EUROFINS MEGALAB
Implementación de un Sistema de almacenamiento de Big Data.

EUROFINS MEGALAB
Implementación de un Sistema de almacenamiento de Big Data.

Eurofins Megalab España es, en la actualidad, la mayor organización sanitaria privada existente actualmente a nivel nacional de análisis clínicos.
Desde su creación en 1988, ha trabajado con el objetivo de consolidarse día a día como un gran laboratorio de análisis clínicos.
Tras más de 30 años de experiencia y una trayectoria acreditada, Eurofins Megalab es uno de los laboratorios más importantes de España.
Cliente: Eurofins-Megalab
Página web: https://eurofins-megalab.com
Tamaño: Corporativa (10,000+ empleados)
País: España
Sector: Salud
Productos y servicios: Microsoft Synapse y Power BI.
Debido a la situación derivada de la pandemia COVID 19, los datos de la empresa dedicada a realizar pruebas diagnósticas se multiplicaron exponencialmente.
A causa de esta atípica situación, los sistemas actuales de la compañía en aquel momento no eran capaces de soportar una carga de datos tan elevada y requerían de un cambio en el sistema de procesamiento que fuese capaz de soportar tal cantidad de datos.

La solución que BertIA planteó fue la implementación de un sistema de almacenamiento de Big Data capaz de almacenar y procesar todos los datos actuales de la empresa de forma eficiente, rápida, segura y escalable.
El proceso se inició con la migración de datos a la herramienta de análisis masivo e ilimitado Microsoft Synapse, que permite integrar y procesar todos los datos de los distintos servidores de los centros de análisis de forma masiva y en paralelo gracias a su motor de Apache Spark.
Una vez se han preparado los datos para su consumo, Synapse también permite la creación de vistas para su consumo a través de los visibles e intuitivos cuadros de mando de la herramienta Power BI.

01.
El primer paso fue instalar un IR en cada uno de los servidores de los diferentes centros de análisis. Estos IR, permiten la conexión de datos entre los servidores y la herramienta Synapse de forma completamente segura y encriptada.
02.
A través de las Pipelines de Synapse, integramos todos los datos necesarios a Synapse y estos se almacenan automáticamente en el Data Lake de la misma herramienta.
03.
Utilizando el motor distribuido de Apache Spark procesamos los datos de forma masiva y en paralelo para dejarlos listos para su futuro consumo.
04.
Finalmente, creamos vistas al Data Lake con el objetivo de crear informes con los datos deseados utilizando la herramienta de Power BI. Esta, permite consultar directamente los datos de las vistas (previamente creadas en el Data Lake) a través de consultas SQL.
Escalabilidad bajo demanda
Synapse permite aumentar el almacenamiento y la potencia computacional cuando lo necesites, garantizando máxima capacidad en los picos de tráfico o a la inversa.
Mover todo a la nube, te permite eliminar la necesidad de hardware por completo.
El modelo de precio según consumo permite a las empresas gestionar mejor sus presupuestos de TI y controlar el coste exacto de cada función.
A diferencia de otros proveedores, Microsoft Azure ofrece alta disponibilidad y redundancia a través de todos sus centros de datos. Opera en 55 regiones y 140 países, lo que lo hace adecuado para empresas globales.
Con Microsoft Azure se pueden desarrollar, desplegar y gestionar aplicaciones web personalizadas con una amplia variedad de herramientas y lenguajes, como .NET, Java, Python, Kubernetes y muchas más.
Todos los datos almacenados en Azure están protegidos por un proceso de cifrado avanzado, y los centros de datos de Microsoft están equipados con autenticación de dos niveles, lectores de acceso a tarjetas proxy e incluso escáneres biométricos.
Synapse ofrece más de 35 ofertas de cumplimiento específicas para las necesidades de industrias clave, incluidas la atención médica, el gobierno, las finanzas, la educación, la fabricación y más.
Gracias a la Data Platform de BertIA con Microsoft Synapse ahora podemos analizar un varias estadísticas y muchos datos para mejorar nuestro rendimiento de manera eficiente, cosa que antes era imposible de seguir dado el alcance y la dificultad de calcular algunos KPI’s clave para nuestra empresa.