Präzisionsmedizinische Datenmanagement-Plattform für optimierte Datenanalyse im Gesundheitswesen dank Infrastruktur-Upgrade

Innowise hat eine fortschrittliche Datenmanagement-Plattform für Präzisionsmedizin-Diagnostik entwickelt, die die Analyse verschiedener Gesundheitsdatensätze rationalisiert, um die Abstimmung zwischen Patient und Behandlung zu beschleunigen und wichtige Erkenntnisse für die Arzneimittelentwicklung zu gewinnen.

Der Kunde

Industrie

Gesundheitswesen

Region

Kunde seit

2023

Unser Kunde ist ein bahnbrechendes Unternehmen im Bereich der Präzisionsdiagnostik. Sein Produkt dient als wichtiges Bindeglied zwischen medizinischen Einrichtungen, Patienten mit Erkrankungen wie Krebs oder Herzkrankheiten und Pharmaunternehmen, die Behandlungen für diese Krankheiten entwickeln. Das fortschrittliche Datenmanagement-Lösung sammelt und analysiert verschiedene Datensätze, einschließlich Labortestergebnissen, Patientenergebnissen und der Wirksamkeit von Medikamenten, um Patienten präzise mit geeigneten Behandlungen und klinischen Studien zusammenzubringen und gleichzeitig Pharmaunternehmen wertvolle Erkenntnisse für die Entwicklung von Medikamenten und die Identifizierung gezielter Patientengruppen zu liefern.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Ineffiziente Datenverarbeitungspipelines und -umgebungen

Das Unternehmen sah sich mit erheblichen Ineffizienzen in den Datenverarbeitungspipelines und der Einrichtung der Umgebung konfrontiert, was die Fähigkeit zur effektiven Zusammenführung, Verarbeitung und Analyse wichtiger diagnostischer Testdaten aus verschiedenen Quellen beeinträchtigte. Diese Ineffizienzen führten zu Verzögerungen bei der Datenverfügbarkeit sowohl für Datentechniker und Endbenutzer, potenzielle Datenqualitätsprobleme und suboptimale Ressourcennutzung in ihrer AWS-Infrastruktur.

Der Kunde hatte auch Probleme mit dem Hinzufügen neuer Benutzer und der Verwaltung von Berechtigungen für bestehende Benutzer innerhalb der AWS-Umgebung. Das Innowise-Team, bestehend aus DevOps-Ingenieuren und Datenwissenschaftler wurde mit diesen Aufgaben betraut.

Lösung

Modernisierte Datenmanagementlösung mit optimierter Infrastruktur und verbesserter Sicherheit

Unsere Experten führten eine umfassende Überarbeitung der Software des Kunden durch, um eine vielschichtige Lösung zu implementieren.

Optimierung von CI/CD-Pipelines

Unsere DevOps-Ingenieur*innen die Arbeitsabläufe der Infrastruktur umgestaltet, um ihre Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern. Wir erstellten ein Profil der bestehenden Datenpipelines, um Lücken zu ermitteln, und optimierten dann die Datenstrukturen und -formate, um Redundanzen zu verringern und die Verarbeitungseffizienz zu verbessern. Um die Datenumwandlung und -analyse weiter zu beschleunigen, implementierten die Experten Techniken zur Parallelverarbeitung. Außerdem verbesserten und überarbeiteten wir den Code, um seine Wartbarkeit zu erhöhen. Das Ergebnis dieser Bemühungen ist ein rationalisiertes, hochleistungsfähiges Datenpipeline-System.

Optimierung der Umgebung und Bereitstellung

Wir optimieren die Nutzung von AWS-Cloud-Infrastruktur durch die richtige Dimensionierung von Instanzen und die Implementierung von automatischer Skalierung. Wir wandten auch Infrastructure-as-Code-Prinzipien mit Terraform an, um die Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen zu automatisieren. Docker half bei der Containerisierung der Datenverarbeitungsumgebung, um die Konsistenz zwischen Entwicklung, Tests und Produktion zu gewährleisten. Eine CI/CD-Pipeline wurde eingerichtet, um Code-Integration, Tests und Bereitstellungen zu automatisieren. Wir richteten außerdem ein automatisierte Prüfung für die Umgebung, um Konfigurationsprobleme rechtzeitig zu erkennen.

Optimierung der Benutzer- und Rechteverwaltung

Wir implementierten bewährte AWS IAM-Verfahren, um die Benutzer- und Rechteverwaltung zu verbessern. Dazu gehörten die Erstellung von Richtlinien auf der Grundlage des Prinzips der geringsten Privilegien und die Einrichtung der Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für alle IAM-Benutzer. Wir optimierten EC2-Instanztypen auf der Grundlage von Arbeitslastanalysen und richteten CloudWatch-Alarme zur proaktiven Überwachung ein. Darüber hinaus haben wir automatisierte Skripte für die Benutzerverwaltung und Berechtigungen entwickelt, um Sicherheitsrisiken zu minimieren.

Technologien

Backend

Python

Cloud-Plattform

AWS

Infrastruktur als Code

Terraform

Containerisierung

Docker, Amazon EKS

Datenbank

AWS RDS

Sicherheit und Zugangsmanagement

AWS IAM, Secret Manager

Monitoring und Logging

AWS Cloud Uhr, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Compute-Dienst

AWS EC2

Prozess

Unser Projekt zur Verbesserung der Datenmanagement-Plattform für Präzisionsmedizin folgte einem strukturierten Ansatz, der sicherstellte, dass jeder Aspekt der Lösung auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt war.

