CASES DE SUCESSO
Entregamos serviços e projetos de TI de alto valor agregado e alta performance para nossos clientes, com garantia de qualidade e resultados comprovados. Conheça os nossos cases de sucesso e como atingimos tais resultados!
Setor de serviços financeiros
Por meio da Inteligência Artificial da Leega, as empresas podem ter uma melhor gestão de serviços financeiros, com ferramentas que oferecem toda a inovação para automação de pagamentos, cálculos de lucros, redução de custos internos, além de uma visão clara e efetiva da saúde financeira da organização.
Projeto Data lake Hub
Escopo do Projeto:
Implementação de um Data lake para se tornar um Hub de dados entre os sistemas legado, com o objetivo de melhorar a organização, enriquecimento e disponibilização dos dados para múltiplas utilizações.
Tecnologias utilizadas:
Pub/Sub, Data Flow, Spanner, App Engine, Cloud Endpoints.
Solução Técnica:
Realizamos a manutenção de cópias quentes das bases transacionais para leitural, a qualificação e organização dos dados para utilização posterior e bases históricas, além do enriquecimento dos dados a partir de informações internas.
Volume de Horas / Tempo do Projeto:
4.000 horas / 7 meses (Dez/2020)
Setor de varejo
Para se destacar no mercado, empresas do varejo já sabem sobre a importância de se aliar a ferramentas tecnológicas específicas, como o Analytics e Big Data, que potencializam operações por meio de levantamento de dados e informações pertinentes para o negócio.
Projeto Data Lake
Migração DW Teradata para BigQuery
Escopo do Projeto:
O desafio era implementar um ambiente informacional em nuvem, contendo um Data Lake (Raw data) e Data Marts (consolidados).
Volume de Horas / Tempo do Projeto:
13.400 horas / 14 meses (Abr/2020)
Equipe Técnica:
Gerente Projeto; Analistas Funcionais; Fábrica de SW Leega (Engenheiro de Dados, Desenvolvedores Front end).
Solução Técnica:
Foram migrados os ambientes atuais do cliente DW (Teradata) e DMs (SQL Server) para o ambiente do Google Cloud, no formato AS IS e adaptado às ferramentas de consumo para ler os dados no novo ambiente. DW Teradata: 250 tabelas, 50 views, 298 queries, 77 procedures. Foi implementado o Data Lake utilizando as ferramentas Google Cloud Storage e BigQuery para armazenamento dos dados, criados os processos ETL utilizando o Cloud Composer e BQ Load, e mantido a aplicação de Dashboards no Qlik.
Projeto Data Lake
Migração DW Teradata para Azure
Escopo do Projeto:
Atuar na migração dos Dados do BD Teradata para o Azure Synapse, contemplando a revisão/ajustes dos processos de extração/carga (SAS DI, SAS Guide, Datastage e Procedures) implementados pela área de Analytics.
Equipe Técnica:
Revisamos e transcrevemos os processos de ETL e Procedures, apontando para o Azure Synapse, e aplicando a arquitetura de referência implementada, prezando pela manutenção de regras e sua alta performance.
SAS DI/Guide: 295
IBM Datastage: 730
Procedures Teradata: 70
Volume de Horas / Tempo do Projeto:
4.000 horas / 3 meses
Equipe Técnica:
Scrum Master; Analistas Funcionais; Fábrica de SW Leega (Especialistas Azure, Datastage, SAS e Engenheiro de Dados).
Resultados:
Realizamos a revisão e transcrição dos processos, apontando para:
Aplicação da arquitetura de referência implementada.
Garantia de manutenção das regras e sua alta performance.
Setor de saúde
Empresas da área da saúde precisam ter o controle de qualidade em todas as suas operações, e soluções como o Data Analytics e Inteligência Artificial, da Leega, levam mais tecnologia e inovação para a gestão de dados nessas instituições, ajudando ativamente em seu desenvolvimento.
Projeto Advanced Analytics com ML (Recomendação de Cesta de Produtos
Escopo do Projeto:
Nesse projeto, nosso objetivo era a implantação de uma Plataforma de Data Analytics em nuvem, a criação das Camadas de Data Lake (Raw Data) para armazenamento dos dados brutos, Data Science Sandbox para armazenamento dos modelos estatísticos e bases de dados utilizados pelos Cientistas de Dados, Production para armazenamento dos dados que poderão ser utilizados no sistema Web Portal, Analytics e Data Visualization para armazenamento dos dados tratados e consolidados que serão fonte para as consultas – incluindo o desenvolvimento dos processos de Ingestão e orquestração de dados
Equipe Técnica:
Foi criado uma camada de integração de dados utilizando o Google Cloud BigQuery e criação de modelos estatísticos utilizando a plataforma Google Cloud IA Notebook.
Volume de Horas / Tempo do Projeto:
2 meses (Mai/2020)
Equipe Técnica:
Gerente Projeto, Fábrica de SW Leega (Engenheiro de Dados e Cientista de Dados).
