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24metrics atinge precisão 4,2x maior na detecção de fraudes

A DoiT orientou o time no Google Cloud AutoML e entregou detecção de fraudes em tempo real com ML em 2 meses, em vez de mais de 5.

The Challenge

A 24metrics precisava reforçar sua detecção de fraudes baseada em regras com machine learning para prever a qualidade do usuário desde cedo e barrar esquemas de fraude em constante evolução. Com apenas 8 engenheiros e sem expertise em ML, a empresa precisava de um parceiro de confiança para guiá-la na criação desses recursos no Google Cloud.

The Solution

A DoiT ofereceu suporte completo por um canal dedicado no Slack e conduziu a 24metrics na implementação do Google Cloud AutoML. O time ajudou a delimitar o escopo do problema, indicou as ferramentas certas, analisou os resultados de treinamento e garantiu uma implantação dos modelos de ML com bom custo-benefício.

Results

Reduziu o cronograma do projeto de mais de 5 meses para apenas 2
60% da base atual de usuários adotou os novos serviços baseados em ML
Alcançou precisão 4,2x maior que a dos métodos tradicionais
Entregou resultados 7x mais rápidos na detecção de fraudes
Atraiu novos clientes justamente pelos recursos de ML

Achávamos que esse projeto levaria mais de cinco meses e exigiria mais engenheiros. Mas, com o apoio próximo da DoiT, acabou sendo bem tranquilo e muito mais rápido do que a gente esperava. Em só dois meses construímos o algoritmo de machine learning e colocamos a nova funcionalidade no ar.
Stavros Charitakis, Engenheiro, 24metrics

O desafio da detecção de fraudes

Cerca de 20% do investimento em marketing é perdido para fraudes em anúncios digitais. A 24metrics ajuda empresas a identificar tráfego fraudulento com algoritmos proprietários baseados em regras, mas as ameaças em evolução exigiam recursos de machine learning para prever a qualidade do usuário logo no início. Com apenas 8 engenheiros e sem expertise em ML, o time precisava de um parceiro de confiança para guiá-lo na criação desses recursos no Google Cloud.

Encontrando o parceiro certo

A 24metrics roda todos os serviços no Google Cloud, com microsserviços no Google Kubernetes Engine. Faltava expertise em ML para extrair todo o potencial do Google Cloud. A DoiT International se destacou pelo profundo conhecimento do ambiente Google Cloud da 24metrics, pelo preço atrativo sem custo extra e pelo excelente time de suporte.

Implementação rápida de ML

A DoiT abriu um canal dedicado no Slack para uma colaboração sem burocracia e ofereceu orientação completa sobre o Google Cloud AutoML. Quando os resultados iniciais ficaram abaixo do esperado, a DoiT ajudou a investigar os problemas e sugerir alternativas. O time conduziu a 24metrics por cada passo da implantação, garantindo uma implementação com bom custo-benefício.

Resultados excepcionais para os clientes

Os novos recursos de ML geraram valor imediato. 60% dos clientes atuais adotaram os novos serviços e passaram a ter precisão 4,2x maior que a dos métodos tradicionais e resultados 7x mais rápidos. Agora, os clientes conseguem configurar dashboards executivos para acompanhar métricas de campanha e qualidade dos usuários em tempo real.

Impacto no negócio e crescimento

O recurso de ML virou um diferencial único e passou a atrair clientes justamente por essa capacidade. O impacto foi direto na receita e na retenção. A solução permite que as empresas impeçam fraudes antes que aconteçam, e os relatórios de tarefas intuitivos ajudam os clientes a visualizar rapidamente as melhorias nas campanhas.

Planos de inovação para o futuro

A 24metrics planeja expandir os recursos de ML para incluir mais filtros antifraude e adaptar as soluções a novos setores, especialmente o e-commerce. Com a capacidade de prever valores de compra, a meta é ajudar lojas online a melhorar as taxas de conversão e se tornar um one-stop shop para a otimização da eficácia de campanhas.

Veja como a DoiT ajuda times de nuvem a controlar gastos

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What they say

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

Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.

Ziv Sivan, VP of Engineering

PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.

Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager

Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.

Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager

PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.

Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE

What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.

Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform

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