Verstehen der Anforderungen

Wir untersuchten die Datenverarbeitungspipelines und die AWS-Infrastruktur des Kunden und ermittelten Ineffizienzen und verbesserungswürdige Bereiche.

Neugestaltung der Architektur

Wir haben das System umstrukturiert, um die Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Sicherheit innerhalb von AWS zu verbessern.

Agile Entwicklung

Mithilfe von Python und verwandten Tools haben wir Backend-Prozesse und Datenstrukturen verbessert und Techniken zur Parallelverarbeitung implementiert.

Automatisierung der Infrastruktur

Wir haben Terraform-Skripte erstellt, um die AWS-Ressourcenverwaltung zu optimieren.

Containerisierung und CI/CD

Wir haben die Datenverarbeitungsumgebung mit Docker containerisiert und automatisierte Integrations-, Test- und Bereitstellungspipelines eingerichtet.

Testen

Wir haben die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, die Genauigkeit, die Zuverlässigkeit des Systems und die IAM-Sicherheitsmaßnahmen bewertet.

Team

Projektmanager

DevOps-Ingenieure

Datenwissenschaftler

QA-Ingenieur

Ergebnisse

Erhöhung der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, Senkung der Cloud-Computing-Kosten und nahtloser Datenaustausch

Die Implementierung unserer Lösung führte zu erheblichen Verbesserungen der Datenverwaltungsfunktionen unseres Kunden.

Geschwindigkeit der DatenverarbeitungDie optimierten Pipelines verkürzten die Datenladezeiten um 35% und ermöglichten einen schnelleren Zugriff auf die verarbeiteten Daten.
Ressourceneffizienz: Die neu konfigurierte AWS-Umgebung führte zu einer Senkung der Cloud-Computing-Kosten um 29%.
Datenaustausch: Durch den nahtlosen Datenaustausch können Pharmaunternehmen nun schneller auf relevante Patientendaten zugreifen.

Projektdauer

Oktober 2023 - Januar 2024

35%

Verkürzung der Datenladezeiten

29%

Senkung der Kosten für AWS Cloud Computing

Unsere aktuellen Fallstudien

Kontaktieren Sie uns!

Buchen Sie einen Anruf oder füllen Sie das Formular unten aus und wir melden uns bei Ihnen, sobald wir Ihre Anfrage bearbeitet haben.

Name

Unternehmen

E-Mail

Telefon

Nachricht Bitte fügen Sie Projektdetails, Dauer, Technologie-Stack, benötigte IT-Experten und andere Infos bei.

Bitte fügen Sie Projektdetails, Dauer, Technologie-Stack, benötigte IT-Experten
und andere Infos bei.

Hängen Sie nach Bedarf zusätzliche Dokumente an.

Datei hochladen

Sie können bis zu 1 Datei von insgesamt 2 MB anhängen. Gültige Dateien: pdf, jpg, jpeg, png

Bitte beachten Sie, dass Innowise mit dem Anklicken der Schaltfläche 'Senden' Ihre persönlichen Daten nach der Datenschutzrichtlinie verarbeiten wird, um Ihnen die gewünschten Informationen zukommen zu lassen.

Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

Präzisionsmedizinische Datenmanagement-Plattform für optimierte Datenanalyse im Gesundheitswesen dank Infrastruktur-Upgrade

Der Kunde

Herausforderung

Ineffiziente Datenverarbeitungspipelines und -umgebungen

Lösung

Modernisierte Datenmanagementlösung mit optimierter Infrastruktur und verbesserter Sicherheit

Optimierung von CI/CD-Pipelines

Optimierung der Umgebung und Bereitstellung

Optimierung der Benutzer- und Rechteverwaltung

Technologien

Prozess

Team

Ergebnisse

Erhöhung der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, Senkung der Cloud-Computing-Kosten und nahtloser Datenaustausch

Unsere aktuellen Fallstudien

Kontaktieren Sie uns!

Wie geht es weiter?

Gemeinsam Software entwickeln ^●

Einen weiteren Antrag stellen

Schließen

Präzisionsmedizinische Datenmanagement-Plattform für optimierte Datenanalyse im Gesundheitswesen dank Infrastruktur-Upgrade

Der Kunde

Herausforderung

Ineffiziente Datenverarbeitungspipelines und -umgebungen

Lösung

Modernisierte Datenmanagementlösung mit optimierter Infrastruktur und verbesserter Sicherheit

Optimierung von CI/CD-Pipelines

Optimierung der Umgebung und Bereitstellung

Optimierung der Benutzer- und Rechteverwaltung

Technologien

Prozess

Team

Ergebnisse

Erhöhung der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, Senkung der Cloud-Computing-Kosten und nahtloser Datenaustausch

Unsere aktuellen Fallstudien

Kontaktieren Sie uns!

Wie geht es weiter?

Gemein­sam Software entwickeln ●

Abonnement an unseren Newsletter

Einen weiteren Antrag stellen

Schließen

Gemeinsam Software entwickeln ^●

Abonnement
an unseren Newsletter