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

estudar a conceção do fluxo de dados existente no cliente;
reconstruir o fluxo de dados;
automatizar uma série de processos manuais;
arquitetura de conceção que garanta tanto a funcionalidade como a segurança.

Solução

O Grupo Innowise construiu de raiz uma plataforma que fornece aos mentores e coachees um conjunto de ferramentas para interagirem entre si de uma forma eficaz e conveniente. A solução foi desenvolvida para substituir a versão anterior da plataforma devido à sua falta de velocidade de resposta e funcionalidade.

Seguinte

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.

Seguinte

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

recomendar e notificar os mentores dos coachees adequados de forma mais precisa;
estimar a atividade e a produtividade dos utilizadores;
prever o comportamento dos utilizadores em diferentes domínios;
fornecendo pagamentos automáticos seguros aos mentores;
deteção de fraudes;
realização de acções KYC, AML, ATF, etc.

Tecnologias e ferramentas

Back-end

Python 3.x, Flask, Celery, WebSockets, estrutura Django REST, Pytest

Front-end

TypeScript

Bases de dados

PostgreSQL, Redshift, S3, SalesForce, Elasticsearch

DevOps

Kubernetes, Apache Airflow, Terraform, plural, astrónomo

Cloud

Google Cloud Platform, AWS

VCS

GitLab, GitHub

Processo

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 Grupo 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.

Equipa

Engenheiros de dados

Programadores de back-end

Programadores front-end

Engenheiro ML

Cientistas de dados

Programadores de BI

Analista de negócios

Gestor de projectos

Engenheiros de controlo de qualidade

Resultados

O Grupo 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.

Duração do projecto

Desde 2020
O projeto ainda está em curso; nesta fase, damos apoio à plataforma e implementamos novas funcionalidades

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Marcamos uma reunião consigo para discutir a oferta e chegar a um acordo.

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