Resultados:
Armazenamento dos dados brutos, modelos estatísticos e bases de dados utilizados pelos cientistas de dados.
Desenvolvimento dos processos de ingestão e orquestração de dados.
Transformação da maturidade informacional do cliente, fortalecendo a cultura analítica em toda a organização e extraindo o valor dos ativos de dados, em consonância com a estratégia de negócios.
Setor de seguros
Empresas de seguros precisam contar com parceiros que conhecem a cultura, o mercado e os negócios em que estão inseridas. Nesse sentido, a Leega trabalha transformando informações em dados e oferecendo ferramentas analíticas poderosas para uma gestão eficiente na área de seguros.
Projeto Analytics
Escopo do Projeto:
Realizar a implementação de produtos de Analytics para acompanhar o engajamento dos parceiros nos programas de colaboração definidos pelo cliente, o acompanhamento de indicadores de vendas e marketing, e outros produtos, além de fornecer informações de metas das atividades realizadas pelos parceiros conveniados no portal do programa, e gerar indicadores aos analistas de marketing para auxiliar na análise de engajamento dos parceiros no programa.
Equipe Técnica:
Cruzamos os dados de diversos sistemas para criar indicadores. Os dados foram disponibilizados para análise através de consultas e dashboards, e também foi implementado advanced analytics com atuação de cientista de dados para descobertas de novos insights. Fizemos a implementação de processos para alimentar o DW (Google BigQuery), criação de processamento de carga de dados utilizando o Cloud Informática / DataProc / Cloud Composer, ML Engine e desenvolvimento de Dashboards utilizando o Tableau e Google Data Stud.
Volume de Horas / Tempo do Projeto:
8.400 horas / 10 meses (Jan/2020)
Equipe Técnica:
Squad Ágil: Scrum Master; Engenheiro de Dados / Desenvolvedor Data Visualization / Cientista de Dados
Resultados:
Disponibilização de informações de metas e objetivos alcançados das atividades realizadas pelos parceiros conveniados no portal do programa.
Geração de indicadores aos analistas de marketing para auxiliar na análise de engajamento dos parceiros no programa.
Uso de dashboards e advanced analytics para descoberta de novos insights.
Setor de tecnologia
Com a transformação digital, empresas de tecnologia se mostraram ainda mais adeptas às ferramentas digitais para gerar oportunidades e crescimento em sua área de atuação. No entanto, elas precisam se adequar às demandas do novo consumidor e oferecer experiências de consumo cada vez mais satisfatórias.
Projeto Data Lake
Escopo do Projeto:
Migração da aplicação transacional do ambiente Cloud Azure para o Google Cloud. O nosso desafio consistia em implementar um Ambiente Informacional em Nuvem, contendo um DW (consolidado) com informações dos clientes da aplicação e criação de processos de OCR para capturar de NFs e criação de modelos de Machine Learning para avaliar o perfil dos clientes e desvios no consumo dos contratos. Os dados estavam disponíveis para consumo através de dashboards.
Equipe Técnica:
Foi implementado o DW utilizando as ferramentas Google BigQuery para armazenamento dos dados, criados os processos ETL utilizando o Cloud Composer, DataFlow, e elaborados Dashboards no Google Data Studio, utilizados com embedded na aplicação. Além disso, a construção de processos de OCR utilizando APIs de IA do Google Cloud (Vision API) e processos de Machine Learning utilizando Google ML Engine e DataProc.
Volume de Horas / Tempo do Projeto:
3.000 horas / 6 meses (Dez/2019)
Equipe Técnica:
Gerente Projeto; Analistas Funcionais; Fábrica de SW Leega (Engenheiro de Dados, Desenvolvedores Front end).
Resultados:
Fornecimento de informações dos clientes e criação de processos de OCR para capturar NFs.
Avaliação do perfil dos clientes e desvios no consumo dos contratos.
Disponibilização de dados através de dashboards.
Setor da indústria
A falta de tecnologias específicas ainda é um dos fatores que impedem indústrias de todos os setores a dispararem na frente de suas concorrentes. É preciso que essas empresas invistam mais em segurança, conectividade, Inteligência Artificial e ferramentas inovadoras para se destacarem no mercado.
Projeto Data Lake
Escopo do Projeto:
Implementar um ambiente de Data Lake para armazenamento dos dados de Treinamentos e criação de indicadores de performance para avaliação das concessionárias autorizadas.
Equipe Técnica:
Foi implementado o DW utilizando as ferramentas Google BigQuery para armazenamento dos dados, criados os processos ETL utilizando o Cloud Composer, DataFlow, e elaborados Dashboards no Google Data Studio e Power BI.
Volume de Horas / Tempo do Projeto:
1.500 horas / 3 meses (Mar/2020)
Equipe Técnica:
Gerente Projeto; Analistas Funcionais; Fábrica de SW Leega (Engenheiro de Dados, Desenvolvedores Front end).
Resultados:
Armazenamento de dados de treinamentos.
Criação de indicadores de performance para avaliação das concessionárias autorizadas.
