim, definiram-se como objetivos da operação: O1. Avançar no estado da arte científico e tecnológico nas soluções de iPaaS para o setor do retalho. O2. Desenvolvimento de motor de geração de endpoints: que corresponde a uma das funcionalidades cruciais para o sucesso do projeto e que servirá como base para o modelo de dados canónico a desenvolver. Este motor de geração de endpoints inovador, alimentado por algoritmos de AI, permitirá a automatização na análise, tratamento e geração de endpoints, facilitando a integração rápida e flexível de novas funcionalidades e alterações nos modelos de negócio dos clientes, assegurando a compatibilidade, otimizando processos e reduzindo custos operacionais. O3. Desenvolvimento de motor de automatização de mapeamentos complexos: Este motor, essencial para a transformação dos dados das diversas fontes e destinos será sustentado por técnicas de AI capazes de automatizar o mapeamento de dados complexos, incluindo a transformação dos dados para os formatos expectáveis, reduzindo a intervenção humana. O4. Desenvolvimento de motor de integração para diferentes formatos e quantidades de dados: Este motor, essencial para a operacionalidade do modelo canónico de dados que suporta a operação da Katalist Platform será sustentado por técnicas de AI capazes de abstrair, de forma automática, a complexidade inerente aos diversos protocolos de comunicação e formatos de dados. O5. Desenvolvimento de um sistema para recuperação automática de erros: Um dos desenvolvimentos essenciais para o sucesso do projeto. Este sistema fará uso de técnicas de AI desenvolvidas internamente pela Empresa no sentido de detetar, corrigir e prevenir falhas durante as transações de dados entre os diversos módulos da plataforma. O6. Integração dos módulos desenvolvidos num protótipo integrado da solução: Após o desenvolvimento dos módulos da solução, a etapa seguinte consistirá em garantir a sua interoperabilidade. Para além da necessidade de garantir uma operacionalidade fluída e coesa, a solução integrada deverá ser capaz de operar mesmo quando sujeita a uma carga muito relevante de dados. O7. Avaliação e validação do sistema: Pretende-se avaliar o protótipo desenvolvido em ambientes laboratoriais controlados e em ambientes relevantes. Neste último caso, os testes realizados em ambientes relevantes/reais, serão essenciais para posteriormente demonstrar a tecnologia e validar a aplicabilidade, eficácia e aceitação da solução proposta por parte do mercado. O8. Divulgar e disseminar no mercado e no meio científico, académico e na sociedade o enorme potencial da solução, contribuindo assim para a formação avançada de investigadores, proteção de propriedade intelectual, publicações em revistas internacionais de renome, presença em conferências e exposições e criação de um website do projeto.