Очистка данных. Кейс медицинской лаборатории Инвитро

Опыт внедрения MDM-системы в сети медицинских лабораторий Инвитро. Компании удалось реализовать моментальную систематическую обработку всех входящих записей о физических лицах в ранее очищенную базу данных, что обеспечило непротиворечивость, достоверность данных, повышение качества клиентской базы.

Инвитро — частная медицинская компания в России, специализирующаяся на высокоточной лабораторной диагностике и оказании медицинских услуг:

  • более 13 млн. пациентов в год,
  • более 1300 офисов в 6 странах — Россия, Беларусь, Казахстан, Украина,
  • более 800 серверов.

Проблемы

  1. Общий размер клиентской базы на июль 2019 г. более 32 млн. записей.
  2. Каждый день операторы компании изменяют около 64 тыс. клиентских записей.
  3. Чрезмерные трудозатраты на обработку данных.
  4. Большое количество неполных и ошибочных данных в базе.

Задачи

  1. Снизить влияние человеческого фактора при вводе и обработке контактных данных.
  2. Автоматизировать обработку, очистку и дедупликацию.
  3. Поддерживать гарантированное качество контактных данных клиентов.
Фрагмент сценария решения на платформе Loginom

Фрагмент сценария решения на платформе Loginom

  • Источник входных данных — консолидированная база MDM-системы.
  • Использовалось решение Loginom Data Quality.
  • Применялись стратегии полного совпадения и нечеткого поиска, основанного на расстоянии редактирования Дамерау-Левенштейна.
  • Очистка и дедупликация данных происходит каждые 5 минут в режиме online.
  • Внесение обработанных «золотых» записей в базу осуществляется подключением к шине данных через публикацию WEB-сервиса.
  • Сценарии решения улучшены для обработки записей, содержащих буквы украинского и казахского языков.
  • Сформирована эталонная запись более чем по 60 параметрам.

Подробнее о разработанном решении в выступлении Анастасии Рязановой, ведущего аналитика-программиста департамента тех.поддержки Инвитро:

Результаты

  • MDM–система автоматически обрабатывает более 180 тыс. записей в день.
  • Запуск обработки происходит по расписанию в фоновом режиме.
  • Снижены издержки на поддержку качества клиентских данных.
  • Существенно уменьшен процент попадания плохих и неполных данных в базу.

 

Если вы тоже хотите применять low-code платформу Loginom для решения задач бизнеса, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

 Очистка данных перед загрузкой в хранилище

 Очистка данных. Кейс коллекторского агентства ЭОС

#кейс#очистка данных#loginom data quality#кейс LDQ#проекты

Смотрите также

Подписывайтесь на телеграмм-канал Loginom
Новости, материалы по аналитике, кейсы применения, активное сообщество
Подписаться