Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Platforma, która łączy mentorów i coachów za pomocą uczenia maszynowego i analizy danych.
Naszym klientem jest europejska platforma e-learningowa, która zapewnia klientom mentorów na wybrane przez nich tematy.
Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.
Klient wpadł na pomysł, że platforma powinna zostać wzbogacona o narzędzia inżynierii danych i uczenia maszynowego (ML). aby szybciej i dokładniej sugerować mentorów użytkownikom. Dane muszą być prawidłowo zbierane i przetwarzane przed ich użyciem przez systemy rekomendacyjne, narzędzia do rejestrowania czasu oraz inne oprogramowanie.
Aby rozwiązać ten problem, inżynierowie oprogramowania Innowise musieli
Nasi inżynierowie oprogramowania zaprojektowali rozwiązanie w sposób umożliwiający szybkie gromadzenie i aktualizację danych z różnych źródeł. Dane są automatycznie dopracowywane zgodnie z ustalonymi szablonami i przesyłane do narzędzi, które je obsługują.
Amazon Web Services
Rozwiązanie opiera się na Amazon Web Services ze względu na bezpieczeństwo, elastyczność, skalowalność i opłacalność.
Trenerzy i stali klienci mogą przesyłać swoje dane w różnych formach na platformę, w tym tekst, zdjęcia, filmy, skany dokumentów itp. Dane te są przesyłane do AWS i przechowywane w data lake.
Rurociągi ETL
Nasi inżynierowie danych opracowali i wdrożyli potoki ETL do automatycznego zbierania fragmentów danych od użytkowników do pamięci masowej w chmurze.
Data Lakes i hurtownia danych
Dane zebrane za pomocą potoków ETL są udoskonalane w Data Lakes. Proces ten jest obsługiwany przez Airbyte i dbt. Po dopracowaniu danych, Apache Airflow przenosi je do hurtowni danych, gdzie mogą być wykorzystane w różnych celach, takich jak:
Biorąc pod uwagę wszystkie wymagania i specyfikę projektu, wybraliśmy Scrum jako metodologię tworzenia oprogramowania, przeprowadzając co dwa tygodnie sprinty i przeglądy sprintów w celu zademonstrowania postępów. Korzystaliśmy z Jira i Confluence, a spotkania i ogólną komunikację z klientem prowadziliśmy w Microsoft Teams.
Nasz zespół opracował wymagania zgodnie z wizją klienta dotyczącą rozwiązania i udokumentował je. Podczas procesu rozwoju nieustannie analizowaliśmy, udoskonalaliśmy i rozkładaliśmy wymagania na zadania i podzadania w celu łatwiejszego śledzenia postępów. Po ukończeniu kilku zadań inżynierowie ds. zapewnienia jakości Innowise sprawdzili, czy rozwiązanie jest zgodne z określonymi wymaganiami, nie zawiera błędów, a nasz zespół jest zgodny z wizją klienta i oczekiwanymi wynikami.
Firma Innowise zbudowała bezpieczną platformę, która umożliwia pracownikom klienta gromadzenie, przechowywanie i zarządzanie danymi od studentów i korepetytorów na platformie. Ze względu na bezpieczeństwo rozwiązania oraz ścisłą kontrolę dostępu i operacji, informacje te mogą być wykorzystywane do różnych celów bez obawy o ich wyciek.
Nasi inżynierowie oprogramowania zautomatyzowali szereg procesów, które wcześniej były wykonywane ręcznie i zaprojektowali przepływ danych, aby rozwiązanie było jak najbardziej wydajne.
Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.
Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.
Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.
Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.
© 2007-2024 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatności, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
We’ll process your request and contact you back as soon as possible.