Portafolio de Soluciones en AWS
Métodos de etiquetado en SageMaker Ground Truth
Se llevó a cabo un proyecto con el objetivo de demostrar los métodos de etiquetado en SageMaker Ground Truth. Utilizando las imágenes proporcionadas por el
Mejora de procesos entre capas de Data Lake
Se corrigieron los procesos de ETL que replican los datos entre las capas landing-raw y raw-staging del Data Lake corporativo de uno de nuestros clientes,
Plataforma Analítica en AWS para el tratamiento y análisis de datos
A solicitud de uno de nuestros clientes del sector financiero, de querer revisar de manera apropiada su información proveniente de archivos planos de los RCC
Análisis de sentimientos de llamadas de call center
Uno de nuestros clientes, contaba con grandes cantidades de archivos de audio correspondientes a las grabaciones de su call center sin tener un sistema interno
Despliegue de modelo con infraestructura AWS bajo lenguaje de programación R de Machine Learning
Con el fin de desplegar un modelo custom en AWS y demostrar su funcionamiento a través de un endpoint, se desarrolló un modelo de Machine
Reconocimiento de personas en centros comerciales con Amazon Rekognition
Basándonos en el requerimiento de uno de nuestros clientes del sector retail, se diseñó una solución que permitió obtener parámetros de las personas visitantes a
Despliegue de modelo de Machine Learning en AWS para predicción en tiempo real
Por el requerimiento de uno de nuestros clientes del sector minero, se desplegó un modelo de Machine Learning en AWS utilizando Amazon Sagemaker. El proceso
Microservicio en AWS
Cumpliendo con el requerimiento de una entidad del estado peruano, se realizó el despliegue de un microservicio y un sitio web estático front-end utilizando herramientas
Desarrollo de modelos para el análisis de deserción estudiantil
Se desarrolló un modelo de Machine Learning de deserción del alumnado, de una institución peruana de educación superior, simple con el histórico de datos del
Algoritmo de clasificación de imágenes
En este proyecto se entrenaron algoritmo built-in de AWS, logrando un accuracy sobre el 90% en el conjunto de validación. El modelo a entrenar es
Despliegue de modelo en la nube
En este proyecto el cliente requería registrar y desplegar modelo en la nube de AWS. Para esto se construirá un contenedor que aloje las configuraciones
Despliegue de modelos de reconocimiento de patentes en tiempo real
En este proyecto se tenía como objetivo detectar y reconocer patentes de autos, en videos de cámaras de seguridad donde el formato de entrada son
Migración de servidores y automatización del proceso DRP Fail-Over
Se migraron 02 servidores, de los cuales uno de ellos contenía un AD y el otro una BD clave, para que puedan funcionar y además
Optimización de procesamiento de trabajos informáticos por lotes.
El cliente recurre a Morris & Opazo ya que se dedica al procesamiento de datos con herramientas y servicios de cómputo avanzado, que actualmente se
Modelo predictivo de fallas
En este proyecto se implementó una metodología que permitió el reconocimiento de alertas y posibles fallas de los equipos que el cliente maneja como compañía.
Data Warehouse con Power BI
El cliente recurre a Morris & Opazo ya que genera y almacena una gran cantidad de información diariamente a través de sus sistemas operacionales, registrando
Migración de servidores utilizando el servicio Cloud Endure de AWS
El cliente utiliza un mix de infraestructura basada en nubes de proveedores locales y públicas para la ejecución de cargas de trabajo basadas en instancias
Smart Building – Sensores con transmisión IoT
El cliente desea crear un producto denominado Smart Building, a través de sensores IoT, se busca el uso eficiente y económico de los recursos eléctricos
Habilitación de paneles de BI para el seguimiento y previsión de inventario
El cliente tuvo la necesidad de mejorar su actual sistema de inventario que estaba basado en hojas de cálculo de Excel. El objetivo del proyecto
Despliegue de infraestructura mediante CDK
El cliente recurre a Morris & Opazo buscando alternativas para escalar sus desarrollos que tienen en serverless dentro de AWS. Se utilizó el CDK de
Procesamiento de datos en Documentos
El cliente tiene la necesidad de llevar los datos de informes a estructuras de formato tabular, para su posterior análisis. Se implementó una propuesta que
Administración de E Mail y Documentos Compartidos
Para la administración de EMail y documentos compartidos se utilizó el servicios de Amazon WorkMail, en este se creó la organización y se configuró el
Migración de Data Warehouse
