01
dez
Data Modernization
29
nov
Como as migrações para plataformas de dados modernas estão revolucionando o Business Intelligence
A convergência da IA e da modernização de dados deverá redefinir o futuro da inteligência de negócios.
No atual ambiente de negócios impulsionado pela tecnologia, os Chief Information Officers (CIOs) e os Chief Data Officers (CDOs) atuam como capitães qualificados, conduzindo suas organizações através do cenário desafiador da inteligência de negócios. A convergência da inteligência artificial (IA) e da modernização dos dados está a revolucionar esta jornada, mas apenas para as organizações capazes de aproveitar eficazmente estas novas tecnologias em seu benefício.
A convergência da IA e da modernização dos dados não é apenas uma tendência, mas uma necessidade estratégica para que os insights baseados em dados e a tomada de decisões informadas se tornem o novo padrão. Os líderes empresariais precisam aproveitar o poder da IA, incluindo os avanços na IA generativa, para impulsionar a inovação, fortalecer a segurança cibernética e promover uma cultura que prioriza os dados, que garanta uma vantagem competitiva e impulsione o rápido crescimento dos negócios.
Não basta simplesmente adquirir dados. As empresas precisam ser capazes de armazenar, processar e usar dados de maneira mais eficaz se quiserem permanecer competitivas. De acordo com um relatório recente da McKinsey , 1 em cada 3 CIOs aloca mais de 20% do seu orçamento de TI para gerenciar “dívidas técnicas”. A dívida técnica refere-se aos desafios que as empresas enfrentam ao lidar com fontes de dados legadas – têm acesso aos dados, mas não possuem os meios para aproveitá-los adequadamente em seu benefício. Investir dinheiro em dívidas técnicas é o mesmo que pisar na água – as empresas conseguirão sobreviver e permanecer à tona, mas não farão qualquer progresso sem as ferramentas ou conhecimentos adequados.
Este artigo explora o potencial transformador da modernização de dados e dos avanços na IA e revela como os CIOs podem aproveitar o poder destas inovações para impulsionar a inovação, fortalecer a segurança cibernética e promover uma cultura baseada em dados que levará a um crescimento empresarial mais sustentável. Também refletirá sobre as considerações estratégicas para uma implementação bem-sucedida e os ganhos potenciais para acertar.
Por que a convergência da IA e da modernização de dados é crucial para os CIOs na era da inteligência empresarial?
O papel de um Chief Information Officer (CIO) evoluiu significativamente na era digital. Os CIOs não estão apenas gerenciando a infraestrutura de TI, mas também impulsionando a inovação nos negócios por meio da tecnologia. Neste contexto, a convergência da IA e da modernização dos dados está a tornar-se uma prioridade estratégica para os CIOs. Ao aproveitar a vanguarda da IA e adotar uma abordagem moderna aos dados, os CIOs podem revelar padrões latentes, tendências invisíveis e correlações intrincadas, gerando uma vantagem competitiva notável no que se tornou uma economia ferozmente orientada por dados.
A IA, com a sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados e gerar insights rapidamente, é uma ferramenta poderosa para as empresas. No entanto, a sua eficácia depende da integridade e acessibilidade dos dados. É aqui que entra em jogo a modernização de dados. Ao migrar para plataformas de dados modernas, as empresas podem garantir que os seus dados estão estruturados, acessíveis e prontos para aplicações de IA, em vez de gastarem muito dinheiro em dívidas técnicas.
Como é que a migração de dados eficaz facilita a tomada de decisões baseada em dados?
A migração eficaz de dados desempenha um papel fundamental para permitir a tomada de decisões baseada em dados. Muito mais do que apenas a realocação de dados, é uma oportunidade para refinar a qualidade e a integridade dos dados em preparação para casos de uso mais avançados.
As modernas plataformas de dados baseadas em nuvem oferecem diversas vantagens em relação aos sistemas legados. Eles fornecem melhor qualidade de dados, maior segurança de dados e maior escalabilidade. Além disso, suportam processamento de dados em tempo real, o que é crucial para aplicações de IA. Ao migrar para estas plataformas, as empresas podem garantir que os seus dados estão “prontos para IA” e preparados para processamento analítico.
É importante lembrar que a migração de dados não envolve apenas a movimentação de dados. Trata-se de prepará-lo. De acordo com um estudo recente, mais de 80% dos projetos de migração de dados falham devido ao processo ser tratado como uma simples transferência de dados de A para B. Em vez disso, as empresas deveriam concentrar-se em tornar os seus dados adequados à finalidade, melhorando as políticas e os controlos em torno como ele é armazenado e mantido para desenvolver uma base sólida para análises avançadas.
Como a convergência da IA e da modernização de dados otimiza os custos operacionais das organizações ?
A convergência da IA e da modernização dos dados, quando gerida corretamente, pode levar a poupanças significativas de custos para as organizações. A IA pode automatizar tarefas rotineiras, reduzindo custos trabalhistas e melhorando a eficiência. Também pode analisar dados operacionais para identificar ineficiências e sugerir melhorias, abrindo a porta para uma otimização contínua com enorme potencial de redução de custos.
Do lado dos dados, a modernização dos dados pode reduzir as despesas gerais associadas ao armazenamento e gerenciamento de dados. As plataformas de dados modernas são mais eficientes e escaláveis do que os sistemas tradicionais, o que pode reduzir a carga no orçamento de TI de uma empresa. Além disso, ao melhorar a qualidade e a acessibilidade dos dados, a modernização dos dados pode reduzir o tempo e os recursos gastos na limpeza e preparação dos dados, otimizando ainda mais os custos operacionais à medida que surgem novos casos de utilização de IA.
Quais são as considerações estratégicas para iniciativas bem-sucedidas de IA e modernização de dados ?
Iniciativas bem-sucedidas de IA e modernização de dados exigem planejamento cuidadoso e consideração estratégica. Os CIOs têm a responsabilidade de desenvolver um roteiro abrangente que se alinhe com a visão central da organização. Identificar as principais fontes de dados, priorizar os esforços de migração e implementar estruturas de governação robustas são fundamentais para garantir a qualidade, a privacidade e a conformidade dos dados sem falhas.
Em primeiro lugar, as empresas precisam de ter uma compreensão clara das suas necessidades e objetivos de dados. Isto inclui identificar as fontes de dados, definir a arquitetura de dados e determinar as políticas de governança de dados. Por exemplo, uma política de classificação de dados garantirá que os dados sejam categorizados com base na sua sensibilidade e no nível de segurança que requerem. Uma política de retenção de dados especificará por quanto tempo os diferentes tipos de dados devem ser mantidos, equilibrando as necessidades comerciais com regulamentações de privacidade de dados, como GDPR ou CCPA.
