Projektbeschreibung
Konzeption und Implementierung einer Enterprise-Data-Warehouse-Plattform zur Analyse von System- und Betriebsdaten im klinischen Umfeld. Ziel des Projekts war die Bereitstellung einer zentralen Datenbasis für Reporting, Monitoring und analytische Auswertungen.
Die Unternehmens Daten sowie weiteren klinischen Systemen wurden über SSIS-basierte ETL-Prozesse extrahiert, transformiert und in ein Microsoft-SQL-Server-Data-Warehouse integriert. Auf dieser Grundlage wurde eine skalierbare Reportinglösung auf Basis von SQL-Server Reporting Services (SSRS) umgesetzt.
Zusätzlich wurde eine HL7-basierte Near-Real-Time-Data-Warehouse-Integration aufgebaut, um medizinische und systembezogene Daten zeitnah verfügbar zu machen und für operative Analysen sowie Monitoring bereitzustellen.
Verantwortlichkeiten
Data-Warehouse-Architektur & Datenmodellierung
- Konzeption und Aufbau eines Enterprise Data Warehouse auf Microsoft SQL-Server
- Modellierung von Data-Vault-basierten Datenstrukturen
- Entwicklung von Staging-, Integrations- und DWH-Schichten
ETL & Data Integration
- Entwicklung von ETL-Prozessen mit SQL-Server Integration Services (SSIS)
- Implementierung von Datenladeprozessen für Staging- und Data-Warehouse-Tabellen
- Entwicklung von Load-Prozeduren und Transformationslogiken mit T-SQL
Healthcare Data Integration
- Integration von HL7-basierten Datenströmen in ein Near-Real-Time Data Warehouse
- und Aufbereitung klinischer und technischer Systemdaten
Reporting & Analytics
- Datenvisualisierung mit Neo4j (Population resistenter Keime)
- Entwicklung von Reportinglösungen mit SQL-Server Reporting Services (SSRS)
- Bereitstellung von Reports für operative Analysen und Monitoring
Business Integration
- Analyse fachlicher Anforderungen und Abstimmung mit Fachbereichen und Stakeholdern
- Umsetzung der Anforderungen in skalierbare Datenmodelle und Reportinglösungen
Technologien
Microsoft SQL Server • T-SQL • SSIS • SSRS • SSAS • HL7 • Data Vault • ETL • Healthcare Data Integration • Data Warehouse • Fabric • Databricks • Neo4j