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Uma plataforma que liga mentores e coachees utilizando a aprendizagem automática e a análise de dados.
O nosso cliente é uma plataforma europeia de e-learning que coloca à disposição dos clientes mentores sobre os temas da sua escolha.
As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.
Um cliente teve a ideia de que a plataforma deveria ser melhorada com engenharia de dados e aprendizagem automática para que possa sugerir mentores aos utilizadores de forma mais rápida e precisa. Os dados devem ser corretamente recolhidos e refinados antes de serem utilizados por sistemas de recomendação, ferramentas de registo de tempo e outro software.
Para resolver o problema, os engenheiros de software do Innowise precisavam de
Os nossos engenheiros de software conceberam a solução de forma a permitir a rápida recolha e atualização de dados de várias fontes. Os dados são automaticamente refinados de acordo com os modelos predefinidos e enviados para as ferramentas que os operam.
Amazon Web Services
A solução baseia-se em Amazon Web Services devido à sua segurança, flexibilidade, escalabilidade e eficácia em termos de custos.
Os treinadores e os clientes habituais podem enviar os seus dados sob várias formas para a plataforma, incluindo texto, imagens, vídeos, digitalizações de documentos, etc. Estes dados são carregados para o AWS e armazenados num lago de dados.
Pipelines ETL
Os nossos engenheiros de dados desenvolveram e introduziram pipelines ETL para recolher automaticamente pedaços de dados dos utilizadores para o armazenamento na nuvem.
Data lake e data warehouse
Os dados recolhidos através de condutas ETL são refinados em lagos de dados. Este processo é efectuado pela Airbyte e pela dbt. Depois de os dados serem refinados, Apache Airflow transfere-o para o armazém de dados, onde pode ser utilizado para vários fins, tais como
Tendo em consideração todos os requisitos e especificidades do projeto, seleccionámos o Scrum como metodologia de desenvolvimento de software, conduzindo sprints quinzenais e visões gerais do Sprint para demonstrar o progresso. Utilizámos o Jira e o Confluence e realizámos as reuniões e a comunicação geral com o cliente no Microsoft Teams.
A nossa equipa desenvolveu os requisitos de acordo com a visão que o cliente tinha da solução e documentou-os. Durante o processo de desenvolvimento, estávamos constantemente analisando, refinando e decompondo os requisitos em tarefas e subtarefas para facilitar o acompanhamento do progresso. Após a conclusão de várias tarefas, os engenheiros de garantia de qualidade do Innowise verificaram se a solução estava em conformidade com os requisitos delineados, se não continha erros e se a nossa equipa estava em sintonia com a visão do cliente e os resultados esperados.
Innowise construiu uma plataforma segura que permite aos funcionários do cliente coletar, armazenar e gerenciar dados de alunos e tutores na plataforma. Devido à segurança da solução e ao rigoroso controlo de acesso e operação, estas informações podem ser utilizadas para diversos fins sem receio de fuga.
Os nossos engenheiros de software automatizaram uma série de processos que eram anteriormente manuais e conceberam o fluxo de dados para tornar a solução tão eficiente quanto possível.
Após termos recebido e processado o seu pedido, entraremos em contacto consigo para detalhar as necessidades do seu projecto e assinar um NDA para garantir a confidencialidade das informações.
Após a análise dos requisitos, os nossos analistas e programadores elaboram uma proposta de projecto com o âmbito dos trabalhos, tamanho da equipa, tempo e custos e custos.
Marcamos uma reunião consigo para discutir a oferta e chegar a um acordo.
Assinamos um contrato e começamos a trabalhar no seu projecto o mais rapidamente possível.
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