Casos de éxito ST IT Cloud
Tecnología
Estructuración, Centralización y Desarrollo de Dashboards e Informes utilizando QuickSight
Tecnología
Data Analytics / AWS QuickSight / Machine Learning
Desafío
Establecer un proceso centralizado y estandarizado para el desarrollo de dashboards e informes más complejos, con el objetivo de unificar las herramientas y plataformas utilizadas y proporcionar los resultados en tiempo real para su consumo
Solución
Implementamos nuevos procesos, realizamos migración y centralización de los dashboards e informes, además de construir nuevos paneles utilizando algoritmos de Machine Learning incorporados en la herramienta QuickSight.
Estas acciones contribuyeron significativamente a mejorar la calidad y la velocidad de la información disponible para las decisiones del área de negocios.
- Reducción de costos
- QuickSight como herramienta central
- Paneles incrustados (Integrado en el portal del cliente)
- Centralización de paneles de visualización e informes
- Gráficos de pronóstico
- Detección de anomalías
Seguros y Educación
Desarrollo de Machine Learning para Análisis Automático de Documentos y Extracción de Datos
Tecnología
Aprendizaje automático / Nube / AWS / SageMaker / Textract / Rekognition / Comprender
Desafío
Realizar aprimoramentos no processo de análise e disponibilização manual dos dados no sistema. Otimizar o tempo de avaliação e validação dos documentos de forma mais eficiente
Solución
Desenvolvemos um modelo altamente eficiente capaz de analisar, validar, classificar, aprimorar, recortar e extrair automaticamente o texto de imagens, resultando em uma redução significativa no tempo e esforço necessário para realizar essas análises, além de melhorar a qualidade dos resultados.
- Seguridad
- Cerca de 90% de redução no tempo de análise
- Otimização de tempo e custo da operação
- Automatização via API
- Aumento da confiabilidade
- Redução ou eliminação de inconsistências na análise
Agrícola
Implantação de Data Lake Serverless na AWS
Tecnología
Data Analytics / Cloud / AWS / Data Lake / AWS Glue / RedShift / Comprehend
Desafío
Reduzir custos na nuvem, criar um ambiente de dados adequado e escalável para atender às necessidades da empresa, governança de dados mais efetiva e centralizar dados de parceiros
Solución
Implantação de um Data Lake serverless na plataforma nuvem AWS, com integrações simplificadas e centralização de dados de várias fontes e parceiros por meio de API´s
- Seguridad
- Redução de 30% de custos na nuvem
- Governança efetiva dos dados
- Ambiente altamente escalável
- Dashboards near real time
- Automatização na ingestão de dados
- Armazenamento e processamento sob demanda
- Dados preparados para Machine Learning
- Integração com parceiros via API
- Centralização dos dados
Educación
Tecnología
Aprendizaje automático / Nube / AWS / SageMaker / AWS Glue / Step Functions / Neptune
Desafío
Desenvolver de um motor de recomendação de cursos, por meio da análise de dados do banco de alunos da instituição de ensino.
Os dados necessários para o desenvolvimento deste projeto foram fornecidos pela instituição de ensino, com o apoio de dados públicos.
Solución
Desenvolvimento de um motor de recomendação de cursos, por meio da análise de dados. Foram consideradas tabelas de cidades, municípios, IBGE, áreas de conhecimento, correspondência entre áreas e cursos, e tabela de ano de conclusão. Para facilitar a criação e execução de aplicativos com grafos, utilizamos o Neptune.
Energía
Tecnología
Aprendizaje automático / Nube / AWS / SageMaker / AWS DMS / AWS Glue / Athena / AWS QuickSight
Desafío
Identificar novos perfis de variação de consumo, categorizar os consumidores, automatizar a análise de risco e expandir a carteira de produtos.
Solución
Desenvolvemos modelos de Machine Learning para identificar novos perfis de variação de consumo, categorizar os consumidores, automatizar a análise de risco e expandir a carteira de produtos. Utilizamos dados públicos do CCEE (Câmara de Comercialização de Energia Elétrica) para classificar o perfil de variação de consumo dos consumidores por meio do CNPJ. Em seguida, aplicamos métricas fornecidas pelo cliente para estabelecer prêmios, descontos ou realizar ações de marketing direcionadas a esses clientes.
Educación
Tecnología
Aprendizaje automático / Nube / AWS / SageMaker / AWS Glue / Step Functions / Neptune
Desafío
O objetivo desse projeto foi detectar a probabilidade de evasão de alunos por meio da análise de diversos dados disponíveis.
Solución
Utilizamos técnicas de treinamento de modelos de Machine Learning para atribuir a cada aluno um score de probabilidade de evasão com base em seu perfil. Os dados utilizados foram fornecidos pela instituição de ensino e incluíram informações financeiras, registro de presença (horário de entrada e saída) e histórico acadêmico do aluno na instituição.
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