Jupiter cierra una brecha de visibilidad del 20% al 40% en su gasto de infraestructura con DoiT
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- Datos de proveedores integrados
- From 60% to 100%
- Cobertura de datos
24metrics necesitaba potenciar su detección de fraude basada en reglas con machine learning para anticipar la calidad del usuario y frenar esquemas de fraude en constante evolución. Con apenas 8 Engineers y sin experiencia en ML, buscaban un partner de confianza que los acompañara en el desarrollo de estas capacidades sobre Google Cloud.
DoiT brindó acompañamiento integral mediante un canal de Slack dedicado y guió a 24metrics en la implementación de Google Cloud AutoML. El equipo ayudó a delimitar el alcance del problema, recomendó las herramientas adecuadas, analizó los resultados del entrenamiento y garantizó un despliegue costo-eficiente de los modelos de ML.
Pensábamos que este proyecto nos iba a tomar más de cinco meses y exigir más Engineers. Pero con el acompañamiento cercano de DoiT, todo resultó bastante sencillo y mucho más rápido de lo previsto. Nos bastaron dos meses para construir el algoritmo de machine learning y desplegar la nueva funcionalidad.
Stavros Charitakis, Engineer, 24metrics
Cerca del 20% de la inversión en marketing se pierde por fraude publicitario digital. 24metrics ayuda a las empresas a detectar tráfico fraudulento con algoritmos propios basados en reglas, pero la evolución constante de las amenazas exigía capacidades de machine learning para anticipar la calidad del usuario. Con apenas 8 Engineers y sin experiencia en ML, el equipo necesitaba un partner de confianza que lo acompañara en el desarrollo de estas capacidades sobre Google Cloud.
24metrics opera todos sus servicios en Google Cloud mediante microservicios sobre Google Kubernetes Engine. Necesitaban experiencia en ML para sacar el máximo provecho de las capacidades de Google Cloud. DoiT International se destacó por su profundo conocimiento del setup de 24metrics en Google Cloud, precios atractivos sin costos adicionales y un excelente equipo de soporte.
DoiT habilitó un canal de Slack dedicado para una colaboración sin burocracia y entregó una guía integral sobre Google Cloud AutoML. Cuando los resultados iniciales no alcanzaron el estándar esperado, DoiT ayudó a analizar los problemas y a proponer alternativas. El equipo acompañó a 24metrics paso a paso en el despliegue, con foco en una implementación costo-eficiente.
Las nuevas capacidades de ML generaron valor de inmediato. El 60% de los clientes existentes adoptó los nuevos servicios y obtuvo una precisión 4.2x mayor que con los métodos tradicionales y resultados 7x más rápidos. Hoy los clientes pueden configurar dashboards ejecutivos para monitorear las métricas de campaña y la calidad del usuario en tiempo real.
La funcionalidad de ML se convirtió en un diferenciador único y atrajo nuevos clientes específicamente por esta capacidad. Su impacto se reflejó directamente en los ingresos y en la retención de clientes. La solución permite a las empresas frenar el fraude antes de que ocurra, con reportes intuitivos que ayudan a los clientes a visualizar rápidamente las mejoras en sus campañas.
24metrics planea ampliar sus capacidades de ML para sumar más filtros antifraude y adaptar sus soluciones a nuevas industrias, en especial el e-commerce. Gracias a la capacidad de predecir el valor de compra, buscan ayudar a las tiendas online a mejorar su tasa de conversión y convertirse en un one-stop shop para la optimización de la efectividad de las campañas.
Explora cómo Cloud Intelligence™ ayuda a los equipos a mejorar la visibilidad, la gobernanza y la economía unitaria en entornos cloud.
On integrating DataHub, the DoiT team was very hands-on to the point where DoiT support put together the first ingestion script and pipeline to unlock us.
Kyle Espinola, Head of Platform Engineering
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Let us show you what ships this week.