desenvolvemos um sistema próprio de telemetria e geração de alertas para a Votorantim

Segmento: gestão de investimentos
Entrega: sistema de telemetria e machine learning
Tempo do projeto: em andamento - sétima fase

"O desafio de um projeto ágil é alinhar as expectativas diárias de evolução com o objetivo final em cada semana ou ciclo de entrega. O diferencial da ateliware foi a imersão no entendimento do projeto e objetivo do produto, para então sugerir a arquitetura técnica apropriada para o desenvolvimento. E a experiência de criar um produto com eles tem sido intensa do ponto de vista de participação do cliente e inovadora na forma de olhar o ciclo de vida de um projeto".

Irineu Camanho Neto | Gerente de Prevenção e Perdas na Votorantim S.A.

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Por quê?

desafios no controle das transações de uma multinacional

A empresa já utilizava uma solução de prateleira para processos internos, mas esbarravam em desafios que não podiam ser solucionados e personalizações que acabavam engessadas, caras ou muito complicadas.

Por isso, já tinham uma ideia bastante clara que queriam construir um sistema próprio para geração de alertas em caso de transações suspeitas de fraude para as companhias do grupo Votorantim S.A.

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Como?

investigar a fundo para entregar a melhor solução para o negócio

A primeira fase do projeto para a Votorantim durou três meses, com praticamente metade desse tempo dedicado a fase inicial de ideação e descoberta. Isso porque era muito importante investigar a fundo e entender o alvo a ser perseguido por todos e a necessidade das áreas de negócio. Nesta fase também estudamos quais as melhores tecnologias, criamos e validamos protótipos testáveis, antes de seguir para definições e telas.

Essa dinâmica de trabalho é um dos pilares da ateliware pois nos permite identificar exatamente quais problemas queremos resolver com o produto.

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O que?

sem linguagens e ferramentas de estimação – solução de telemetria

A solução poderia facilmente ser implementada com uma base de dados relacional, mas muitas possibilidades seriam perdidas ao seguir por esse caminho. A proposta para a solução então foi combinar diferentes tecnologias e linguagens de programação. Isso, além de otimizar os custos, permite consultas em grafos, com indexação total dos mesmos na plataforma e a possibilitou a entrega de uma solução de machine learning a longo prazo.

Foi desenvolvida então uma solução de telemetria, com uma implementação de "dados acionáveis", com uma base de dados não relacional e regras que operam sobre esses dados.

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