Process Mining und Echtzeit-BI in der Medizintechnik

Echtzeitanalyse komplexer Prozessdaten aus der operationalen Datenbank

Die Steuerung und Optimierung von Geschäftsprozessen erfordert eine schnelle, fehlerfreie und umfassende Datenbasis. Die Herausforderungen waren vielschichtig: Die Prozessdaten waren in einer operationalen Datenbank gespeichert, die weder für komplexe noch für analytische Abfragen in Echtzeit optimiert war. Analytische Abfragen auf dieser Datenbank hätten die Performance des laufenden Geschäftsbetriebs erheblich beeinträchtigt. Darüber hinaus fehlte eine einfache Möglichkeit, unterschiedliche Datenquellen wie zukünftige Maschinendaten zentral zu integrieren, und die vorhandene Datenstruktur war nicht ideal für analytische Tätigkeiten und Business Intelligence (BI) ausgerichtet.

Die Lösung: Echtzeit Data Warehouse

Die RISC Software GmbH entwickelte eine ganzheitliche Lösung, basierend auf modernen Datenarchitektur-Konzepten. Als zentrale Komponente für die echtzeitfähige Datenübertragung wurde Apache Kafka gewählt. Dies entkoppelt die Systemgeschwindigkeiten und ermöglicht die zukünftige Einbindung neuer Quellen. Durch Debezium werden Änderungen in der Quelldatenbank kontinuierlich in Kafka übernommen.

Für das Data Warehouse wurde ein analytisch optimiertes Datenmodell erstellt. Stark korrelierte Tabellen wurden zusammengezogen, um Abfragen zu beschleunigen. Die Abbildung auf das Zieldatenmodell erfolgt über eine Konfigurationsdatei, wodurch Anpassungen ohne Code-Änderungen möglich sind.

Bessere Lösungen für die Kunden

Das Data Warehouse bietet der CADS GmbH entscheidende Vorteile für Analyse und Steuerung. Durch die Anbindung von Microsoft PowerBI können Prozessdaten in Echtzeit auf Dashboards verfolgt werden, was ein direktes Eingreifen bei Engpässen erlaubt. Das optimierte Datenmodell beschleunigt komplexe analytische Abfragen erheblich. Vor allem bildet das Data Warehouse die performante Grundlage für Process Mining, wodurch interne Prozesse im Detail analysiert und optimiert werden können. Die zukunftssichere Architektur ist zudem auf Skalierung und die einfache Integration neuer Datenquellen ausgelegt.