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Colaboração em grande escala com empresas da área farmacêutica, esportiva, educacional, governamental e de saúde.
Os clientes 5,081,543 desbloquearam o poder de CogniFit para descobrir e lidar com suas fraquezas cognitivas pessoais – para que possam alcançar um desempenho mental notável.
Desde o início, CogniFit está muito consciente da importância de usar bons dados. Nossas ferramentas de avaliação e estimulação cognitiva são conceituadas, planejadas e desenvolvidas com dados científicos precisos em mente, o que permitiu que nossa plataforma se tornasse uma ferramenta usada não apenas por pessoas ao redor do mundo que desejam dar a si mesmas ou a seus entes queridos ferramentas para melhorar sua saúde do cérebro, mas também por profissionais de educação e saúde que precisam de uma plataforma poderosa para avaliar, rastrear e treinar as habilidades cognitivas de seus alunos e clientes.
E não é só assim que CogniFit cria valor através dos dados. A grande quantidade de dados gerados por nossa plataforma também pode ser usada por pesquisadores científicos, fornecendo uma fonte única de informações sobre habilidades cognitivas e como essas habilidades desempenham um papel integral em tudo o que fazemos. A CogniFit optou por usar a plataforma Amazon Web Service para criar um rico ecossistema de dados, permitindo-nos simplificar nossos processos de armazenamento de dados, agilizar a maneira como usamos e interagimos com nossos dados e aprimoramos nossa capacidade de criar valor. dos dados para nossos clientes e nossos parceiros de pesquisa.
Escolhemos usar a plataforma AWS da Amazon como parte central de nossa infraestrutura devido ao poder e relativa simplicidade de sua plataforma. Aqui estão alguns exemplos de como usamos a AWS:
Os dados físicos de CogniFit são divididos em dois bancos de dados principais que mantêm as informações pessoais usadas para aplicativos como o registro em nosso site e a realização de pagamentos separados dos dados criados por nossos aplicativos que incluem informações que podem indicar, por exemplo, o estado de saúde física ou mental de um usuário.
Embora existam vários motivos para organizar nosso armazenamento físico de dados, a privacidade de nossos usuários é fundamental entre eles. No entanto, pode haver momentos em que precisamos comparar dados que podem residir em um banco de dados, como a capacidade do usuário de focar visualmente em um único estímulo, com dados de outro, como idade.
Ao usar o AWS Database Migration Service para criar data warehouses no serviço de armazenamento simples, podemos criar uma “sandbox” de dados simples e segura na qual podemos manipular nossos dados sem colocar em risco as informações de nossos usuários.
Além disso, usamos o serviço RDS (Relational Database Service) da Amazon para nos ajudar a simplificar o gerenciamento de nossos bancos de dados. Ao usar o AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) para hospedar nossos servidores Front-End, podemos aproveitar os poderosos recursos de balanceamento de carga e dimensionamento automático para adaptar nosso sistema às demandas de tráfego em constante mudança ao longo do dia, o que significa que podemos fornecer o máximo de nossos usuários desempenho durante períodos de alto tráfego sem desperdiçar recursos do servidor durante períodos de baixo tráfego.
A AWS não apenas nos fornece ferramentas fantásticas para criar um plano de armazenamento de dados poderoso, eficiente e flexível, mas graças ao WAF (Web Application Firewall) da Amazon, podemos garantir que nossos aplicativos da web estejam protegidos contra ameaças online.
Com ferramentas de dados como o AWS Glue, podemos refinar, filtrar e processar dados de novas maneiras poderosas, permitindo transformar dados brutos em informações organizadas e valiosas.
A criação de bancos de dados virtuais usando ferramentas como AWS Glue Crawler e AWS Glue ETL Jobs nos permite criar fontes de dados simples, porém poderosas, para uma variedade de aplicativos internos e externos.
Dessa forma, podemos construir bancos de dados individualizados, projetados especificamente para atender aos requisitos de cada aplicação de dados.
Claro, os dados são inúteis se não formos capazes de entendê-los e ver as histórias que eles tentam contar. É aí que as ferramentas da AWS como SageMaker, Athena e QuickSight entram em ação. As ferramentas do AWS Glue nos ajudaram a transformar dados em informações, mas essas ferramentas nos ajudam a transformar informações em conhecimento. O SageMaker está dando às nossas equipes e parceiros a capacidade de criar recomendações hiperpersonalizadas e ajustar a complexidade e a dificuldade das tarefas cognitivas em tempo real para oferecer a melhor experiência de treinamento cognitivo possível para cada usuário.
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