Digitale Plattform für Bildung

Es handelt sich um eine Plattform, die Betreuungspersonal und Coaches mithilfe von maschinellem Lernen und Datenanalyse in Verbindung bringt.

Der Kunde

Industrie

Ausbildung

Region

Kunde seit

2020

Bei unserem Kunden handelt es sich um eine europäische E-Learning-Plattform, über die Kunden Mentoren zu den von ihnen gewünschten Fachgebieten erhalten.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Die Idee unseres Auftraggebers war es, die Plattform mit Tools für Data Engineering und Lösung für maschinelles Lernen zu erweitern, um den Nutzern rascher und zuverlässiger Mentoren vorschlagen zu können. Diese Daten sollten sorgfältig gesammelt und verfeinert werden, bevor sie von Systemen zur Weiterempfehlung, Zeiterfassung und anderer Software verwendet werden.

Um dieses Problem zu lösen, mussten die Software-Ingenieure von Innowise:

das bestehende Konzept des Auftraggebers für den Datenfluss studieren;
den Datenstrom erneut einrichten;
eine Vielzahl von manuellen Prozessen automatisieren;
eine Struktur entwerfen, die sowohl Funktionalität als auch Sicherheit sicherstellt.

Lösung

Bei Innowise wurde von Grund auf eine Plattform entwickelt, die Mentoren und Coachees ein wirksames und bequemes Toolset für die Zusammenarbeit miteinander bietet. Die Entwicklung der Lösung soll die vorherige Version der Plattform ersetzen, die aufgrund ihrer unzureichenden Reaktionsgeschwindigkeit und Funktionalität nicht geeignet war.

Voriger

Die von unseren Software-Ingenieuren konzipierte Lösung ermöglicht eine rasche Erfassung und Aktualisierung von Daten aus verschiedenen Quellen. Die Daten werden automatisch gemäß den vorgegebenen Vorlagen verfeinert und an die Tools gesendet, die sie verarbeiten.

Amazon Web Services

Durch ihre Sicherheit, Flexibilität, Skalierbarkeit und Kostenersparnis basiert die Anwendung auf Amazon Web Services

Coaches und normale Kunden können ihre Daten in unterschiedlicher Form an die Plattform übermitteln, beispielsweise in Form von Text, Bildern, Videos, Dokumentenscans usw. Alle diese Daten werden zu AWS hochgeladen und in einem Data Lake gespeichert.

ETL-Pipelines

Unsere Datentechniker haben ETL-Pipelines zur automatischen Erfassung von Datenpaketen von den Benutzern in den Cloud-Speicher eingerichtet und entwickelt.

Voriger

Data Lake und Data Warehouse

Mit Hilfe von ETL-Pipelines erfasste Daten werden in Data Lakes verfeinert. Dieser Prozess wird von Airbyte und dbt gesteuert. Nachdem die Daten verfeinert wurden, überträgt Apache Airflow sie an das Data Warehouse, wo sie für verschiedene Zwecke verwendet werden können, beispielsweise um:

Mentoren geeignete Coachees zu empfehlen und sie darüber zu informieren;
Benutzeraktivität und Produktivität einzuschätzen;
das Nutzerverhalten in unterschiedlichen Bereichen vorherzusagen;
die sichere und automatisierte Zahlungsabwicklung für die Mentoren sicherzustellen;
Betrugsfälle aufzudecken;
KYC-, AML- und ATF-Maßnahmen durchzuführen usw.

Technologien & Tools

Backend

Python 3.x, Flask, Celery, WebSockets, Django REST framework, Pytest

Frontend

TypeScript

Datenbanken

PostgreSQL, Redshift, S3, SalesForce, Elasticsearch

DevOps

Kubernetes, Apache Airflow, Terraform, plural, astronomer

Cloud

Google Cloud Platform, AWS

VCS

GitLab, GitHub

Prozess

In Anbetracht aller Anforderungen und Spezifikationen des Projekts haben wir uns für Scrum als Methode zur Entwicklung von Software entschieden und führen alle zwei Wochen Sprints und Sprint-Übersichtsarbeiten zum Nachweis des Fortschritts durch. Dazu verwendeten wir Jira und Confluence und veranstalteten die Meetings und die allgemeine interne Kommunikation mit dem Kunden über Microsoft Teams.

Die von unserem Team entwickelten Anforderungen richteten sich nach der Wunschvorstellung des Auftraggebers von der Lösung und wurden von uns schriftlich festgehalten. Im Verlauf des Prozesses analysierten und verfeinerten wir die Voraussetzungen kontinuierlich und zerlegten sie in Aufgaben und Teilaufgaben, um den Fortschritt besser verfolgen zu können. Nach der Beendigung der verschiedenen Aufgaben überprüften die Ingenieure der Qualitätssicherung bei Innowise, ob die Lösung den skizzierten Anforderungen entsprach, fehlerfrei war und unser Team mit der Vision des Auftraggebers und den gewünschten Ergebnissen auf einer Wellenlänge war.

Team

Dateningenieure

Back-end-Entwickler

Front-end-Entwickler

ML-Ingenieure

Datenwissenschaftler

BI-Entwickler

Business-Analyst

Projektleiter

QA-Ingenieure

Ergebnisse

Den Mitarbeitern des Auftraggebers wurde von Innowise eine gesicherte Plattform zur Erhebung, Speicherung und Verwaltung von Daten der Schüler und Tutoren auf der Website zur Verfügung gestellt. Aufgrund der Sicherheit der Lösung und der strengen Zugangs- und Funktionskontrolle können diese Daten für eine Vielzahl von Einsatzzwecken verwendet werden, ohne dass die Gefahr besteht, dass sie nach außen dringen.

Unsere Ingenieure haben eine Reihe von Vorgängen automatisiert, die zuvor von Hand ausgeführt wurden, und den Datenfluss so gestaltet, dass die Lösung so leistungsfähig wie möglich ist.

Projektdauer

Seit 2020
Das Projekt ist noch nicht abgeschlossen. In dieser Phase unterstützen wir die Plattform und führen neue Funktionen ein.

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Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

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