One Data Platform
DER GEWINN FÜR DEN KUNDEN
Wertvolle Daten nutzen, tieferes Datenverständnis durch das Aufbrechen und Verknüpfen von Datensilos, Ausschöpfung des Potenzials, datengetriebene Optimierung und Prävention durch Fehlervorhersagen, Produkt- und Prozessverbesserung durch umfangreichere Analysemöglichkeiten
KUNDE
Gesundheitsbranche
Die Ausgangssituation
Daten, die den Lebenszyklus eines Produktes, betreffen liegen momentan in unterschiedlichen Datenbanken und auch unterschiedlichen Datenstrukturen vor. Um eine alles Lebenszyklen überspannende Analyse durchzuführen ist es notwendig alle Spezifika der einzelnen Datenstrukturen zu kennen, um die Daten in Beziehung zueinander zu setzen, was fehleranfällig und zeitaufwändig ist. Ziel ist daher, die Datensilos aufzubrechen und die Daten in einem generischen, gemeinsamen Datenmodell zu integrieren. So soll durch diese Vereinheitlichung das komplette Unternehmen von den gemeinsamen Daten profitieren, zu berücksichtigen ist dabei die Zugriffskontrolle bei der Bereitstellung der Daten.
Das Ergebnis
Einführung einer Datenplattform mit einem generischen Datenmodell, das bei dem Import der Daten aus den verschiedenen Quellen zur Validierung dient. Für die Umsetzung kommen unter anderem eine API basierend auf FastAPI, Kafka Consumer auf Basis von Faust (Python Package), Matillion Pipelines und Snaplogic zum Einsatz. Es können erfolgreich unterschiedliche Daten-Quellen zusammengeführt und als Views in Snowflake bereitgestellt werden, worüber auch die Zugriffskontrolle geregelt wird. Dem Unternehmen ist es nun möglich, den kompletten Lebenszyklus von Produkten und somit deren digitalen Fußabdruck nachzuvollziehen. Diese Daten werden unter anderem als Basis für Machine Learning Modelle und Large Language Modelle verwendet (Erfolgsgeschichte LLM).