Além disso, as empresas precisam de considerar os aspectos técnicos e operacionais da migração de dados, desde a escolha da plataforma de dados certa até ao planeamento do processo de migração e à garantia de que os dados estão protegidos durante a migração.
As parcerias estratégicas com parceiros tecnológicos especializados em IA e migração de dados serão fundamentais nestas áreas. Os CIOs manterão o papel de “capitão”, mas em vez de construir o seu navio a partir do zero, procurarão contratar a melhor tripulação para o tripular – incluindo ferramentas, plataformas e metodologias para tornar a migração o mais simples possível.
A estrada à frente
A convergência da IA e da modernização de dados deverá redefinir o futuro da inteligência de negócios. Nove em cada dez empresas já investiram em tecnologia de IA como forma de resolver problemas e aliviar pontos problemáticos, mas apenas 14% implementaram capacidades de IA como parte das suas próprias operações internas. Esta lacuna terá de ser colmatada nos próximos anos, à medida que o valor da inteligência empresarial baseada em dados se tornar mais evidente. Os CIOs deixarão de olhar para as capacidades de IA como soluções pontuais “aparafusadas” e começarão a pensar na IA como uma base sobre a qual construir um negócio maior, mais rápido e mais resiliente.
O caminho a seguir está repleto de oportunidades para aqueles que estão prontos para agarrar a IA com ambas as mãos, mas antes de o fazerem, devem garantir que os seus dados estão “prontos para IA”, bem estruturados e adequados ao volume, velocidade e variedade de casos de uso de amanhã.
Artigo originalmente publicado em Blog RTInsights
27
nov
Gastos em IA generativa ultrapassarão US$ 500 bilhões até 2027
A taxa de crescimento anual composto deve chegar a 16%, desafios já se tornam realidade, é preciso investir.
Gastos em Inteligência Artificial (IA) generativa deverão superar os US$ 500 bilhões em 2027 globalmente. A tecnologia, promovida e disseminada principalmente pelo ChatGPT, da OpenAI, no final de 2022 está sendo adotada por empresas ao redor do mundo. Como resultado, a IA generativa tem o potencial de impactar as decisões de negócios em todos os níveis de uma organização.
A conclusão é da pesquisa “FutureScape 2024”, da International Data Corporation (IDC). O levantamento aponta uma mudança para o crescimento dos investimentos em tecnologia para maior implementação de Inteligência Artificial e a adoção de produtos e serviços aperfeiçoados pela ferramenta.
Outra pesquisa da IDC aponta também para um crescimento dos gastos das organizações com o processo de transformação digital. Segundo a análise do “Worldwide Digital Transformation Spending Guide”, os gastos na área deverão superar os R$ 3,9 trilhões até 2027, com uma taxa de crescimento anual composto (compound annual growth rate, ou CAGR) de 16,1%.
Segundo o levantamento, os Estados Unidos concentrarão cerca de 35,8% dos gastos em transformação digital em 2023, enquanto a região Ásia-Pacífico representará 33,5% dos investimentos. Por fim, Europa, Oriente Médio e África deverão concentrar 26,8% dos gastos até o final do ano.
Tendências e previsões para 2024
Com a chegada da IA generativa e suas diversas aplicações nos mais diversos segmentos, novos formatos, desafios e casos de uso se tornarão realidade a partir do ano que vem. Segundo a pesquisa da IDC, focada nos desafios e desdobramentos da tecnologia em um período de 12 a 14 meses, revela algumas previsões para as tecnologias de IA, IA generativa e automação.
- Mitigar riscos da IA generativa: para reduzir riscos, fornecedores de plataformas de software e cloud irão criar pacotes de segurança e governança de IA generativa para serem implementados juntamente aos seus serviços. Trata-se de uma forma de agregar valor e diferenciar suas ofertas em relação à concorrência.
- Requisitos da regulação: nenhum lugar do mundo criará as mesmas regras para o desenvolvimento e a implementação de IA generativa. Portanto, organização deverão adotar diferentes desdobramentos e abordagens para a tecnologia, o que por sua vez impactará no tempo para que a ferramenta gere valor.
- Conversação como nova interface: o ChatGPT, da OpenAI, foi um dos principais motivadores para que a interface de conversação tem se tornado o formato padrão para usuários finais e organizações. Essa interface, por sua vez, afetará diferentes áreas – desde o engajamento do consumidor, até o marketing, as vendas, e o TI.
- Novos resultados: conforme o conhecimento sobre a automação amadurece, os líderes e patrocinadores dos projetos focarão mais nos resultados oferecidos pela tecnologia. Trata-se de uma forma de perceber o resultado dos investimentos por meio de KPIs alinhados com os resultados dos negócios e financeiros.
- Modernização dos serviços de TI: o uso de IA nos serviços de modernização de aplicativos de TI poderá otimizar a eficiência, acelerar a entrega e reforçar as margens de lucro dos serviços de TI.
- Mais conhecimentos: os últimos avanços da IA generativa motivou demandas por capacidades como a linguagem mais natural e pesquisas conversacionais para apoiar a descoberta de novos conhecimentos pelos usuários.
- Monetização da IA generativa: estudo aponta que o modelo de negócio será responsável por ajudar os negócios a monetizar a tecnologia e criar vantagem competitiva duradoura. Até 2024, 33% das organizações G2000 irão explorar modelos de negócio inovadores para dobrar sua monetização da IA generativa.
- Inteligência Artificial Geral: diversos grupos de trabalho estão trabalhando para desenvolver a IA Geral e, até 2028, organizações irão experimentar com sistemas dessa tecnologia.
- Mudança de prioridades para chips: a compra de aceleradores irá impactar a compra de processadores (CPUs), enquanto o trabalho da IA não é padronizado em algoritmos e softwares ajustados para processadores de servidor.
Artigo originalmente publicado em Blog Consumidor Moderno
17
nov
Modernização de dados, sabe o que significa?
Dados, os dados… isso mesmo, os dados… são o bem mais importantes de uma organização. Também o ativo mais caro e difícil de manter. Para se manterem competitivos neste mundo acelerado por mudanças constantes, as organizações precisam acessar rapidamente os dados certos a qualquer momento. Mas isso pode ser difícil se esses dados forem armazenados em várias fontes. É aí que entra a Modernização de Dados!
Mas, o que é Modernização de Dados?
É um termo que descreve como as organizações podem modernizar seus sistemas legados para torná-los mais simples de usar. Em termos simples, é migrar ou mover dados de bancos de dados legados para bancos de dados em nuvem moderna. Isso significa que você não está restrito a apenas criar uma única versão do seu sistema, mas sim a criar diferentes versões do mesmo sistema para atender a diferentes necessidades.
