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 allowido que nuestra plataforma crezca hasta convertirse en una herramienta utilizada no solo por personas de todo el mundo que misas quieren darse a 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 создает доблесть, преодолевая данные. 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 Познавательные способности у cómo estas capacidades juegan ип papel интеграл ан тодо ло дие Hacemos. КогниФит Ha optado por utilizar la plataforma Amazon Web Service para crear un valioso ecosistema de datos, lo que nos allowe simplificar nuestros procesos de almacenamiento de datos, agilizar la forma en que utilizamos e interfaceuamos e interfaceuamos con nuestros datos, y potenciar nuestra capacidad de crear valor a partir де лос datos пункт nuestros clientes у nuestros socials де расследования.
Cómo CogniFit использует Amazon Web Services для переноса большей доблести в новые познавательные данные
Elegimos использует платформу AWS Amazon как часть фундаментальный де Nuestra Infraestructura де datos por la potencia y la relativa sencilez de su plataforma. Estos son algunos ejemplos de cómo utilizamos AWS:
Simplificación del almacenamiento de datos
Los datos físicos de CogniFit разделяет основные базы данных, которые отделяют личное использование информации от приложений, содержащихся в реестре, в нуэстро-сайте и реализуют пагос-де-лос-данос, созданный для Nuestras aplicaciones Que incluyen información Que podría indicar, por ejemplo, el estado de salud física o mental de un usuario.
Aunque existsmultiples 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 AWS para crear depósitos de datos en el servicio de almacenamiento simple, podemos crear una «caja de arena» de datos sencilla y segura en la que podemos manipular nuestros datos sin poner en riesgo la información де nuestros usuarios.
Además, utilizamos el servicio RDS (служба реляционной базы данных) Amazon для упрощения управления базами данных. Использование AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) для дополнительных серверов Front-End, проверка возможностей функций балансировки груза и автоэскалация для новой системы с учетом требований к переменным трафика в зависимости от размера, важного для управления данными проблема грехаas a nuestros usuarios un rendimiento maximo durante los periodos de alto tráfico sin desperdiciar recursos del servidor durante lo periodos de bajo tráfico.
AWS не является единственным в своем роде фантастическим приложением для создания мощного, эффективного и гибкого плана сбора данных, который поддерживается WAF (брандмауэром веб-приложений) Amazon, podemos garantizar que nuestras web application están a salvo de las amenazas online.
Оптимизация обработки данных
Con las herramientas де datos como AWS Glue, podemos refinar, filtrar y procesar los datos de formas nuevas y potes, lo Que Nos Allowe Convertir los datos brutos en información organizada y valosa.
Создание баз данных виртуализированных посредников с помощью AWS Glue Crawler и AWS Glue ETL Jobs, которым разрешено создавать fuentes de sencillas данных pero potes para una Variadad de aplicaciones internas y externas.
Де Эсте модо, podemos construir баз де datos Individualizadas, diseñadas específicamente para satisfacer los requisitos de Cada aplicación de datos.
Supercarga del análisis de datos
Por supuesto, los datos -incluso los perfectamente organizados- no valen nada si no somos capaces de entenderlos y ver las historias que enteran contar. Он входит в состав AWS, используя SageMaker, Athena и QuickSight.
Las herramientas de AWS Glue nos ayudaron convertir los datos en información, pero estas herramientas nos ayudan a convertir la información en conocimiento.
SageMaker está dando a nuestro Departmento de informática ya los equipos de desarrollo de software la capacidad de crear recomendaciones hiperpersonalizadas y ajustar la complejidad y la dificultad de las tareas cognitivas sobre la Marcha para ofrecer a nuestros usuarios la mejor experiencia y los mejores posibles resultsados.
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 recopilacion y el procesamiento de datos es sólo una parte de cómo creamos un valor increíble para nuestros социальные сети и клиенты. Nuestra Prioridad эс ofrecer soluciones potentes basadas en nuestros datos cognitivos únicos.
CDN Cloudfront от Amazon не позволяет вводить данные, приложения и API, а новые социальные сети исследуют и разбираются в глобальном масштабе с низкой задержкой и высокой скоростью передачи данных, как это происходит при передаче данных и оценке когнитивных функций, привлекательных и неудовлетворенных клиентов, формирующих клиентов по отдельности, эффективная и быстрая.
Заключение
Веб-службы Amazon не имеют права на получение новых данных. больше, чем анте. Интеграция компонентов с Simple Storage Service, AWS Glue Crawler и SageMaker в новую инфраструктуру данных с новым потенциалом для новых данных.
