1,5 Billionen Datenpunkte 1.000-mal schneller analysieren, um die Patientenversorgung zu verbessern
Die SQL-Server-basierten Analysen von Piedmont Healthcare konnte mit dem Wachstum nicht Schritt halten. Die Geschäftsleitung forderte einen schnelleren Zugang zu präzisen Daten. Daher wurde Exasol eingeführt. Diese Initiative brachte bedeutende Vorteile:
Jedes Jahr werden zwei Millionen Menschen in den 11 Krankenhäusern, 60 Notaufnahmen und 550 Arztpraxen von Piedmont Healthcare in der Metropolregion Atlanta behandelt. Jährlich beaufsichtigt der Anbieter 88.000 Operationen, entbindet 16.000 Babys und führt fast 400 Organtransplantationen durch.
All dies erzeugt eine Menge Daten. Das EHR-System (Electronic Healthcare Record) von Piedmont enthält über 40 TB an klinischen, betrieblichen und finanziellen Daten. Hinzu kommen ERP, CRM, Patientenbefragungen und Informationsströme, die von den Callcentern einfließen. Um Schäden zu reduzieren und die Patientenzufriedenheit zu verbessern, ist es wichtig, den Krankenhausleitern verwertbare Erkenntnisse zu liefern.
Georgia (USA)
Fast 50.000
Healthcare
DWH powered by the Exasol Analytics Engine
Als Mark Jackson zu Piedmont Healthcare kam, verfügte das Unternehmen über nur vier Krankenhäuser. Isolierte Datenpraktiken schränkten die Möglichkeit ein, die Versorgung auf mehr Menschen auszuweiten. Jedes Krankenhaus hatte ein eigenes EHR-System, deren Daten in einem Microsoft SQL-Server-Datenlager zusammengeführt wurden. Die Führungskräfte von Piedmont waren auf datenbasierte Erkenntnisse zur Patientenversorgung angewiesen – etwa zu Infektionsraten, Nebenwirkungen von Medikamenten und Langzeitverordnungen –, um Rückaufnahmen und Ansprüche zu reduzieren. Doch das System war für Dashboards zu langsam. Ein Workaround bestand darin, die Daten nach Tableau zu exportieren – allerdings nur für einfache Analysen.
Es wurde schnell klar, dass diese Strategie nicht skalierbar war. Zwar konnte Mark dank seiner Tableau-Expertise komplexe und aussagekräftige Dashboards erstellen, doch der SQL-Server lieferte nie die erforderliche Performance. Die Geschwindigkeit reichte nur aus, wenn die bereitgestellte Datenmenge reduziert wurde – während die Komplexität der Fragestellungen immer weiter zunahm.
Nachdem Mark auf einer Tableau-Konferenz ein Mitglied des Exasol-Teams getroffen hatte, begann er zu prüfen, ob eine speziell für Analytik entwickelte In‑Memory-Datenbank die richtige Lösung sein könnte.
Das Team von Piedmont Healthcare installierte Exasol für einen schnellen Test auf einem Laptop. Selbst auf einem leistungsschwachen Gerät und ohne jegliches Tuning steigerte Exasol die Performance spürbar. Nach einem gründlicheren Test auf geeigneter Hardware führte Piedmont Exasol 2017 als leistungsstarke Data-Warehouse-Plattform ein. Anschließend nahm das Team die Datenquellen schrittweise in Angriff und schaffte alle großen Tableau-Extrakte ab.
Heute, mit 11 Krankenhäusern und hunderten weiterer Standorte, verwaltet Piedmont Healthcare rund 1,5 Billionen Datenpunkte in Exasol-Produktivtabellen. Seit der Implementierung konnte Mark zudem die SQL-Code-Struktur des Unternehmens für eine noch bessere Performance optimieren und so den Nutzen der Exasol-Investition maximieren.
Schnellerer Einblick in rund 500 Messgrößen
Die Wartezeiten für mehrere Abfrage-Workloads haben sich dank der optimierten SQL-Code-Datenebene von über zehn Minuten auf wenige Sekunden verkürzt.
Die Performance ist bei denselben Abfragen im Vergleich zu SQL Server um den Faktor 10 bis 1.000 gestiegen.
Da Exasol automatisch optimiert (auto tuning) ist, müssen Mark und sein Team nicht mehr im Voraus überlegen, auf welche Weise Nutzer die Datenbank abfragen könnten.
Auch die Aktualisierungszeiten wurden deutlich reduziert, da nun inkrementelle Datenladungen anstelle vollständiger Exporte für die Data Marts verwendet werden.
– Mark Jackson, Chief Data Officer, Piedmont Healthcare
Eine schnellere und zuverlässigere Datenebene, die Tableau versorgt, ermöglicht es dem Team, beliebig viele Fragen zu stellen, mehr Hypothesen zu testen, weitere Reports zu automatisieren und Ergebnisse schneller an die relevanten Entscheidungsträger zu liefern.
Beispielsweise liefert das auf Exasol aufbauende, umfassende Metrik-Framework mit vollständigen Detaildaten auf Datensatzebene, Anomalieerkennung und transparenter Logik täglich aktualisierte Einblicke in rund 500 Kennzahlen. Etwa 20 neue Metriken pro Monat werden in dieses Framework integriert.
Darüber hinaus kann Piedmont nun Python-Geodaten-API-Aufrufe direkt in der Datenbank ausführen. So lässt sich etwa die Frage, wie viele Patienten innerhalb einer 30-minütigen Fahrtzeit zu einem Krankenhaus wohnen – eine entscheidende Kennzahl während der Pandemie – nun in wenigen Sekunden beantworten.
Für Mark und sein Team ist es entscheidend, Vertrauen in ihre Technologiepartner zu haben.
Zuverlässige Performance bedeutet nicht nur schnellere Antworten auf Abfragen – sie führt zu besseren Behandlungsergebnissen für Patienten und trägt zur Risikominimierung bei.
„Es ist offensichtlich, dass Exasol ein echtes Interesse an unserem Erfolg hat“, sagt er. „Das Unternehmen agiert als vertrauenswürdiger Berater.“
Vertrauen bedeutet jedoch auch, gemeinsam wachsen zu können. Piedmont Healthcare plant, in den kommenden Jahren seine Machine-Learning- und KI-Fähigkeiten weiter auszubauen. Zudem soll das Konzept eines Data Lakehouse geprüft werden – zur Archivierung und besseren Zugänglichkeit seltener genutzter Informationen.
Durch den Einsatz von Exasol in der Cloud kann das Team diese Projekte künftig deutlich schneller skalieren und weiterentwickeln.
„Ich bin überzeugt, dass Exasol bestens positioniert ist, um beide Ansätze gemeinsam mit uns umzusetzen“, sagt Mark.
