Erfolgsgeschichte

Virtusa arbeitet mit HealthFirst zusammen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern

Unser Kunde HealthFirst ist einer der größten gemeinnützigen Krankenversicherer des Landes und genießt das Vertrauen von mehr als 1,6 Millionen Mitgliedern. Das Unternehmen bietet Zugang zu einer bezahlbaren und qualitativ hochwertigen Gesundheitsversorgung. Der einzigartige Vorteil von HealthFirst, das von den führenden Krankenhaussystemen im Bundesstaat New York gesponsert wird, liegt in seiner Mission, die Mitglieder in den Mittelpunkt zu stellen. Dazu arbeitet HealthFirst eng mit seinem breiten Netzwerk von Anbietern im Hinblick auf gemeinsame Ziele zusammen. Das Unternehmen bietet marktführende Produkte für jede Lebensphase an, darunter Medicaid-Pläne, Medicare-Advantage-Pläne, Langzeitpflegepläne, qualifizierte Gesundheitspläne sowie Pläne für Einzelpersonen und kleine Gruppen. Um die Produktivität seiner E&B-Abteilung (Enrollment and Billing, Anmeldung und Abrechnung) zu steigern, entschied sich der Kunde für einen automatisierten Amazon Redshift Data Mart. Virtusa nutzte die ODS-Plattform (Operational Data Store) von Healthfirst, die auf Amazon S3 und Amazon Aurora PostgreSQL aufbaut, um Daten mit PySpark ETL in einen Amazon Redshift Data Mart einzuspeisen.

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Die Herausforderung

Der lokale Data Mart, der von der E&B-Abteilung von HealthFirst genutzt wurde, brach unter dem Druck des wachsenden Datenvolumens und -umfangs zusammen. Datendiskrepanzen waren zur Norm geworden. Der in New York ansässige Krankenversicherer reagierte schnell mit Beitragsverweigerungen auf die widersprüchlichen Daten. Erschwerend kam hinzu, dass die fehlende Analytik zu ungenauen Berichten über abgelehnte Anträge führte und die Umsetzung von Kontrollmaßnahmen verzögerte.

Die Notwendigkeit manueller Eingriffe in den Datenladevorgang war eine der zentralen Herausforderungen des Data Marts. Dies verlangsamte den Ladeprozess und brachte oft unternehmenskritische Prozesse wie Fakturierung, Zahlungsverzug, Abmeldung und Rechnungsstellung komplett zum Stillstand. Der manuelle Prozess war nicht nur fehleranfällig, sondern es kam auch häufig zu Ladefehlern. Der Kunde benötigte einen automatisierten Data Mart, der die Effizienz steigert, die Rate der Unstimmigkeiten reduziert und ein stärker integriertes Datenmodell unterstützt.

Die Lösung

Healthfirst arbeitete mit Virtusa zusammen, um die technischen Fähigkeiten und die Infrastruktur einzubringen, die für den Aufbau eines Amazon Redshift Data Mart erforderlich sind.

Unsere Erfahrung, gepaart mit unseren tiefgreifenden Digital-Engineering-Fähigkeiten, machten uns zum Anbieter der Wahl, als der Kunde das Laden von Daten automatisieren und operative Engpässe beheben wollte.  

Mithilfe der ODS-Plattform von Healthfirst (die auf Amazon S3 aufbaut) und Amazon Aurora PostgreSQL übertrugen wir die Daten mithilfe von PySpark ETL in einen Amazon Redshift Data Mart. Einige der wichtigsten Aspekte der gelieferten Lösung sind:

  • Neue Architektur der Datenintegrationsschicht mit einem parametrisierten, konfigurierbaren Open-Source-Datentransformations-Framework, das die End-to-End-Funktionalität verwaltet
  • Entwicklung des Frameworks mit Sqoop, PySpark, AWS Glue, AWS-Glue-Katalog und Amazon S3
  • Automatisierter Prozess zur Fehlererkennung, der zu einer schnelleren Identifizierung der Ursache führt
  • Laufende IT-Unterstützung für Vorfallsmanagement mit Lösungs-SLAs
  • Identifikation per Content-Defined Chunking (CDC) basierend auf der Sha2-256-Hashingtechnik und der Fähigkeit, Typ1, Typ2 und hybride Slowly-Changing-Dimension-Typen (SCD) zu verarbeiten.
  • Audit-Komponente aufgebaut mit Attributen, die bis ins kleinste Detail erfasst sind
  • Wiederherstellung von jedem Fehlerpunkt
  • Logging standardmäßig für jeden Prozess aktiviert

Verwendete AWS Services:

  • Amazon Redshift
  • Amazon Aurora
  • Amazon S3
  • Amazon EMR
  • AWS Glue
Virtusa partners with Healthfirst to enhance operational efficiencies
Der Nutzen
  • Beschleunigte Bereitstellung von E&B Data Marts, um Anmeldungen und Prämieneinzüge über vier Geschäftszweige (Medicaid, Essential Plan, Quality Health Plan und Child Health Plan) zu verfolgen

  • Verarbeitete Volllast für 12 Dimensionen und 7 Fakten mit einer Spitzen-Datensatzanzahl von 16 Millionen Datensätzen

  • Nachgewiesene Fähigkeit, Daten von ca. 90 GB in ca. 30 min in der Produktionsumgebung zu laden

  • Reduzierter Aufwand bei der Erstellung neuer Datenintegrationsjobs um 50% mit einem konfigurierbaren Framework

  • Ebnete den Weg für künftige Cloud-native Data Marts, die mit dem neuen Framework-Modell schneller bereitgestellt werden können

  • Ermöglichung von Dashboards zur Identifizierung der Grundursache von Anmelde- und Abrechnungsfehlern, indem über 50 Datenquellen direkt in Amazon Redshift als persistierte und externe Tabellen dargestellt werden
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