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

Branche

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.

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 Dateningenieure 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-Ingenieure 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

Überwachung und Protokollierung

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

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Prozess

Team

Ergebnisse

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