A modernização de dados é fundamental para empresas que precisam armazenar dados não estruturados, como notas de áudio, comentários de mídia social, documentos, imagens ou até exames médicos, por exemplo.
Ao modernizar seu sistema legado, você simplifica a maneira como as pessoas trabalham com ele, permitindo que elas acessem os dados de que precisam de diferentes departamentos com mais eficiência, sem precisar passar por muitos obstáculos. Além disso, a Modernização de Dados oferece vantagens significativas em termos de custo e tempo em relação aos sistemas de gerenciamento de dados usados anteriormente.
Quais os benefícios que a modernização de dados pode proporcionar?
Como dito no início do post, os dados são o bem mais importantes para uma organização (pelo menos é pra ser!) — em outras palavras, os dados que você possui impulsionaram seu crescimento. Para qualquer organização focada no crescimento, garanta que sua infraestrutura de dados, gerenciamento e uso simplificado de dados, implique diretamente no alcance de seus objetivos estratégicos. É aqui que a Modernização de Dados entra em cena!
Processamento de dados simplificado
Seus dados orientam as decisões que sua organização toma. A análise dos dados que você tem que decidir com precisão ou quanto suas exceções serão pontuais. Um problema que as empresas enfrentam é quando suas estratégias existentes de processamento de dados não atendem às necessidades e objetivos estratégicos dos negócios. Isso pode se dar por diversos motivos, por exemplo: entrada manual de dados, limpeza contida de dados, muitos silos de dados, etc.
Com uma estratégia de dados modernizada, sua equipe pode coletar, correlacionar, processar, armazenar e usar dados com mais eficiência no dia a dia. Ao fazer isso, você garante que sua organização tenha processos de dados consistentes e estruturados para fornecer uma melhor tomada de decisões, insights , executar campanhas e ajudar seus clientes e parceiros.
Quantos benefícios a nuvem pode oferecer
Usar uma arquitetura de dados legada para gerar e processar quantidades gigantescas de dados em um tempo rápido é um desafio e tanto. Ser capaz de se adaptar às tendências digitais que podem facilmente gerenciar e processar dados, tornou-se um diferencial competitivo.
A modernização dos dados também permite que as organizações:
- Redução com custo de equipamentos on-premise .
- Aproveite os acordos de nível de serviço ( SLA s, exemplo: na AWS ) na nuvem para oferecer suporte aos tempos de atividade do banco de dados
- Aproveite as soluções habilitadas para nuvem, como análise de dados em tempo real ( stream, exemplo: AWS Kinesis ), insights de clientes orientados por IA (Inteligência Artificial, exemplo: AWS SageMaker , AWS Personalize ) e personalizadas de marketing.
Foco na Governança de Dados
Houve inúmeras descobertas de dados nos últimos anos e a necessidade de governança sobre os dados, nesse caso, mais especificamente a segurança de dados está aumentando a cada minuto. Na verdade, esse mesmo segmento é o que faz com que segmentos regulamentados, como o governo e os setores bancários, hesitem em modernizar seus dados. É necessário garantir que a segurança da TI seja de alto nível para resistir às ameaças cibernéticas, mas também flexível para se adaptar às mudanças nas leis e regulamentações ( GDPR , LGPD …).
Observe que uma modernização de dados adequada pode ajudar sua organização a alcançar os termos de segurança de dados:
- Melhor segurança de dados com criptografia em trânsito (exemplo no AWS Athena )
- Serviços de monitoramento e segurança de rede em tempo real para detectar e reduzir proativamente ataques e ameaças ( AWS Shield )
- Requisitos de soberania de dados aprimorados e requisitos de largura de banda reduzidas.
Uma governança de dados eficaz garantirá que seus dados sejam consistentes , confiáveis , de qualidade , rastreáveis e que sejam acessíveis de forma segura quando necessário, e claro… garantindo que os mesmos não sejam utilizados de forma indevida.
Conclusão
Modernizar seus dados oferece uma nova vantagem competitiva em relação a seus concorrentes. Dados sendo ingeridos, processados de forma rápida, com um bom catálogo de dados, com qualidade, segurança, rastreamento, consistência, ele leva a um nível muito superior, onde informações que antes podiam em horas, podem ser obtidas em minutos, em alguns casos em “ quase em tempo real ”.
Artigo originalmente publicado por Blog Medium
13
nov
Modernização de dados com Data Lakes: transformando informações em ouro
Em um mundo impulsionado por dados, a modernização da estratégia de gerenciamento e análise de informações é fundamental para o sucesso de qualquer empresa. Um dos componentes essenciais nesse cenário é o Data Lake, uma solução revolucionária que se tornou a espinha dorsal da modernização de dados. Neste artigo, exploraremos o que é um Data Lake, por que ele é tão importante na modernização de dados, suas principais vantagens e como funciona na prática. Prepare-se para descobrir como essa tecnologia pode transformar a forma como você gerencia e utiliza seus dados.
O que é um Data Lake?
Um Data Lake é uma estrutura de armazenamento que permite às empresas coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados de diversas fontes, como sensores, aplicativos, dispositivos e muito mais. A principal característica de um Data Lake é a capacidade de armazenar dados em seu formato bruto, o que significa que as informações não são pré-processadas ou estruturadas antes de serem armazenadas. Isso oferece flexibilidade e escalabilidade sem precedentes, permitindo que as organizações processem e analisem os dados conforme necessário, sem estar vinculadas a um formato específico.
A importância na modernização de dados
Um Data Lake desempenha um papel crítico na modernização de dados por várias razões. Primeiramente, ele capacita as empresas a lidar com a explosão de dados que estamos testemunhando na era digital. À medida que os dados se tornam cada vez mais variados e complexos, a capacidade de armazenar tudo em um local centralizado e acessível é inestimável.
Além disso, um Data Lake é um componente-chave para a implementação de análise avançada e aprendizado de máquina. A natureza bruta dos dados armazenados em um Data Lake permite que cientistas de dados e analistas de negócios explorem os dados de maneira mais livre e inovadora, desbloqueando insights valiosos que, de outra forma, seriam perdidos.
Principais vantagens
As vantagens de adotar um Data Lake são numerosas. Uma delas é a capacidade de consolidar todos os dados da empresa em um único repositório. Isso simplifica a gestão de dados, elimina silos de informações e facilita o acesso a dados em toda a organização.
Outra vantagem é a escalabilidade. Os Data Lakes são altamente escaláveis, o que significa que podem crescer à medida que sua empresa gera cada vez mais dados. Isso evita a necessidade de investimentos constantes em infraestrutura e permite que sua organização cresça de maneira eficiente.
