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Trabajando juntos para ayudar a millones de personas a vivir una vida mejor, aumentando la salud del cerebro a través de soluciones digitales.
Gran experiencia trabajando con empresas de la industria farmacéutica, deportiva, sanitaria, ejército, universidades, colegios y el gobierno.
5,128,297 han usado CogniFit para identificar posibles deficiencias cognitivas y para crear un régimen de entrenamiento cerebral personalizado para sus necesidades particulares.
Desde el principio, CogniFit ha sido muy consciente de la importancia de utilizar buenos datos. Nuestras herramientas de evaluación y estimulación cognitiva están conceptualizadas, planificadas y desarrolladas teniendo en cuenta datos científicos precisos, lo que ha permitido que nuestra plataforma se convierta en una herramienta utilizada no solo por personas de todo el mundo que desean brindarse a sí mismos o a sus seres queridos herramientas para mejorar su salud cerebral, sino también por profesionales de la educación y la salud que necesitan una plataforma poderosa para evaluar, rastrear y entrenar las habilidades cognitivas de sus estudiantes y clientes.
Y esa no es la única forma en que CogniFit crea valor a través de los datos. La gran cantidad de datos generados por nuestra plataforma también puede ser utilizada por investigadores científicos, proporcionando una fuente única de información sobre las habilidades cognitivas y cómo estas habilidades juegan un papel integral en todo lo que hacemos. CogniFit ha optado por utilizar la plataforma Amazon Web Service para crear un rico ecosistema de datos, lo que nos permite simplificar nuestros procesos de almacenamiento de datos, agilizar la forma en que usamos e interactuamos con nuestros datos y mejoramos nuestra capacidad de crear valor para nuestros clientes y nuestros socios de investigación.
Elegimos utilizar la plataforma AWS de Amazon como parte central de nuestra infraestructura debido a la potencia y la relativa simplicidad de su plataforma. Estos son algunos ejemplos de cómo usamos AWS:
Los datos físicos de CogniFit se dividen en dos bases de datos principales que guardan la información personal utilizada para aplicaciones como registrarse en nuestro sitio web y realizar pagos separados de los datos creados por nuestras aplicaciones que incluyen información que podría indicar, por ejemplo, el estado de salud física o mental de un usuario.
Aunque existen múltiples razones para organizar nuestro almacenamiento físico de datos, la privacidad de nuestros usuarios es primordial entre ellas. Sin embargo, puede haber momentos en los que necesitemos comparar datos que pueden residir en una base de datos, como la capacidad de un usuario para enfocarse visualmente en un solo estímulo, con datos de otro, como la edad.
Al usar AWS Database Migration Service para crear almacenes de datos en el servicio de almacenamiento simple, podemos crear un "sandbox" de datos simple y seguro en el que podemos manipular nuestros datos sin poner la información en riesgo para nuestros usuarios.
Además, utilizamos el servicio RDS (Servicio de base de datos relacional) de Amazon para ayudarnos a simplificar la administración de nuestras bases de datos. Al utilizar AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) para alojar nuestros servidores front-end, podemos aprovechar las potentes funciones de balanceo de carga y escalado automático para adaptar nuestro sistema a las demandas cambiantes del tráfico a lo largo del día, lo que significa que podemos brindar a nuestros usuarios el máximo rendimiento durante períodos de alto tráfico sin desperdiciar recursos del servidor durante períodos de poco tráfico.
AWS no solo nos brinda herramientas fantásticas para crear un plan de almacenamiento de datos potente, eficiente y flexible, sino que gracias al WAF (Web Application Firewall) de Amazon, podemos garantizar que nuestras aplicaciones web estén a salvo de las amenazas en línea.
Con herramientas de datos como AWS Glue, podemos refinar, filtrar y procesar datos de formas nuevas y poderosas, lo que nos permite convertir datos sin procesar en información valiosa y organizada.
La creación de bases de datos virtuales con herramientas como AWS Glue Crawler y AWS Glue ETL Jobs nos permite crear fuentes de datos simples pero potentes para una variedad de aplicaciones internas y externas.
De esta forma, podemos construir bases de datos individualizadas, diseñadas específicamente para cumplir con los requisitos de cada aplicación de datos.
Por supuesto, los datos no valen nada si no somos capaces de entenderlos y ver las historias que intentan contar. Ahí es donde entran en juego las herramientas de AWS como SageMaker, Athena y QuickSight. Las herramientas de AWS Glue nos ayudaron a convertir los datos en información, pero estas herramientas nos ayudan a convertir la información en conocimiento. SageMaker brinda a nuestros equipos y socios la capacidad de crear recomendaciones hiperpersonalizadas y ajustar la complejidad y la dificultad de las tareas cognitivas sobre la marcha para ofrecer la mejor experiencia de entrenamiento cognitivo posible para cada usuario.
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