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Vida Health 的转型:通过现代数据堆栈实现个性化医疗保健

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技术
  • 分析与建模 - 大数据分析
  • 功能应用 - 企业资源规划系统 (ERP)
适用行业
  • 医疗保健和医院
  • 石油和天然气
适用功能
  • 产品研发
  • 质量保证
用例
  • 实验自动化
  • 租赁金融自动化
服务
  • 云规划/设计/实施服务
  • 测试与认证
关于客户
Vida Health 是一家总部位于旧金山的数字健康公司,成立于 2014 年。该公司通过雇主赞助的计划为患有糖尿病、肥胖和抑郁症等慢性病的个人提供个性化的虚拟护理。为了根据个人需求定制支持和资源,Vida Health 收集客户的病史、过去的保险索赔、实验室测试结果以及来自健身追踪器和数字秤等健康技术设备的日志数据。这些数据使 Vida Health 能够监控用户的进展,根据需要调整治疗计划,并让用户通过 Vida Health 移动应用程序了解结果。该公司的团队规模为 400 人,使用的数据堆栈包括 dbt Cloud、Fivetran Enterprise、Google Cloud、BigQuery 和 Looker。
挑战
Vida Health 是一家数字健康公司,其数据基础设施面临着挑战。该公司收集客户的病史、过去的保险索赔、实验室测试结果以及来自健康技术设备的日志数据的数据,以提供个性化的虚拟护理。然而,他们使用 Python 脚本和 cron 作业在 BigQuery 中加载和转换数据的定制解决方案不可扩展,并且在数据量激增时经常失败。该管道的记录很少,只有数据团队中的少数人了解,导致出现问题时报告停机时间为 2-3 天。该公司最近将其数据工程、数据科学和数据分析职能整合到一个团队中,旨在改善协作。然而,现有的数据基础设施不够可靠或易于访问,无法为客户提供最佳服务,也无法实现在不到六个月内吸引十多个新客户的目标。
解决方案
Vida Health 实施 Fivetran 和 dbt Cloud 来改造其数据基础设施。 Fivetran 用于将来自多个来源的所有 SaaS 应用程序和专有受保护健康信息 (PHI) 的数据集中到一个真实来源仓库中。这提供了内置的自动化和安全性,在处理健康数据时尤其重要。该公司现在使用 Fivetran 将来自 148 个不同连接器的数据集中到一个 BigQuery 中。使用 Fivetran 将数据加载到 BigQuery 后,团队使用 dbt Cloud 将旧管道代码重构为模块化 SQL 查询,以便更轻松地读取、重用和维护。 dbt Cloud 使临床研究、产品和数据团队的 Vida Health 员工能够访问数据转换过程,使他们能够共享知识、提高数据洞察和产品的精确度并加快行动速度。该公司现在使用 dbt Cloud 和 Fivetran 的内置功能来防止可能导致管道停机的问题,并确保在发生事件时快速恢复。
运营影响
  • The implementation of Fivetran and dbt Cloud has resulted in a more resilient and maintainable pipeline for Vida Health. The company can now easily pinpoint issues with data ingestion as they come up, thanks to having access to pipeline creation and monitoring all in one place with Fivetran. The fully managed connectors with schema migration and automation built in ensure data is always available. The team uses dbt Cloud's data lineage to trace bugs, snapshots to detect data changes over time, and built-in CI support to standardize testing and improve data quality. This has increased their velocity as they spend less time on maintenance. The modern data stack has provided Vida Health with the foundation needed to provide best-in-class care to their clients, driven by data.
数量效益
  • 148 active connectors ingest data from various databases and SaaS data sources
  • Reduced time to generate a KPI for executives from 3 months to 1 day
  • 80% of work to create new data products can now be self-served by the analytics team, up from 20%

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