Como funciona
Um Data Lake funciona coletando dados brutos de diversas fontes e armazenando-os em seu formato original. Os dados são geralmente organizados em diretórios lógicos, tornando a busca e o acesso mais fáceis. As soluções de Data Lake também costumam incluir ferramentas de processamento de dados em lote e em tempo real, bem como mecanismos de segurança avançados para proteger os dados sensíveis.
A análise de dados em um Data Lake pode ser realizada por meio de ferramentas de análise de dados tradicionais ou por meio de soluções de aprendizado de máquina e análise avançada. Os cientistas de dados e analistas podem explorar os dados diretamente no Data Lake, aplicando transformações e consultas conforme necessário.
Armazene grandes volumes
Um Data Lake é a base da modernização de dados nas empresas. Sua capacidade de armazenar grandes volumes de dados brutos, sua escalabilidade e suas vantagens em análise avançada fazem dele uma ferramenta inestimável para qualquer organização que deseje prosperar na era dos dados. Se você ainda não incorporou um Data Lake em sua estratégia de modernização de dados, é hora de considerar seriamente essa mudança. Entre em contato com a equipe da DNX Brasil hoje mesmo e descubra como podemos ajudar sua empresa a alcançar todo o potencial de seus dados. A modernização de dados é o futuro, e o Data Lake é a chave para desbloqueá-lo.
03
nov
Data Modernization: transformando dados em ouro
No mundo cada vez mais digitalizado em que vivemos, os dados se tornaram o novo petróleo, a moeda que impulsiona o sucesso nos negócios e a inovação tecnológica. No entanto, muitas organizações estão presas a sistemas de gerenciamento de dados antiquados, incapazes de acompanhar o ritmo das demandas contemporâneas.
E aqui entra a “Data Modernization” (Modernização de Dados), uma abordagem estratégica que visa transformar a maneira como as empresas gerenciam, armazenam e utilizam seus dados. Neste artigo, exploraremos profundamente o conceito de Data Modernization e destacaremos seus inúmeros benefícios.
Data Modernization: o que é?
Data Modernization refere-se à atualização e aprimoramento dos processos, sistemas e infraestruturas de gerenciamento de dados de uma organização para atender às demandas dos negócios na era digital. Isso envolve a transição de sistemas legados para plataformas mais modernas, a adoção de tecnologias avançadas, como Big Data, análise de dados em tempo real e computação em nuvem, bem como a implementação de práticas ágeis de gerenciamento de dados.
Os benefícios da Data Modernization
- Melhoria da Tomada de Decisões: Com sistemas de gerenciamento de dados atualizados, as organizações podem acessar informações em tempo real e análises avançadas para tomar decisões mais informadas e estratégicas.
- Eficiência Operacional: A modernização de dados pode simplificar processos, automatizar tarefas e reduzir o tempo gasto na coleta e preparação de dados, resultando em uma maior eficiência operacional.
- Aumento da Competitividade: Empresas que adotam a Data Modernization podem reagir mais rapidamente às mudanças no mercado e às demandas dos clientes, o que as torna mais competitivas.
- Economia de Custos: A migração para plataformas de nuvem e sistemas mais eficientes muitas vezes leva a uma redução significativa nos custos operacionais de TI.
- Segurança Aprimorada: A modernização pode fortalecer a segurança dos dados, protegendo contra ameaças cibernéticas e garantindo conformidade com regulamentações de privacidade.
- Melhoria na Experiência do Cliente: Com acesso a dados mais precisos e atualizados, as empresas podem personalizar a experiência do cliente, oferecendo produtos e serviços mais relevantes.
- Inovação: A Data Modernization cria uma base sólida para a inovação, permitindo o desenvolvimento de novos produtos e serviços alimentados por análises avançadas e aprendizado de máquina.
A Data Modernization não é mais uma opção, mas uma necessidade para empresas que desejam prosperar na economia digital. Os benefícios são abundantes e vão muito além da eficiência operacional e da economia de custos. A modernização de dados capacita as organizações a tomar decisões mais inteligentes, aprimorar a experiência do cliente, se manterem competitivas e inovar continuamente. Portanto, se você deseja transformar seus dados em ouro, comece sua jornada de modernização de dados hoje e colha os frutos no futuro digital.
06
fev
Magama: Intregação de aplicações com chatbot da Amazon Lex
Sobre a Magama
A Magama é uma startup Chilena com 4 anos de mercado que entrega uma experiência digital inovadora. E isso é possível, pois a Magama faz uso de soluções imersivas incríveis, que transportam seus clientes para o mundo da realidade virtual através de tours virtuais em 3D, destinados tanto para eventos quanto atividades relacionadas à engenharia e arquitetura.
O metaverso também é explorado pela Magama. Nesse caso, ela utiliza a inteligência artificial integrada ao mundo virtual e aliada ao chatbot, que funciona na orientação da navegação do usuário. Além disso, o assistente de voz traz diversas funcionalidades para o usuário.
Conectando o mundo do chatbots a realidade virtual
Nesse projeto específico, a Magama queria adicionar um chatbot nas suas soluções para que os usuários finais tivessem uma experiência ainda mais imersiva e fluida. Essa solução habilitaria o usuário, por exemplo, a tirar as suas dúvidas sobre o espaço virtual de forma automatizada.
A Magama identificou a AWS como o seu provedor principal de tecnologias de cloud. E foi com a DNX Brasil que a Magama descobriu o parceiro ideal para tornar a sua visão uma realidade. Um desafio adicional era a necessidade de troca de tecnologias em decorrência de uma descontinuação. No entanto, junto à Magama, modificamos a solução proposta para atender às novas necessidades.
Do ponto de vista técnico, a Magama precisava conectar a sua solução virtual com uma solução de chatbot, além de outros canais, como os de mensageria, por exemplo. Seria necessária, então, uma integração que permitisse conexões entre vários sistemas e os chatbots. E, além da conexão com o chatbot, as métricas analíticas e de controle de qualidade do atendimento dos chatbots também seriam implantadas.
As soluções: API e o dashboard
A nossa solução foi dividida em duas partes. Inicialmente, havia a necessidade de integração de aplicações com qualquer chatbot da Amazon Lex (no nosso caso Lex v2). Para isso, criamos uma API serverless que intermedeia essa comunicação. Com a tecnologia da Amazon, essa integração suporta comunicação tanto via texto quanto usando a voz do usuário. Além de receber uma voz sintetizada do chatbot para permitir casos de usos mais naturais. Amazon API Gateway e Amazon Lambda foram os serviços principais utilizados, além do próprio Amazon Lex.
A segunda parte da nossa solução foi a criação de um dashboard analítico do Amazon Lex. Nesse momento, foi usado Amazon CloudWatch Logs Insights que consome logs nativos do Amazon Lex e visualiza os resultados em um dashboard.
