One Data Platform
DER GEWINN FÜR DEN KUNDEN
Wertvolle Daten werden genutzt, und ein tieferes Datenverständnis wird durch das Aufbrechen und Verknüpfen von Datensilos erreicht. Zudem werden das Potenzial ausgeschöpft, datengetriebene Optimierung und Prävention durch Fehlervorhersagen ermöglicht sowie Produkt- und Prozessverbesserungen durch umfangreichere Analysemöglichkeiten erzielt.
KUNDE
Gesundheitsbranche
Die Ausgangssituation
Der Kunde stand vor der Herausforderung, dass produktbezogene Daten über verschiedene Datenbanken und Datenstrukturen hinweg verteilt waren. Dies erschwerte eine ganzheitliche Analyse des gesamten Produktlebenszyklus erheblich. Um Zusammenhänge zwischen den Daten herstellen zu können, mussten die individuellen Spezifika jeder Datenquelle bekannt sein, was einen hohen manuellen Aufwand bedeutete und fehleranfällig war. Ziel war es, diese Datensilos aufzubrechen und ein einheitliches, generisches Datenmodell zu schaffen, das eine zentrale und strukturierte Datenverfügbarkeit gewährleistet. Gleichzeitig musste sichergestellt werden, dass eine kontrollierte Zugriffskontrolle die Nutzung der Daten unternehmensweit regelt.
Unser Ansatz
Um die Integration der unterschiedlichen Datenquellen zu ermöglichen, wurde eine zentrale Datenplattform entwickelt. Diese Plattform nutzt ein generisches Datenmodell, das nicht nur als Schnittstelle zur Datenintegration dient, sondern auch die Datenvalidierung beim Import sicherstellt. Dadurch wird gewährleistet, dass alle Informationen in einer standardisierten Form vorliegen und konsistent weiterverarbeitet werden können.
Die Umsetzung
Für die technische Realisierung kamen verschiedene moderne Technologien zum Einsatz. Die Daten wurden über eine API auf Basis von FastAPI importiert, während Kafka Consumer mit Faust (Python Package) für die Verarbeitung von Datenströmen genutzt wurden. Ergänzt wurde dies durch Matillion Pipelines und Snaplogic, um eine effiziente Datenintegration zu ermöglichen. Die zusammengeführten Daten wurden in Snowflake als sogenannte Views bereitgestellt, wodurch gleichzeitig eine zentrale Zugriffskontrolle implementiert wurde.
Der Mehrwert
Durch die Einführung dieser Datenplattform wurde erstmals eine durchgängige Transparenz über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts geschaffen. Das Unternehmen kann nun den digitalen Fußabdruck eines Produkts über sämtliche Phasen hinweg nachvollziehen. Dies ermöglicht nicht nur effizientere Analysen, sondern bildet auch die Grundlage für weiterführende Anwendungen, wie beispielsweise Machine Learning Modelle oder Large Language Modelle, die auf diesen einheitlich strukturierten Daten aufbauen.
