Moderniser les écosystèmes de données de santé avec HCLTech et Google Cloud
Un important fournisseur de services de santé basé aux États-Unis, exploitant plus de 400 établissements chirurgicaux, cherchait à moderniser sa plateforme d’entrepôt de données héritée afin de soutenir des opérations évolutives, sécurisées et axées sur les données. En partenariat avec HCLTech et Google Cloud, l’organisation a entrepris une transformation complète vers le nuage pour améliorer l’accessibilité aux données, accélérer l’obtention d’informations analytiques et réduire les coûts d’exploitation. Grâce à une prestation axée sur l’automatisation et à une expertise approfondie de Google Cloud, HCLTech a aidé le client à accroître son agilité et à obtenir des informations exploitables à l’échelle de son paysage de données d’entreprise.
Le défi
- Capacités d’analytique limitées et flux de travail de traitement des données chronophages
- Systèmes hérités inflexibles basés sur MSSQL, entraînant une augmentation du coût total de possession (TCO) et de la maintenance
- Besoins d’une architecture infonuagique native et évolutive pouvant accueillir plusieurs sources de données DME (dossier médical électronique)
- Besoins complexes d’intégration de données couvrant plusieurs serveurs SQL, AWS, Oracle et d’autres systèmes disparates
L’objectif
- Permettre la modernisation transparente de l’entrepôt de données d’entreprise vers Google Cloud
- Améliorer la rapidité des analyses de données, l’évolutivité et l’intégration entre les systèmes
- Réduire le coût total de possession grâce à l’automatisation et optimiser l’utilisation de l’infrastructure
- Améliorer la conformité, la gouvernance et l’accès aux données des patients pour de meilleurs aperçus cliniques
La solution
- Mise en place automatisée de l’infrastructure et création de la zone d’atterrissage à l’aide de Terraform
- Conception et déploiement d’un cadre évolutif d’ingestion de données tirant parti de Google Cloud Dataflow
- Migration de l’entrepôt de données existant vers Google BigQuery pour des analyses avancées et de meilleures performances de requête
- Intégration de plus de 150 sources de données à travers SQL Server, AWS, Oracle et d’autres plateformes dans un écosystème unifié natif au cloud
L’incidence
- Augmentation de 50 % de la vitesse de traitement ETL et requêtes 70 % plus rapides avec BigQuery
- Réduction de 60 % du temps d’ingestion des données, libérant 30 à 40 % de la capacité d’ingénierie des données
- TCO inférieur de 20 % grâce à l’automatisation et à la modernisation en mode natif infonuagique
- Conformité renforcée et meilleur accès aux données des patients afin d’appuyer une prise de décision clinique en temps réel et plus éclairée
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