Toda a solução e sua infraestrutura foram escritas em código (IaC) para a sua fácil replicação, modificação e controle. Com isso, atendemos à necessidade da Magama de poder criar vários dashboards para a variedade de seus clientes.
A interação dentro e fora da realidade virtual
A solução entregue é agnóstica, uma vez que é parametrizável o suficiente para integrar qualquer chatbot do Amazon Lex e visualizar as métricas desejadas. Isso viabiliza a finalidade da Magama, que é disponibilizar inovação com chatbots em vários ambientes, dentro e fora da realidade virtual, além da captura de dados relevantes para visualização no dashboard.
Outro benefício do projeto é que a API pode ser disponibilizada para os seus contratantes diretamente. Ao mesmo tempo, a Magama tem controle do uso das APIs, tendo em vista a importância para o controle do custo por usuário ou aplicação.
E, por último, mas não menos importante, mesmo com o desafio dos ajustes no escopo e na ideação, a Magama foi bem atendida por meio de uma solução que permite que ela cresça e se torne mais escalável.
Sobre a DNX Brasil
A DNX Brasil entrega para seus clientes a melhor experiência em cloud computing. Nossas soluções são fundamentadas na nuvem AWS, como: AWS Well-Architected, contêineres ECS, Kubernetes, integração contínua/entrega contínua, service mesh, big data, analytics e inteligência artificial.
Nosso time de especialistas é composto por profissionais experientes, qualificados e certificados pela AWS, com foco em conceitos cloud-native.
Confira nossos projetos de open-source aqui e siga-nos no LinkedIn.
A eficacia de uma líderança depende do uso de dados para tomar decisões importantes, é preciso ter um olhar amplo com informações assertivas para ter ações significativas, assim é contruida uma estratégia de dados moderna para fornecer insights às pessoas e aplicações que precisam, com segurança e em qualquer escala. A DNX Brasil ajuda sua empresa a aplicar análise de dados em seus casos de uso mais críticos para os negócios com soluções completas que precisam de experiência em dados.
Descubra o valor dos dados
11
nov
Cromai: Treinamento de Deep Learning 15x mais rápido na nuvem
Sobre a Cromai
A Cromai é uma agtech fundada em 2017 com foco em melhorar de forma eficiente a vida do produtor agrícola. E para isso, usa aplicações de tecnologia de fronteira, principalmente, Machine Learning com a visão computacional para identificar de maneira automatizada padrões em imagens coletadas no campo, oferecendo então um diagnóstico que permite uma tomada de decisão mais precisa.
Alinhada à complexidade do campo, a Cromai possibilita que o produtor agrícola atinja seu potencial máximo produtivo utilizando IA de maneira simples e sustentável. É possível utilizar soluções que filtram a impureza vegetal na cana de açúcar a partir de sensores, por exemplo. Para plantas daninhas também é possível identificar o local em que elas nascem e, com isso, direcionar o agricultor para a melhor forma de realizar o manejo necessário.
Esses sistemas processam e analisam fatores que geram resultados para os produtores de todo Brasil. Isso possibilitou um olhar internacional que fez com que a Cromai fosse selecionada pela StartUs Insights como umas das 5 startups mais promissoras no mundo, em visão computacional para agricultura.
Desafios de uma das mais promissoras startups do mundo
O principal desafio era otimizar o tempo de treinamento da Machine Learning, pois a demora para gerar a nova versão era muito grande e impactava diretamente o core do negócio. Trouxemos o treinamento de Machine Learning para cloud AWS, dessa forma foi possível treinar novos diversos modelos, com base em imagens.
Para ter uma dimensão da quantidade de dados para a solução das plantas daninhas, mais de 20 milhões de imagens eram armazenadas no dataset. E esse fator aumentava a necessidade de ter um cluster de treinamento mais robusto. A Cromai utilizava um servidor com uma GPU direcionada ao treinamento de modelos de Deep Learning, e com esta configuração, a realização de experimentos ocorria de maneira demorada, em torno de 3 meses para treinar um modelo.
Os benefícios de treinamento de redes neurais em múltiplas GPUs em paralelo
Entendendo as necessidades da Cromai, o objetivo da nossa solução era a redução do tempo de treinamento sem que isso afetasse, de uma forma significativa, o custo dele e as métricas de performance do modelo. Estávamos confiantes, pois conseguimos entregar um bom resultado, conhecendo as possibilidades do Amazon SageMaker.
Inicialmente, nós tínhamos duas grandes vantagens que contribuíram para o sucesso do projeto. A primeira delas é que na AWS é possível usar instâncias de treinamento muito potentes, equipadas com várias GPUs modernas por instância. Essa alteração tem seus benefícios em termos de pura performance.
Em segundo, é possível distribuir o treinamento em mais de uma instância. Esta tarefa não é algo trivial, já que o treinamento de redes neurais, mesmo sendo distribuído, precisa manter sincronia entre as suas instâncias e GPUs. Para esta tarefa existem frameworks, como SageMaker distributed.
No caso do nosso projeto, devido a uma necessidade técnica, optamos pelo Horovod, framework open-source de treinamento distribuído para algoritmos de deep learning.
O Amazon SageMaker suporta esse framework e a nossa principal tarefa era a adequação do script de treinamento da Cromai para o ambiente do Amazon SageMaker. Utilizamos o S3 como armazenamento de dados de treinamento e, principalmente, adicionamos a camada do Horovod no script de treinamento.
Criamos também uma forma fácil e com transparência de custo para a Cromai escolher a quantidade e o tipo das instâncias de cada treinamento.
Criamos também uma forma fácil e com transparência de custo para a Cromai escolher a quantidade e o tipo das instâncias de cada treinamento.
Redução do tempo de treinamento e o impacto no negócio
Diminuir o tempo de treinamento era fundamental para a escalada dos projetos na Cromai, a demora no tempo do treinamento dos modelos estava afetando diretamente o sucesso do negócio.
Graças ao domínio do nosso time sobre as possibilidades existentes no Amazon SageMaker e a estratégia elaborada, conseguimos de forma efetiva resolver essa dor.
A solução desenvolvida impactou bruscamente o tempo de treinamento que caiu de 3 meses para 6 dias, mantendo todas as métricas de performances existentes. Em caso de necessidade a Cromai tem uma opção de aumentar o investimento no treinamento a fim obter resultados em até 3 dias.
Com a diminuição do tempo a interação ficou mais frequente, isso aumentou a agilidade e o time de tecnologia da Cromai agora passar mais tempo fazendo o que ama: tornar as soluções melhores e mais adequadas à realidade do produtor rural.
Sobre a DNX
Na DNX Brasil trabalhamos para trazer a melhor experiência em Cloud e aplicações para empresas nativas digitais no Brasil.
