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Una plataforma que conecta a mentores y coachees mediante machine learning y data analytics.
Nuestro cliente es una plataforma europea de machine learning que ofrece a sus clientes tutores sobre los temas que elijan.
La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.
A un cliente se le ocurrió que la plataforma debía mejorarse con data engineering y machine learning para poder sugerir tutores a los usuarios con mayor rapidez y precisión. Los datos deben recopilarse y depurarse adecuadamente antes de ser utilizados por sistemas de recomendación, herramientas de registro del tiempo y otros programas informáticos.
Para resolver el problema, los ingenieros de software de Innowise necesitaban
Nuestros ingenieros de software han diseñado la solución de forma que permita recopilar y actualizar rápidamente datos de diversas fuentes. Los datos se depuran automáticamente según las plantillas preestablecidas y se envían a las herramientas que los manejan.
Amazon Web Services
La solución se basa en Amazon Web Services por su seguridad, flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad.
Los entrenadores y los clientes habituales pueden enviar sus datos de diversas formas a la plataforma, como texto, imágenes, vídeos, documentos escaneados, etc. Estos datos se cargan en AWS y se almacenan en un lago de datos.
Canalizaciones ETL
Nuestros ingenieros de datos han desarrollado e introducido canalizaciones ETL para recopilar automáticamente trozos de datos de los usuarios en el almacenamiento en cloud.
Data lake y data warehouse
Los datos recopilados mediante ETL pipelines se refinan en ldata lakes. Airbyte y dbt se encargan de este proceso. Una vez refinados los datos, Apache Airflow los transfiere al almacén de datos, donde pueden utilizarse para diversos fines, como
Teniendo en cuenta todos los requisitos y especificidades del proyecto, hemos seleccionado Scrum como metodología de desarrollo de software, realizando sprints quincenales y resúmenes de Sprint para demostrar el progreso. Utilizamos Jira y Confluence y celebramos las reuniones y la comunicación general con el cliente en Microsoft Teams.
Nuestro equipo desarrolló los requisitos de acuerdo con la visión que el cliente tenía de la solución y los documentó. Durante el proceso de desarrollo, analizamos, refinamos y descompusimos constantemente los requisitos en tareas y subtareas para facilitar el seguimiento del progreso. Una vez completadas varias tareas, los ingenieros de control de calidad de Innowise comprobaron si la solución cumplía los requisitos descritos, si no tenía errores y si nuestro equipo estaba de acuerdo con la visión del cliente y los resultados esperados.
Innowise ha creado una plataforma segura que permite a los empleados del cliente recopilar, almacenar y gestionar datos de estudiantes y tutores en la plataforma. Gracias a la seguridad de la solución y al estricto control de acceso y funcionamiento, esta información puede utilizarse para diversos fines sin temor a que se filtre.
Nuestros ingenieros de software han automatizado una serie de procesos que antes eran manuales y han diseñado el flujo de datos para que la solución sea lo más eficaz posible.
Una vez recibida y procesada su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para detallar las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad que garantice la confidencialidad de la información.
Después de examinar los requisitos, nuestros analistas y desarrolladores elaboran una propuesta de proyecto con el alcance de las obras, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costos.
Concertamos una reunión con usted para discutir la oferta y llegar a un acuerdo.
Firmamos un contrato y comenzamos a trabajar en su proyecto lo más rápido posible.
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