Escalado Rápido de Equipo de Ingeniería de Datos Cloud
Institución Financiera
Resumen
El cliente, una institución de banca comercial, estaba llevando a cabo una gran migración de sus sistemas locales a la nube de Azure. Debido a un merc...
Desafío de Negocio
El cliente, una institución de banca comercial, estaba llevando a cabo una gran migración de sus sistemas locales a la nube de Azure. Debido a un mercado laboral altamente competitivo, enfrentaban un déficit de 8 ingenieros de datos y .NET senior, amenazando con retrasar el proyecto por 6 meses.
Solución HyperCode
HyperCode proporcionó una solución de aumento de personal rápida. En 14 días, desplegamos 8 ingenieros de datos en la nube senior certificados directamente en los sprints del cliente, resolviendo el déficit.
Implementación y Estrategia de Consultoría
Utilizamos nuestra base de candidatos evaluados para que coincidieran con los requisitos técnicos (.NET, Azure Data Factory y optimización de SQL Server). Nuestros ingenieros se integraron de inmediato, trabajando bajo su administración directa y con el soporte técnico de HyperCode.
Resultados Comerciales
El proyecto de migración se entregó 3 semanas antes del plazo de cumplimiento. El cliente logró una satisfacción del 100% del personal y evitó más de $1.5 millones en costos de retrasos.
Información del Proyecto
Explore Otros Casos de Éxito
Espacio de Trabajo de Modelado y Analítica de Riesgos de Alto Rendimiento
Los sistemas heredados de scoring de riesgo por lotes del cliente tardaban más de 48 horas en evaluar los vectores de riesgo crediticio y de mercado contra sus bases de datos activas de préstamos. Esta latencia impedía ajustes de riesgo en tiempo real durante periodos de volatilidad, exponiendo a la firma a sanciones de cumplimiento e ineficiencias en la asignación de capital.
Portal Personalizado de Despacho y Orquestación de Flotas
Una empresa nacional de logística que gestionaba una flota de más de 1,200 camiones dependía de un software de despacho heredado y de alta latencia. El sistema tenía dificultades para manejar cambios de ruta en tiempo real y restricciones de programación de conductores, lo que causaba retrasos en las rutas y pérdidas de ventanas de entrega, costando más de $3 millones anuales.
Hablemos de su Proyecto
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