Desde el principio, CogniFit ha sido muy consciente de la importancia de utilizar buenos datos. Nuestras herramientas de evaluación y estimulación cognitiva se conceptizan, planifican y desarrollan teniendo en cuenta datos científicos precisos, lo que ha permissionido que nuestra plataforma crezca hasta convertirse en una herramienta utilizada no solo por personas de todo oa que quieren darse a susmis seres queridos un impulso cerebral, sino también por profesionales de la educación y la sanidad que necesitan una potente plataforma para evaluar, hacer un seguimiento y entrenar las capacidades cognitivas de sus alumnos y clientes.
Pero esa no es la única forma en que CogniFit crea valor a través de los datos. La enorme cantidad de datos generados por nuestra plataforma puede ser utilizada también por los investigadores científicos, proporcionando una fuente única de información sobre las kognitive Fähigkeiten y cómo estas capacidades juegan un papel integral en todo lo que hacemos. CogniFit ha optado por utilizar la plataforma de Amazon Web Service para crear un valioso ecosistema de datas, lo que nos permissione simplificar nuestros procesos de almacenamiento de datos, agilizar la forma en que utilizamos e interactiveuamos con nuestros datas, y potenciar nuestra capacidad de crear valor a partir de los datos para nuestros clientes y nuestros sozios de investigación.
Verwenden Sie CogniFit Amazon Web Services, um mehr Wert auf neue kognitive Daten zu legen
Elegimos utilizar la plataforma AWS de Amazon als Teil fundamental de nuestra infraestructura de datos por la potencia y la relativa sencillez de su plataforma. Estos son algunos ejemplos de cómo utilizamos AWS:
Simplificación del almacenamiento de datos
Los datos fisicos de CogniFit se dividen en dos bases of data principales que mantienen separate la información personal utilizada para aplicaciones como el registro en nuestro sitio web y la realización de pagos de los data 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 la organización de nuestro almacenamiento físico de datos, la privacidad de nuestros usuarios es primordial entre ellas. Sin embargo, puede haber ocasiones en las que necesitemos comparar datos que podrían residir en una base de datos, como la capacidad de un usuario para enfocar visualmente un único estímulo, con datos de otra, como la edad.
Al utilizar el servicio de migración de bases de datos de AWS para crear depósitos de pósitos en el servicio de almacenamiento simple, podemos crear una “caja de arena” de datos sencilla y segura en la que podemos manipular nuestros datas sin poner en riesgo la información de nuestros usuarios.
Además, utilizamos el servicio RDS (Relational Database Service) de Amazon para ayudarnos a simplificar la gestión de nuestras bases de data. Al utilizar AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) für alle Front-End-Server-Services, unterstützt leistungsstarke Lade- und Auto-Skalierungs-Funktionen für die Anpassung des neuen Systems an die Anforderungen der Trafico-Variablen am Ende des Tages, an der Stelle, an der Recer von Bedeutung ist sin problemas a nuestros usuarios un rendimiento máximo durante los periodos de alto tráfico sin desperdiciar recursos del servidor durante los periodos de bajo tráfico.
AWS no solo nos proporciona fantásticas herramientas para crear un plan of almacenamiento de data potente, eficiente y flexible, sino que, gracias al WAF (Web Application Firewall) de Amazon, podemos garantizar que nuestras applicaciones web están a salve of las amenazas online.
Optimización del procesamiento de datos
Con las herramientas de datos como AWS Glue, podemos refinar, filtrar y procesar los datas de formas nuevas y potentes, lo que nos erlauben convertir los datos brutos en información organizada y valiosa.
Die Erstellung virtueller Datenbasen mit Hilfe von AWS Glue Crawler und AWS Glue ETL-Jobs ohne Genehmigung zur Erstellung von Datenspeichern pero potentes para una variiertad de aplicaciones internas y externas.
De este modo, podemos construir bases de datos individualizadas, diseñadas específicamente para satisfacer los requisitos de cada aplicación de datos.
Supercarga del analisis de datos
Por supuesto, los datos -incluso los perfectamente organizados- no valen nada si no somos capaces de entenderlos y ver las historias que intentionan contar. Es ist kein Zugang zu AWS-Herramientas mit SageMaker, Athena und QuickSight.
Las herramientas de AWS Glue nos ayudaron a convertir los datas en información, pero estas herramientas nos ayudan and convertir la información en conocimiento.
SageMaker ist eine neue Abteilung für Informatik, die die Kapazität der Software zur Erstellung von Hiperpersonalization-Empfehlungen enthält und die Komplexität der kognitiven Fähigkeiten so einfach wie möglich macht, um die wichtigsten Erfahrungswerte und die wichtigsten Ergebnisse zu erhalten.
Además, la información de negocio procedente de QuickSight nos ayuda a entender nuestro negocio como nunca antes, arrojando nueva luz sobre los comportamientos y necesidades de nuestros usuarios.
Pero la recopilación y el procesamiento de datos es sólo una parte de cómo creamos un valor increíble para nuestros Sozios und Kunden. Nuestra prioridad es ofrecer soluciones potentes basadas en nuestros datos cognitivos únicos.
La CDN Cloudfront de Amazon erlaubt keine Daten, Anwendungen und APIs und nuestros socials investigadores y desarrolladores eine nivel global con baja latencia y alta velocidad de transferencia, así como entregar herramientas de entrenamiento y evaluación cognitiva attractivas y desafiantes a nuestros clientes de forma segura, efectiva y rápida.
Fazit
Amazon Web Services nos ha permissionido impulsar nuestros datos aún mehr als Ante. Die Integration von Herramientas mit Simple Storage Service, AWS Glue Crawler und SageMaker in einer neuen Infrastruktur von Daten, die ein neues Potenzial für neue Daten enthält.