Atuamos em áreas com foco em AWS, Well-Architected Solutions, Contêineres, ECS, Kubernetes, Integração e Entrega Contínua e Soluções de Mesh e Soluções em Data (plataformas de dados, data lakes, machine learning, analytics e BI).
Confira nossos projetos de open-source em github.com/DNXLabs e siga-nos no LinkedIn, Twitter e Youtube.
Escrito por: Ladislav Vrbsky e Luis Campos / Revisão: Camila Targino
A eficacia de uma líderança depende do uso de dados para tomar decisões importantes, é preciso ter um olhar amplo com informações assertivas para ter ações significativas, assim é contruida uma estratégia de dados moderna para fornecer insights às pessoas e aplicações que precisam, com segurança e em qualquer escala. A DNX Brasil ajuda sua empresa a aplicar análise de dados em seus casos de uso mais críticos para os negócios com soluções completas que precisam de experiência em dados.
Descubra o valor dos dados
20
jul
MyDeal: Projeto de transformação abrangente concluído em metade do tempo
Sobre MyDeal
MyDeal.com.au é um importante marketplace australiano focado em produtos para o lar e estilo de vida. Com mais de 800 vendedores ativos, oferece mais de 5 milhões de produtos em 2.000 categorias. A maioria dos vendedores no MyDeal são empresas australianas.
Fundado em Melbourne por Sean Senvirtne em 2011, o MyDeal se tornou uma empresa listada publicamente na Bolsa de Valores da Austrália (ASX) em outubro de 2020. Sua missão é tornar a vida mais acessível para todos os australianos, oferecendo os melhores preços em uma ampla variedade de produtos, aliados a um incrível atendimento ao cliente para uma experiência de compra perfeita. O MyDeal dedica-se à qualidade dos produtos, à proteção dos interesses dos clientes e ao apoio ao comércio justo. Eles demonstram esse compromisso ao aderir ao Compromisso de Segurança do Produto da ACCC (Comissão Australiana de Concorrência e Consumidores).
O Desafio do Negócio
O MyDeal é uma solução personalizada já hospedada no ambiente da AWS. Para melhorar sua segurança e capacidade de escala, o MyDeal entendeu a necessidade de modernizar sua infraestrutura existente para aumentar a resiliência e a produtividade. Além disso, a modernização garantiria a confiabilidade dos seus dados e ofereceria insights atualizados para tomar as melhores decisões de negócio, avaliar a saúde do sistema e aumentar a produtividade.
Ao optar pela modernização, o MyDeal estava se preparando para o futuro. Isso significa que eles poderiam reduzir o risco de possíveis falhas no sistema que poderiam resultar na incapacidade de operar por um longo período de tempo, garantindo que não percam receita em grandes eventos de vendas e, o mais importante, protegendo sua reputação. A modernização liberaria tempo para a equipe de desenvolvimento existente focar na criação de novos recursos em resposta a uma abordagem contínua de experiência do cliente. Como benefício adicional, a modernização facilita o processo de atrair e reter profissionais mais qualificados para a equipe do MyDeal.
DNX entrega um projeto de transformação de um ano em apenas 6 meses
A equipe do DNX, juntamente com a AWS, realizou uma extensa revisão da infraestrutura e dos objetivos de negócios do MyDeal, resultando em um roteiro claro apresentando fases, custo, cronograma, prioridades e as próximas etapas, permitindo que sua equipe continue usando as melhores práticas da AWS e as técnicas mais recentes para desenvolver aplicações.
O projeto foi dividido em 3 fases:
Na Fase 1, a equipe da DNX construiu uma fundação de plataforma em nuvem well-architected para implantar a plataforma da AWS usando o Citadel Foundation. O novo ambiente utiliza Infrastructure as Code (IaC), Elastic Beanstalk, Elastic Search, Redis, RDS, SQS, OpenSearch, Secrets com Terraform e usa um pipeline de CI/CD.
A DNX construiu todos os ambientes lógicos (produção, staging, dev, etc.), facilitando e tornando amigável para os desenvolvedores da MyDeal criar novos ambientes. O uso de IaC garante que esse ambiente seja igual ao de produção.
Na fase 2, a equipe da DNX criou uma plataforma nativa em nuvem para suportar as aplicações da MyDeal no AWS Elastic Beanstalk com um pipeline de CI/CD.
Na fase 3, a DNX implementou a transformação da aplicação, migrando todas as aplicações em EC2s para o Elastic Beanstalk com um pipeline completo de CI/CD.
odos os deploys são automatizados para garantir que a MyDeal chegue à produção e dê suporte a todas as aplicações: Windows .NET, mensagens, serviços de tarefas, processo de CI/CD, métricas, logs, autoescalonamento e alertas. A DNX criou pipelines que permitem que a equipe da MyDeal implante aplicações no ambiente desejado apenas pressionando um botão. Implantações Blue/Green foram habilitadas para garantir que a equipe possa testar a aplicação antes de ir ao ar. Os diferentes serviços foram separados e alarmes foram implementados para verificar possíveis erros nas aplicações e no banco de dados, bem como o dimensionamento da aplicação.
A DNX entregou todos os componentes-chave para a nova plataforma, permitindo que a equipe da MyDeal faça a transição para um novo ambiente de produção no seu próprio ritmo. A MyDeal utilizou o Managed Services da DNX durante e após a transição para garantir que tudo continuasse funcionando perfeitamente.
AWS Services Used
Resultados
Increased Security
Citadel Foundation é uma plataforma construída com infraestrutura como código e tecnologias de código aberto, projetada com princípios de bem-arquitetura para AWS. Isso significa implementar uma base de identidade sólida, aplicar segurança em todas as camadas, automatizar as melhores práticas de segurança e aumentar a segurança e proteção de dados. Ao usar o Citadel, a DNX economizou o tempo necessário para construir uma infraestrutura segura do zero e conseguiu entregar a solução da MyDeal em um prazo significativamente reduzido.
Melhoria de Desempenho
Ao automatizar o processo existente, a equipe da MyDeal pode se concentrar no desenvolvimento de produtos em vez de provisionamento e gerenciamento de recursos.
Maior Confiabilidade
Ao monitorar o desempenho do sistema da MyDeal, sua equipe pode remediar quaisquer problemas antes que afetem os clientes e implementar processos de recuperação automatizados que contornam ou reparam as falhas.
Aumento da Agilidade
A flexibilidade e agilidade aumentadas proporcionadas pela nuvem incentivam a inovação e o desenvolvimento e implantação acelerados. Isso elimina os processos manuais e o tempo associado ao provisionamento das Melhores Práticas da AWS Well-Architected Framework em infraestrutura local e, em seguida, à implantação dos recursos.
