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- \nDesafio<\/div>\nSolu\u00e7\u00e3o de gest\u00e3o de dados de investimento utilizando dados n\u00e3o estruturados e desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es Web de raiz<\/div>\n<\/li>\n
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Solu\u00e7\u00e3o<\/div>\nModelos de entrada de dados e pipeline no ambiente AWS Cloud para integra\u00e7\u00e3o com uma aplica\u00e7\u00e3o Web<\/div>\n<\/li>\n- \n
Tecnologias e ferramentas<\/div>\nAmbiente de nuvem AWS, AWS S3, AWS RDS, AWS Lambda Functions, AWS Serverless Application Model, AWS ECS, AWS ESR, Amazon Aurora PostgreSQL, Python, Flask, Github Actions<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\nCliente<\/h2>\n
O cliente \u00e9 um grupo de especialistas em investimentos que abordou a ESSID Solutions com um pedido de solu\u00e7\u00e3o de dados<\/a> para a sua plataforma de investimento imobili\u00e1rio.<\/p>\n
O desenvolvimento de um pipeline de dados completo na nuvem exigiu uma integra\u00e7\u00e3o de ponta a ponta com a aplica\u00e7\u00e3o Web para processar as entradas dos utilizadores e permitir todas as funcionalidades de gest\u00e3o do investimento que permitiriam aos parceiros gerais aproveitar as oportunidades de investimento frutuosas atrav\u00e9s da elabora\u00e7\u00e3o de uma estrat\u00e9gia de investimento bem sucedida.<\/p>\n
Desafio: solu\u00e7\u00e3o de gest\u00e3o de dados de investimento utilizando dados n\u00e3o estruturados e desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es Web de raiz<\/h2>\n
Desenvolver uma solu\u00e7\u00e3o de raiz \u00e9 sempre uma tarefa desafiante, pois exige um alinhamento e equil\u00edbrio constantes entre os requisitos t\u00e9cnicos e a vis\u00e3o de sucesso do cliente.<\/p>\n
Fomos desafiados a desenvolver um solu\u00e7\u00e3o de dados a partir do zero<\/a>A aplica\u00e7\u00e3o web foi desenvolvida em paralelo com a aplica\u00e7\u00e3o web, considerando diferentes formatos de entrada de dados, como ficheiros Excel e PDF, e o seu correto processamento, enriquecimento e integra\u00e7\u00e3o para permitir todas as funcionalidades planeadas na aplica\u00e7\u00e3o web que estava a ser desenvolvida em paralelo.<\/p>\n
O nosso principal objetivo foi desenvolver duas plataformas separadamente e em conjunto simultaneamente, garantindo que, no final, a nossa equipa dispusesse de uma solu\u00e7\u00e3o completa e integrada que permitisse funcionalidades, para proporcionar aos utilizadores uma experi\u00eancia agrad\u00e1vel e uma vis\u00e3o de avalia\u00e7\u00e3o abrangente do desempenho e das estrat\u00e9gias de neg\u00f3cio.<\/p>\n
Solu\u00e7\u00e3o: modelos de introdu\u00e7\u00e3o de dados e pipeline no ambiente de nuvem AWS para integra\u00e7\u00e3o com uma aplica\u00e7\u00e3o Web<\/h2>\n
A equipa da ESSID Solutions come\u00e7ou por analisar o neg\u00f3cio do cliente para obter uma compreens\u00e3o completa das suas necessidades e requisitos. O projeto foi faseado para entregar um produto m\u00ednimo vi\u00e1vel e permitir ao cliente testar o seu produto em cen\u00e1rios reais.<\/p>\n
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- Os dados e relat\u00f3rios de desempenho de um grupo de potenciais utilizadores foram recolhidos e analisados em detalhe para mapear e compreender os dados a tratar, os formatos de entrada e os indicadores utilizados, entre outras particularidades.<\/li>\n
- Foram criados modelos de entrada para permitir uma forma padronizada e eficiente de alimentar a aplica\u00e7\u00e3o com dados e relat\u00f3rios de desempenho do investimento. Foi utilizado o Microsoft Excel para facilitar o processo aos utilizadores que est\u00e3o habituados a este formato.<\/li>\n
- Foram recolhidos exemplos de formatos de ficheiros de entrada estruturados e n\u00e3o estruturados e processadas para extra\u00e7\u00e3o de dados<\/a> e integra\u00e7\u00e3o com a nuvem<\/a> ambiente utilizando Python, fun\u00e7\u00f5es Lambda e outros Processamento de grandes volumes de dados do AWS<\/a> recursos.<\/li>\n
- Os dados integrados foram enriquecidos e modelados de forma estruturada para fornecer KPIs calculados, indicadores de desempenho e informa\u00e7\u00f5es estrat\u00e9gicas. Visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/a> tamb\u00e9m foi desenvolvido utilizando uma aplica\u00e7\u00e3o Flask para fornecer acesso instant\u00e2neo \u00e0s m\u00e9tricas dos investimentos.<\/li>\n
- A solu\u00e7\u00e3o de dados foi integrada na aplica\u00e7\u00e3o Web utilizando a API para receber entradas e alimentar a aplica\u00e7\u00e3o com dados e m\u00e9tricas de investimento de uma forma segura.<\/li>\n
- A CI\/CD foi implementada utilizando o Github Actions para permitir uma infraestrutura totalmente integrada.<\/li>\n<\/ul>\n
Conclu\u00edmos o desenvolvimento de um MVP em 6 meses com uma equipa de 5 profissionais: um gestor de projectos, um AWS<\/a> Engenheiro de dados, um analista de dados, um consultor comercial e um supervisor t\u00e9cnico.<\/p>\n
Arquitetura de solu\u00e7\u00f5es<\/h3>\n
![\"regime](\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/case-extrance-scheme.png\")
<\/a><\/p>\nResultado: processos optimizados e gest\u00e3o de investimentos simplificada<\/h2>\n
A nossa equipa construiu um infraestrutura de nuvem fi\u00e1vel baseada em AWS<\/a> que permite extrair e processar os dados de investimento dos utilizadores para simplificar e acrescentar valor \u00e0 gest\u00e3o do investimento.<\/p>\n
Como resultado, fornecemos ao cliente uma solu\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os de dados geridos para a gest\u00e3o de investimentos que satisfaz as necessidades comerciais do cliente atrav\u00e9s de optimiza\u00e7\u00f5es como a diminui\u00e7\u00e3o do tempo de processamento de dados, a redu\u00e7\u00e3o de erros e de riscos de seguran\u00e7a, acesso instant\u00e2neo a m\u00e9tricas de investimento<\/a>normaliza\u00e7\u00e3o e facilidade de processos para os gestores de fundos.<\/p>\n
A equipa da ESSID Solutions ligou a solu\u00e7\u00e3o de dados \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o web do cliente atrav\u00e9s da API e forneceu a visualiza\u00e7\u00e3o de dados atrav\u00e9s de uma aplica\u00e7\u00e3o Flask. O cliente pode agora ingerir e consumir dados de uma forma segura, pr\u00e1tica e eficiente, para elaborar uma estrat\u00e9gia de investimento de sucesso.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
- Os dados integrados foram enriquecidos e modelados de forma estruturada para fornecer KPIs calculados, indicadores de desempenho e informa\u00e7\u00f5es estrat\u00e9gicas. Visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/a> tamb\u00e9m foi desenvolvido utilizando uma aplica\u00e7\u00e3o Flask para fornecer acesso instant\u00e2neo \u00e0s m\u00e9tricas dos investimentos.<\/li>\n
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