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Für die eigene Nutzung (ab 16 Jahren). Kinder unter 16 Jahren können die CogniFit-Plattform für Familien verwenden.
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Wir arbeiten zusammen, um Millionen von Menschen zu helfen, ein besseres Leben zu führen, indem wir die Gesundheit des Gehirns durch unterhaltsame digitale Lösungen verbessern.
Umfangreiche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Unternehmen aus den Bereichen Pharmazie, Sport, Gesundheitswesen, Militär, Universitäten, Schulen und Behörden.
5,033,196 Kunden haben die Möglichkeiten von CogniFit freigeschaltet, um ihre persönlichen kognitiven Schwächen zu entdecken und anzugehen – damit sie bemerkenswerte geistige Leistungen erbringen können.
CogniFit war sich von Anfang an sehr bewusst, wie wichtig es ist, gute Daten zu verwenden. Unsere Bewertungs- und kognitiven Stimulationstools werden unter Berücksichtigung genauer wissenschaftlicher Daten konzipiert, geplant und entwickelt, was es unserer Plattform ermöglicht hat, sich zu einem Tool zu entwickeln, das nicht nur von Menschen auf der ganzen Welt verwendet wird, die sich selbst oder ihren Lieben Tools zur Verbesserung ihrer Fähigkeiten an die Hand geben möchten Gehirngesundheit, sondern auch von Fachleuten aus dem Bildungs- und Gesundheitswesen, die eine leistungsstarke Plattform benötigen, um die kognitiven Fähigkeiten ihrer Schüler und Kunden zu bewerten, zu verfolgen und zu trainieren.
Und das ist nicht die einzige Art und Weise, wie CogniFit Werte durch Daten schafft. Die riesige Datenmenge, die von unserer Plattform generiert wird, kann auch von wissenschaftlichen Forschern genutzt werden und bietet eine einzigartige Informationsquelle über kognitive Fähigkeiten und darüber, wie diese Fähigkeiten bei allem, was wir tun, eine wesentliche Rolle spielen. CogniFit hat sich entschieden, die Amazon Web Service-Plattform zu nutzen, um ein reichhaltiges Datenökosystem zu schaffen, das es uns ermöglicht, unsere Datenspeicherungsprozesse zu vereinfachen, die Art und Weise, wie wir unsere Daten verwenden und mit ihnen interagieren, zu rationalisieren und unsere Fähigkeit zur Wertschöpfung zu verbessern. aus den Daten für unsere Kunden und unsere Forschungspartner.
Wir haben uns aufgrund der Leistungsfähigkeit und relativen Einfachheit der Plattform für die AWS-Plattform von Amazon als zentralen Bestandteil unserer Infrastruktur entschieden. Hier sind einige Beispiele dafür, wie wir AWS verwenden:
Physische Daten von CogniFit sind in zwei Hauptdatenbanken unterteilt, in denen personenbezogene Daten, die für Anwendungen wie die Registrierung auf unserer Website und Zahlungen verwendet werden, getrennt von den von unseren Anwendungen erstellten Daten aufbewahrt werden, die Informationen enthalten, die beispielsweise den Zustand der körperlichen oder geistigen Gesundheit von angeben könnten Ein Benutzer.
Obwohl es mehrere Gründe für die Organisation unserer physischen Datenspeicherung gibt, steht die Privatsphäre unserer Benutzer an erster Stelle. Es kann jedoch vorkommen, dass wir Daten, die sich möglicherweise in einer Datenbank befinden, wie z. B. die Fähigkeit eines Benutzers, sich visuell auf einen einzelnen Stimulus zu konzentrieren, mit Daten aus einer anderen, z. B. dem Alter, vergleichen müssen.
Indem wir den AWS Database Migration Service verwenden, um Data Warehouses auf dem einfachen Speicherservice zu erstellen, können wir eine einfache und sichere Daten-„Sandbox“ erstellen, in der wir unsere Daten manipulieren können, ohne die Informationen unserer Benutzer einem Risiko auszusetzen.
Darüber hinaus verwenden wir den RDS-Dienst (Relational Database Service) von Amazon, um die Verwaltung unserer Datenbanken zu vereinfachen. Durch die Verwendung von AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) zum Hosten unserer Front-End-Server können wir leistungsstarke Load-Balancing- und Autoscaling-Funktionen nutzen, um unser System im Laufe des Tages an sich ändernde Verkehrsanforderungen anzupassen, was bedeutet, dass wir unseren Benutzern nahtlos das Maximum bieten können Leistung in Zeiten mit hohem Datenverkehr, ohne Serverressourcen in Zeiten mit geringem Datenverkehr zu verschwenden.
AWS bietet uns nicht nur fantastische Tools, um einen leistungsstarken, effizienten und flexiblen Datenspeicherplan zu erstellen, sondern dank Amazons WAF (Web Application Firewall) können wir sicherstellen, dass unsere Webanwendungen vor Online-Bedrohungen geschützt sind.
Mit Datentools wie AWS Glue können wir Daten auf leistungsstarke neue Weise verfeinern, filtern und verarbeiten, sodass wir Rohdaten in organisierte und wertvolle Informationen umwandeln können.
Durch die Erstellung virtueller Datenbanken mit Tools wie AWS Glue Crawler und AWS Glue ETL Jobs können wir einfache, aber leistungsstarke Datenquellen für eine Vielzahl interner und externer Anwendungen erstellen.
Auf diese Weise können wir individuelle Datenbanken aufbauen, die speziell auf die Anforderungen der jeweiligen Datenanwendung zugeschnitten sind.
Natürlich sind Daten wertlos, wenn wir nicht in der Lage sind, sie zu verstehen und die Geschichten zu sehen, die sie zu erzählen versuchen. Hier kommen AWS-Tools wie SageMaker, Athena und QuickSight ins Spiel. AWS Glue-Tools haben uns geholfen, Daten in Informationen umzuwandeln, aber diese Tools helfen uns, Informationen in Wissen umzuwandeln. SageMaker gibt unseren Teams und Partnern die Möglichkeit, hyperpersonalisierte Empfehlungen zu erstellen und die Komplexität und Schwierigkeit kognitiver Aufgaben spontan anzupassen, um jedem Benutzer das bestmögliche kognitive Trainingserlebnis zu bieten.
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