Melhoria na Escalabilidade
O Auto Scaling garante elasticidade com mínimo esforço e aumenta a produtividade da equipe ao eliminar o planejamento manual de capacidade.
Abordagem Única da DNX
A DNX possui as competências AWS Security e DevOps APN e é uma parceira AWS Well-Architected partner. Isso significa que todos os projetos da DNX são entregues com as melhores práticas operacionais e arquitetônicas, mantendo clientes como MyDeal seguros e ajudando-os a avançar rapidamente com o Citadel Foundation.
O projeto foi entregue por profissionais dedicados e experientes das nossas equipes digitais, de dados e de nuvem, utilizando a metodologia ágil com o conceito DevOps.
Na metodologia ágil, o escopo do projeto é planejado e distribuído em sprints de acordo com as prioridades, dependências e valor entregue. A equipe da DNX está constantemente ouvindo e atendendo às solicitações dos clientes à medida que surgem demandas inesperadas e mudanças durante o projeto.
Isso garante uma entrega constante, permitindo que um projeto de um ano seja concluído em apenas seis meses. Além disso, a DNX entrega valor aos clientes desde o início.
O DevOps remove as estruturas organizacionais com o objetivo de reunir diferentes áreas da MyDeal para possibilitar o desenvolvimento ágil. Ele enfatiza a colaboração e a comunicação, exigindo que todas as equipes sejam responsivas e realizem avaliação de riscos.
Durante todo o projeto, a DNX compartilha conhecimento da infraestrutura em construção, conceitos de nuvem e as melhores práticas da AWS e da indústria para a construção de aplicações melhores. Esse compartilhamento de conhecimento capacita o cliente a manter seu novo ambiente de forma segura, confiável e eficiente após a conclusão do projeto.
Próximos Passos
No futuro, a equipe da DNX continuará apoiando a MyDeal em seu caminho para a modernização completa do Windows e dos dados. Será realizada uma detalhada descoberta do Windows, na qual as equipes da DNX e da MyDeal discutirão o estado atual da arquitetura, infraestrutura, processo de lançamento e processo de negócios da MyDeal. O resultado final será um roadmap de modernização, avaliação de carga de trabalho, roadmap de modernização do Windows, arquitetura alvo e plano do projeto de modernização, tudo baseado em decisões informadas.
Além disso, a DNX continuará capacitando e empoderando a equipe da MyDeal por meio de workshops e do programa de capacitação AWS Developer Acceleration (DevAx).
Durante nosso processo de seleção, a DNX Solutions se destacou como a abordagem mais abrangente e adaptada ao nosso negócio. Foi fácil comunicar nossas circunstâncias únicas e vê-las representadas no plano, e a equipe deles foi bastante flexível na abordagem a ser usada. O resultado final nos oferece uma plataforma na qual podemos confiar, que segue as melhores práticas e nos permite expandir à medida que nosso negócio cresce. É um grande alívio para nossa equipe saber que temos esse espaço bem coberto e agora podemos focar em nossos esforços contínuos de desenvolvimento.
02
maio
CreditorWatch Democratises Credit Data
CreditorWatch was founded in 2010 by a small business owner who wanted to create an open source, affordable way for SMBs to access and share credit risk information. Today, CreditorWatch’s subscription-based online platform enables its 55,000+ customers—from sole traders to listed enterprises—to perform credit checks and determine the risk to their businesses. It also offers additional integrated products and services that help customers make responsible, informed credit decisions.
CreditorWatch helps businesses understand who they are trading with and any creditor issues associated with that particular business. They analyse data from 30 different sources, including both private and government sources. Some of their most powerful behaviour data is crowdsourced from their very own customers providing insights into businesses. Ultimately, CreditorWatch customers get access to Australia’s most insightful business credit rating.
The Challenge of Australia’s Largest Commercial Credit Bureau
An expansion phase saw major corporations, including Australia’s Big Four banks, looking to leverage CreditorWatch’s rich dataset and granular analytics capabilities. As a result, CreditorWatch decided to increase its agility and efficiency. With the need to provide a continuously secure and compliant environment, with reduced costs and increased time to market, CreditorWatch engaged with DNX Solutions. DNX was tasked with creating and executing a roadmap for the improvements, targeting cloud-native concepts, and bringing more efficiency to the IT and Operations teams.
Through workshops during the discovery phase, DNX determined CreditorWatch’s business and technical capabilities, such as the interdependencies, storage constraints, release process, and level of security. With the required information at hand, DNX developed a roadmap to meet CreditorWatch’s Technical and Business objectives, using AWS best practices “The 7R’s” (retire, retain, relocate, rehost, repurchase, replatform, and refactor).
A Safe Environment to Meet ISO Standards
To continue delivering a safe platform to their customers and meeting the requirements of ISO and other compliance standards, DNX constructed a new secure AWS environment utilising its DNX.one Foundation.
Rather than undergoing a lengthy and expensive process each time a safe environment needs to be recreated, DNX.one helps customers build secure and scalable container platforms at high-availability and low-cost. This unique marketplace solution designed for AWS with well-architected principles combines years of cloud experience in a platform focused on simplicity, infrastructure-as-code and open sources technologies. In addition, DNX.one provides a consistent approach to implementing designs that will scale CreditorWatch’s application needs over time.
Once CreditorWatch’s environment was secured with the best AWS and industry practices, it was time to move to the modernisation phase.
Instant Cost Reduction of 120K per Year With Data Modernisation
Due to the amount of data received on a daily basis, CreditorWatch’s database increases considerably in size and cost.
The DNX data team worked on the data Engineering by optimising CreditorWatch’s Aurora database and its tools to full capability.
Amazon Aurora is a MySQL and PostgreSQL-compatible relational database built for the cloud that combines the performance and availability of traditional enterprise databases with the simplicity and cost-effectiveness of open source databases.
Amazon Aurora features a distributed, fault-tolerant, self-healing storage system that auto-scales up to 128TB per database instance. It delivers high performance and availability with up to 15 low-latency read replicas, point-in-time recovery, continuous backup to Amazon S3, and replication across three Availability Zones.
Aurora data is stored in the cluster volume, which is a single, virtual volume that uses solid state drives (SSDs). A cluster volume consists of copies of the data across three Availability Zones in a single AWS Region. Because the data is automatically replicated across Availability Zones, customers’ data is highly durable with less possibility of data loss. This replication also ensures that databases are more available during a failover.
The Aurora cluster volume contains all user data, schema objects, and internal metadata, such as the system tables and the binary log. Its volumes automatically grow as the amount of data in the customer’s database increases.
With extensive data knowledge and years of experience with AWS solutions and tools, DNX provided a unique solution to configure Aurora Database leveraging its full capabilities, which resulted in an instant cost reduction of over 90K per year related to instant threshold of data availability.
