Gesundheit & Medizintechnik

Sowohl die Gesundheitsbranche als auch die Medizintechnik spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung des Lebens von Menschen. Die Gesundheitsbranche deckt alle Bereiche im Zusammenhang mit Gesundheit und Krankheit ab, wie z.B. Kliniken, Pflegeheime, Arztpraxen und pharmazeutische Unternehmen. Die Medizintechnik ist hingegen speziell auf die Entwicklung, Herstellung und Verwendung medizinischer Geräte und Systeme ausgerichtet.

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Herausforderung

Die Digitalisierung schreitet auch in der Gesundheitsbranche voran und bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich. Ein zentrales Thema ist der Schutz sensibler Gesundheitsdaten, da diese für Patienten und medizinischen Fortschritt von großer Bedeutung sind. Neue Technologien wie Telemedizin, Wearables oder digitale Gesundheitsanwendungen können die Versorgung und Effizienz im Gesundheitswesen verbessern. Allerdings erfordert die Einführung solcher Technologien auch Anpassungen in der Organisation und Koordination der Gesundheitsdienstleistungen.

Ziele

Die Verbesserung der Patientenversorgung und eine Steigerung der Effizienz im Gesundheitswesen sind wichtige Ziele. Dabei kann die Einführung von telemedizinischen Diensten helfen, um die Behandlung von Patienten flexibler und zugänglicher zu gestalten. Auch die Verwendung von Video-Sprechstunden oder digitalen Patientenakten kann dazu beitragen, eine lückenlose Versorgung zu gewährleisten und lange Wartezeiten zu vermeiden. Um eine optimale Versorgung zu ermöglichen, kann es sinnvoll sein, eine vernetzte Gesundheitsinfrastruktur zu schaffen, die eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren im Gesundheitswesen ermöglicht. Dabei können auch Smart-Home-Systeme und Wearables zur Überwachung von Gesundheitsdaten eine wichtige Rolle spielen.

Dataware-House-Aufbau für Anbieter von Fertigungslösungen für das Gesundheitswesen (Warum?)

Ausgangspunkt

Der Anbieter von Fertigungslösungen hatte aufgrund des stetigen Wachstums seines Unternehmens Schwierigkeiten bei der Verwaltung und Auswertung seiner Daten. Eine Vielzahl von Datenquellen und -formaten erschwerte eine effiziente Datenauswertung und Entscheidungsfindung. Um die Datenanalyse und -auswertung zu optimieren und somit auch die Effizienz und Qualität seiner Fertigungslösungen zu verbessern, beauftragte das Unternehmen den Aufbau eines Dataware-Houses.

Fakten zum Auftraggeber

  • Organisationsart: Konzerntochter
  • Sub-Sektor: Medizintechnik
  • Mitarbeiterzahl: > 3.300
  • Abteilung: Produktion
  • Entscheider: Interims-Manager Digitale Projekte

Unsere Vorgehensweise (Wie?)

  • Identifikation der Herausforderungen bei der Datenverwaltung und -auswertung.
  • Analyse der vorhandenen Datenquellen und -formate.
  • Erstellung einer Bedarfsanalyse für das geplante Dataware-House.
  • Erstellung eines Konzepts für das Dataware-House, inklusive Definition der Datenstruktur und der benötigten Funktionen.
  • Auswahl der Technologien und Werkzeuge für den Aufbau des Dataware-Houses.
  • Festlegung von Qualitätskriterien und Erfolgskennzahlen.
  • Aufbau des Dataware-Houses.
  • Integration der vorhandenen Datenquellen in das neue System.
  • Implementierung der benötigten Funktionen und Features.
  • Durchführung von Tests und Qualitätskontrollen.
  • Schulung der Mitarbeiter zur Nutzung des Dataware-Houses.
  • Bereitstellung der Datenanalyse-Tools und -Berichte für die Entscheidungsfindung.
  • Kontinuierliche Wartung und Weiterentwicklung des Dataware-Houses.

1. Discover

  • Identifikation der Herausforderungen bei der Datenverwaltung und -auswertung.
  • Analyse der vorhandenen Datenquellen und -formate.
  • Erstellung einer Bedarfsanalyse für das geplante Dataware-House.

2. Define

  • Erstellung eines Konzepts für das Dataware-House, inklusive Definition der Datenstruktur und der benötigten Funktionen.
  • Auswahl der Technologien und Werkzeuge für den Aufbau des Dataware-Houses.
  • Festlegung von Qualitätskriterien und Erfolgskennzahlen.

3. Develop

  • Aufbau des Dataware-Houses.
  • Integration der vorhandenen Datenquellen in das neue System.
  • Implementierung der benötigten Funktionen und Features.

4. Deliver

  • Durchführung von Tests und Qualitätskontrollen.
  • Schulung der Mitarbeiter zur Nutzung des Dataware-Houses.
  • Bereitstellung der Datenanalyse-Tools und -Berichte für die Entscheidungsfindung.
  • Kontinuierliche Wartung und Weiterentwicklung des Dataware-Houses.

Kundenerfolg (Was?)

  • Vereinheitlichung und Zentralisierung seiner Datenquellen, was zu einer schnelleren und effizienteren Datenauswertung und Entscheidungsfindung führt.
  • Verbesserte Reaktionen auf Kundenbedürfnisse im Sinne der Optimierung seiner Fertigungslösungen, da er eine bessere Datenbasis für Entscheidungen hat.
  • Reduktion von Kosten, die bei der manuellen Verarbeitung von Daten vergleichsweise höher anfallen können.
  • Optimierung der Datenstrategie mit entsprechender Auswirkung auf die entsprechende Marktreaktionsfähigkeit.

Ihr Ansprechpartner

Olaf Horstmann,

Leiter Technology as a Service

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+49 (0)711 99598580