Führender Anbieter von Gesundheits- und Sicherheitsdiensten

Über das Unternehmen

Ein führendes Unternehmen für Gesundheits- und Sicherheitsdienstleistungen, das multikulturelle Gesundheits-, Sicherheits- und Logistiklösungen an über 1.000 Standorten in 80+ Ländern anbietet.

Herausforderungen

Auf dem Weg zur Weiterentwicklung wettbewerbsfähiger Produkte und Dienstleistungen wollte das Unternehmen eine moderne Datenaufnahmefunktion entwickeln und aufbauen und seine bestehenden Plattformen für Extract, Transform and Load (ETL), Datenspeicherung und Datenverbrauch überarbeiten. Ein primäres Ziel war die Bereitstellung einer Entscheidungsmaschine durch Konsolidierung und Rationalisierung von Content-Integration-Tools, -Prozessen und -Abläufen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datenintegrität und -qualität. Kundendaten wurden mithilfe mehrerer Eingangsprotokolle zusammengestellt und in einen cloudnativen Unternehmensdatensee aufgenommen. Das Unternehmen wollte leistungsstarke Application Programming Interfaces (APIs) für Ingestion und Consumption für Analytik- und Visualisierungstools, Integrationen von Drittanbietern sowie Web- und mobile Anwendungen entwickeln und integrieren.

Was wir machen

• Datenverwaltungsmodell
• Datenarchitektur
• Datenkatalog, Datenintegration und Datenaufnahme
• Unternehmensdatensee
• Amazon Web Services (AWS) Datenmigration
• Cloud-verwaltete Dienste

Lösung

Das Unternehmen war bereit, mit Hilfe der Experten von Unisys Cloud, Applications & Infrastructure Solutions zum ersten Mal die öffentliche Cloud einzuführen. AWS war aufgrund seiner Flexibilität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit die empfohlene Datenerfassungsplattform.

Unser Team kategorisierte und erstellte die Lösungsarchitektur in drei verschiedene Teile:

• Eindringmechanismus: Sichere API, sicheres Dateiübertragungsprotokoll
• Datenpipeline – Serverlose ETL-Pipeline
• Datenspeicherung – Elastische Suche, Cloud-nativer Data Lake und Anwendungsdatenbankverbrauch

AWS Aurora mit PostgreSQL 11 war der Relational Database Service zur Datenspeicherung. Es bot innovative Möglichkeiten für nicht-funktionale Anforderungen und ermöglichte es den Engineering-Teams des Unternehmens, sich stärker auf dringende Geschäftsprobleme zu konzentrieren:

• Entwicklung und Einrichtung einer Infrastruktur für mehrere Regionen (Nordosten der USA und Frankreich) und mehrere Verfügbarkeitszonen zur Gewährleistung der Datensicherheit, Verfügbarkeit und Compliance mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)
• Schaffung eines Data-Governance-Rahmens für mehrere Umgebungen und Identitäts- und Zugriffsmanagement
• Entwickelte und implementierte einen AWS Glue-Job zur Durchführung komplexer Interaktionen mit elastischer Suche und zum Einfügen, Aktualisieren und Abrufen von Daten in das Beziehungsdatenbank-Managementsystem der Mitarbeiter
• Bereitstellung von AWS Data Wrangler in einem Python Glue-Job unter Verwendung von Structured Query Language (SQL) Alchemy für das Objekt-Relational Mapping
• Abstimmung mit Geschäftsinhabern zur Neugestaltung und Migration aktualisierter Schema- und Referenzdatentabellen und refaktorisierter Abfragen für den Anwendungsverbrauch von einem älteren SQL-Server nach Aurora PostgreSQL 11
• Implementierung mehrerer sicherer Push/Pull-Mechanismen für den Zugriff, die zahlreiche Dateiformate, Datensatzstrukturen und Datentypen verarbeiten; eingelesene Daten werden mit minimalen Anpassungen für den Verbrauch verfügbar

Ergebnisse und Ergebnisse

Mit der neuen Architektur hat der Kunde die AWS-Cloud eingeführt, multiregionale Cloud-Landingzones eingerichtet und in weniger als vier Monaten eine Lösung für Mitarbeiter und Kunden entwickelt und produktivisiert:

Vorteile für das Unternehmen

• Aufbau einer cloudnativen digitalen Transformationsgrundlage für das Unternehmen
• Verbesserter Wettbewerbsvorteil durch innovative Kundenprodukte und -dienstleistungen über eine Datenerfassungsplattform der nächsten Generation
• Globale Verfügbarkeit 24/7/365 mit regionsspezifischen Compliance-Vorschriften und automatischer Sicherung

Technische Daten:

• Ermöglicht mehrere parallele Datenaufnahme- und Eingangsprotokolle mit hoher Verfügbarkeit
• Erfolgreiche Bereitstellung einer benutzerdefinierten Datenbank für das Onboarding und die Authentifizierung von Kunden über Okta für alle Applications
• Konsolidierte und optimierte Tools, Prozesse und Abläufe für die Content-Integration
• Erlangte die Fähigkeit, leistungsstarke APIs für die Aufnahme und den Verbrauch zu entwickeln und zu integrieren
• Verbesserte raumbezogene Unterstützung durch PostgreSQL 11 und PostGIS