The DNX team also created an automated archiving process utilising AWS Airflow, which analyses CreditorWatch’s database tables, identifying data which is unused for a period of time. Unused data is then archived with a different type of file storage at a cheaper rate than S3. This process resulted in an additional cost reduction of 30K per year.
The Unique Value DNX brought to the CreditorWatch Project
DNX Solutions utilised its knowledge on DevOps, Cloud, data, and Software Engineering to provide CreditorWatch with a secure environment that continually meets ISO and other compliance standards. The diversity of experience integrated within the DNX team allowed for instant identification of areas for improvement in CreditorWatch’s systems. In addition, DNX assisted CreditorWatch in bringing about a cultural change by transferring its DevOps mindset approach. Not only was the goal of agility and efficiency reached by the close of the project, but significant storage cost reductions were made enabling CreditorWatch to compete to a higher standard and continue to expand.
A eficacia de uma líderança depende do uso de dados para tomar decisões importantes, é preciso ter um olhar amplo com informações assertivas para ter ações significativas, assim é contruida uma estratégia de dados moderna para fornecer insights às pessoas e aplicações que precisam, com segurança e em qualquer escala. A DNX Brasil ajuda sua empresa a aplicar análise de dados em seus casos de uso mais críticos para os negócios com soluções completas que precisam de experiência em dados.
Descubra o valor dos dados
28
abr
KOBA Seguro, uma empresa orientada a dados
KOBA Insurance
A startup australiana KOBA Insurance oferece uma abrangente política de seguro de carro que se concentra em atender veículos conectados: carros que estão pré-conectados à internet. O que a difere das outras companhias de seguro? As taxas são baseadas em quanto os clientes realmente dirigem seus carros.
Funciona instalando o KOBA Rider – um módulo do tamanho de uma caixa de fósforos – na tomada On-Board Diagnostics (OBD) do carro, uma porta de computador externa geralmente localizada atrás de um painel na seção inferior do painel de instrumentos.
O KOBA Rider recebe dados de condução e GPS em tempo real e os comunica ao aplicativo de smartphone do cliente, que reconhece quando o veículo está em movimento. Então, através de seu aplicativo móvel KOBA, os clientes podem ver viagens, custos e documentos de política, quase instantaneamente.
Esse modelo de seguro de carro “pay-as-you-drive” (pague conforme você dirige) é uma mudança absoluta de paradigma.
Avançando para ser uma Empresa Orientada por Dados
Para entender melhor as necessidades do usuário e as tendências do mercado, e acelerar o tempo de lançamento no mercado, a KOBA precisava de um parceiro em nuvem experiente para modernizar seus dados. Eles precisavam de uma solução de dados personalizada que utilizasse dois serviços de código aberto específicos, Airbyte e Plotly, para receber e gerenciar dados no ambiente AWS.
Ao fazer isso, a equipe de desenvolvedores da KOBA estaria livre para passar mais tempo fazendo o que amam: produzindo novos recursos para a plataforma.
Dados em Tempo Real em um Ambiente Protegido
O primeiro passo para modernizar os dados da KOBA foi integrar todos os componentes de sua solução em um lago de dados. Isso incluía CRMs, Google Analytics, Social, sistemas pagos e outros.
A DNX projetou e implementou uma nova arquitetura de dados para atender aos requisitos de negócios da KOBA e às melhores práticas de mercado. A nova arquitetura inclui o Airbyte para absorver os dados, o Glue para extrair dados do DocumentDB da KOBA, um Data Warehouse de terceiros (DataBricks) e o Plotly para análise e relatórios. A equipe da DNX garantiu que os controles de segurança estivessem em vigor para restringir o acesso de acordo com funções e serviços, minimizando a chance de violações de dados. A DNX também garantiu que as soluções estivessem centralizadas e monitoradas, o que significa que eram simples de manter após a finalização do projeto.
A DNX configurou e integrou o Databricks da KOBA, que é usado para processar e transformar quantidades massivas de dados, além de explorar os dados por meio de modelos de aprendizado de máquina. Além disso, para permitir que a equipe da KOBA continue implantando seus aplicativos no futuro, a DNX criou um blueprint para pipelines do Airflow. Essa transferência de conhecimento, tão valorizada pela DNX, permite sustentabilidade contínua a partir do próprio negócio do cliente.
Serviços da AWS usado:
- Glue
- Athena
- Lake Formation
- S3 Data Lake
- EC2 x2 (Plotly e Airbyte)
- Segurança e Networking da AWS
Buscando a Excelência no Atendimento ao Cliente e no Crescimento Acelerado
Agora, a KOBA tem uma única fonte de verdade (SSOT) que oferece a toda a equipe a capacidade de tomar decisões de negócios cruciais com base em dados mutuamente acessíveis. Isso significa que não há silos de trabalho impedindo as pessoas de acessar informações importantes.
A KOBA pode obter insights de maneira mais rápida, simples e escalável, usando ferramentas com as quais estão familiarizadas, como o Data Bricks, tudo com o nível de segurança que precisam. O Databricks removeu a complexidade que eles experimentaram anteriormente, aumentando a facilidade com que visualizam dados por meio de painéis, permitindo que as equipes da KOBA acompanhem e prevejam vendas, além de gerar outros insights úteis. A compliance com os dados agora pode ser facilmente mantida e seus dados estão protegidos contra acesso não autorizado, roubo e outras violações de dados.
Conclusão
Em um mundo cada vez mais impactado pela tecnologia, a DNX oferece soluções personalizadas para qualquer empresa, independentemente de suas necessidades tecnológicas.
Para acompanhar o avanço constante da tecnologia, as empresas têm que estar preparadas para o que está por vir. Com a equipe experiente e inovadora da DNX, você pode ter certeza de encontrar a solução perfeita para suas necessidades comerciais únicas.
Como evidenciado no caso da KOBA, a modernização de dados não apenas melhora seus negócios imediatamente, mas também os prepara para trabalhar com as mudanças na indústria à medida que se desenvolvem. Não seja pego de surpresa pela próxima tecnologia disruptiva, entre em contato com a equipe de modernização de dados da DNX para preparar sua empresa para o futuro, hoje mesmo.
A eficacia de uma líderança depende do uso de dados para tomar decisões importantes, é preciso ter um olhar amplo com informações assertivas para ter ações significativas, assim é contruida uma estratégia de dados moderna para fornecer insights às pessoas e aplicações que precisam, com segurança e em qualquer escala. A DNX Brasil ajuda sua empresa a aplicar análise de dados em seus casos de uso mais críticos para os negócios com soluções completas que precisam de experiência em dados.
Descubra o valor dos dados