El cliente recurre a Moris & Opazo ya que tenía un data pipeline que alimentaba una base de datos Postgres y que luego era consumida
Análisis de datos basado en audios de un call center
El cliente necesitaba analizar las llamadas de su call center, el cual recibe aproximadamente entre 2000 y 3000 llamadas al mes y con una duración
Análisis de imágenes para detección de elementos de instalación de paneles solares
Se desarrolló una solución en AWS que permite la detección mediante entrenamiento de etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para la validación de elementos en
Análisis y Clasificación espectral de audios
Se implementó una solución de PaaS que permite el análisis de audio de ruido espectral de torres de alta tensión. Dicho análisis permitió la obtención
Migración modelos Deep learning a la nube
Se realizó una migración modelos deep learning a la nube, en donde se logró disminuir tiempos de respuesta módulo LOFTR. Máquina utilizada: ● La p3.2xlarge
Algoritmo de inteligencia artificial para recomendaciones de ventas
Mediante nuestro producto Rocio, se realizó una implementación en la plataforma web, precisamente en el carrito de compras, que permite la venta cruzada. Para ello,
Monitoreo y Optimización de Procesos
Se desarrolló un predictor que captura la dinámica de la presión en función a la operación de 3 ventiladores, para una etapa de un proceso
Desarrollo de modelo de Machine Learning para identificación de potenciales clientes
Utilizando servicios como S3 y Sagemaker, se desplegó un modelo de Machine Learning con los datos analizados, buscando detectar a potenciales clientes que deseen adquirir
Sistema de análisis de etiquetas de documentos para su proceso de logística interna
Se implementó una plataforma tecnológica, basada en AWS, que permitió tener flexibilidad y robustez al procesar los distintos tipos de documentos.
Análisis de nueva información para futuro proyecto RTD
Con la solución, la nueva información analizada debe servir para mejorar el % de efectivad de compra de clientes en un proyecto RTD.
Aplicación de Grafos para segmentación de Clientes
Se inició la exploración de datos del cliente, con el objetivo de desarrollar iniciativas y anexarlos a su SDLF, enriqueciendo su experiencia de negocio.
Uso de Amazon Neptune para el entorno bancario
Se desarrolló una solución basada en Neptune para la visualización de nodos que permita realizar tratamiento y análisis de los datos persistentes de sus operaciones
Despliegue de aplicativo web para el proceso de alquiler de vehículos
Se desplegó una plataforma web que permita gestionar y monitorear el alquiler de vehiculos de los clientes de Ahurora
Replicación de tablas con procesamiento de datos
Se desplegó una infraestructura con servicios de AWS, a fin de contar con un esquema de tablas ordenadas, depuradas y procesadas con un mínimo de
Disposición de datos mediante un Data Warehouse Corporativo para la toma de decisiones
Se realizaron las integraciones de las distintas fuentes de datos en una solución de Data Warehouse en AWS, para disponibilizar los distintos KPI’s para la
Migración de Servicios Colossus a AWS
Se realizó una migración del servidor on-premise a la nube de AWS aplicando una estrategia de migración de rehosting (Lift&Shift), a través de una conexion
Solución de administración y gobernanza de Metadatos
Se implementó una solución de gestión y gobernanza de metadatos claves del negocio por medio de AWS EMR en una plataforma de Hadoop y Apache
Migración de Servidores a la nube para la reducción de costos e incidencias en el proceso de operaciones y logística externa
Se realizó una migración de los servidores on-premise a la nube de AWS aplicando una estrategia de migración de replatform (Lift, Tinker & Shift).
Integración de datos desde OnPremise hacia la nube
Se realizó una migración, de la mejor forma, de datos de SAP hacia AWS desde un ambiente On Premise
Desarrollo de Plataforma Analítica para el análisis de ventas y clientes
Se desplegó una plataforma analítica funcional que permitió realizar el tratamiento y análisis de los datos persistidos de sus operaciones diarias e históricas
Despliegue de contenedores para microservicios de aplicativo web
Usando API Gateway, WAF, Cognito, VPC, ECS, Fargate, X-Ray, Aurora y ECR, se implementó una solución de microservicios en contenedores AWS Fargate los cuales procesaban
Tablero analítico para análisis y explotación de datos en Supply Chain Management
Implementación de una solución que procesa datos de Supply Chain Management para mostrarlos en una capa BI utilizando servicios tales como Command Line Interface, S3,