Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Innowise förbättrade en avancerad datahanteringsplattform för precisionsmedicinsk diagnostik, vilket effektiviserar analysen av olika vårddataset för att påskynda matchningen mellan patient och behandling och ge viktiga insikter för läkemedelsutveckling.
Företaget inom precisionsmedicin hade betydande brister i sina pipelines för databehandling och i sin miljö, vilket hindrade företaget från att effektivt samla in, bearbeta och analysera kritiska diagnostiska testdata från flera källor. Denna ineffektivitet ledde till förseningar i datatillgängligheten för både Dataingenjörer och slutanvändare, potentiella problem med datakvaliteten och suboptimalt resursutnyttjande av AWS-infrastrukturen.
Kunden upplevde också utmaningar med att lägga till nya användare och hantera behörigheter för befintliga användare i AWS-miljön. Innowise:s team, som består av DevOps-ingenjörer och Datavetare, anförtroddes dessa uppgifter.
Våra experter genomförde en omfattande översyn av kundens programvara för att implementera en mångfacetterad lösning.
Våra DevOps-ingenjörer omarbetade infrastrukturens arbetsflöden för att förbättra deras effektivitet och skalbarhet. Vi profilerade de befintliga datapipelinerna för att identifiera luckor och optimerade sedan datastrukturer och format för att minska redundans och förbättra bearbetningseffektiviteten. För att ytterligare påskynda datatransformation och analys implementerade experterna parallella bearbetningstekniker. Vi förbättrade och omarbetade också koden för att göra den mer lätthanterlig. Resultatet blev ett strömlinjeformat, högpresterande datapipelinesystem.
Vi optimerar utnyttjandet av AWS molninfrastruktur genom att dimensionera instanser rätt och implementera automatisk skalning. Vi tillämpade också principerna för Infrastructure-as-Code med hjälp av Terraform för att automatisera provisionering och hantering av molnresurser. Docker hjälpte till att containerisera databehandlingsmiljön för enhetlighet mellan utveckling, testning och produktion. En CI/CD-pipeline upprättades för att automatisera kodintegration, testning och distributioner. Vi satte också upp automatiserad miljötestning för att fånga upp konfigurationsproblem tidigt.
Vi implementerade bästa praxis för AWS IAM för att förbättra hanteringen av användare och behörigheter. Detta inkluderade att skapa policyer baserade på principen om minsta möjliga privilegium och att konfigurera multifaktorautentisering (MFA) för alla IAM-användare. Vi optimerade EC2-instanstyper baserat på analys av arbetsbelastningen och satte upp CloudWatch-larm för proaktiv övervakning. För att minska säkerhetsriskerna utvecklade vi dessutom automatiserade skript för användarhantering och behörigheter.
För att förbättra plattformen för datahantering inom precisionsmedicin följde vi ett strukturerat tillvägagångssätt och säkerställde att varje aspekt av lösningen var anpassad till kundens behov.
Vi undersökte kundens pipelines för databehandling och AWS-infrastruktur och identifierade ineffektivitet och områden där förbättringar kunde göras.
Vi omstrukturerade systemet för att förbättra datahanteringen, skalbarheten och säkerheten inom AWS.
Med hjälp av Python och relaterade verktyg förbättrade vi back-end-processer, datastrukturer och implementerade parallella bearbetningstekniker.
Vi skapade Terraform-skript för att effektivisera hanteringen av AWS-resurser.
Vi containeriserade databehandlingsmiljön med Docker och satte upp automatiserade pipelines för integration, testning och driftsättning.
Vi utvärderade databehandlingens hastighet, noggrannhet, systemets tillförlitlighet och IAM:s säkerhetsåtgärder.
1
Projekt- ledare
2
DevOps-ingenjörer
2
Dataforskare
1
QA-ingenjör

Implementeringen av vår lösning ledde till betydande förbättringar av vår kunds datahanteringskapacitet.
Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och återkommer till dig så snart som möjligt.
Varje startup har en historia som är värd att lyssna på. Vissa är på jakt efter sina första kunder, andra funderar på hur de ska hantera sin nästa miljon. Och någonstans längs vägen ställs nästan alla grundare inför en fråga som inte går att lösa enbart med ambition. Den 4 november, TechCrunch Founder Summit 2026 kommer att fylla Boston med människor som har förstahandserfarenhet av dessa utmaningar. Grundare, investerare och ledande aktörer inom teknikbranschen kommer att samlas för att diskutera finansiering, produktbeslut, tillväxt och alla de lärdomar som sällan tas med i en presentationspresentation.
Egor Grischenko, medgrundare och vice vd för affärsutveckling på Innowise, kommer att vara på plats, och han är särskilt nyfiken på att höra vad som håller grundarna sysselsatta just nu. En produkt som har vuxit ur sin ursprungliga arkitektur? En AI-funktion som visar sig vara svårare att lansera än väntat? Ett teknikteam som kämpar för att hålla jämna steg med efterfrågan? Vi har hjälpt företag att hantera utmaningar som dessa, och vi skulle gärna utbyta erfarenheter, dela med oss av några lärdomar från våra egna projekt och se var vår tekniska expertis skulle kunna komma till nytta.
Kommer du att vara i Boston? Berätta för Egor vad du håller på att bygga, vad som fungerar och vad du gärna skulle slippa felsöka igen. Vi ser fram emot att träffa dig!