Klient: Globalny szwajcarski koncern farmaceutyczny
Branża: Medycyna i farmacja
Centrum Kompetencyjne: Advanced Data Analytics
Technologie: R, GitLab, AWS, (EC2, S3, ECR), Docker, Tableau
Operacjonalizacja rozwiązania Machine Learning do predykcji zapotrzebowania na leki
Opis projektu
Narzędzie to przewiduje potrzeby produkcyjne leku na grypę. Algorytm bada wystąpienia grypy w ujęciu geograficznym oraz o dane historyczne. Infrastruktura ML Ops automatyzuje proces odbywający się w całości w środowisku chmurowym, kod źródłowy w R znajduje się w repozytorium w GitLab. Pipeline pobiera dane historyczne i przelicza je w postaci modelu w chmurze AWS, a rezultaty prezentowane są na żywo w Tableau. Wartości jakie wnosi dla biznesu to mi.in.: estymacja zachorowalności pozwalająca podejmować decyzję w oparciu o dane, poprawa planowania produkcji, obniżone kosztów stałych wytwarzania produktów, zredukowanie strat materiałowych.
Nasze realizacje
Ubezpieczenia
Anonimizacja danych w ramach RODO
Celem projektu było dostosowanie systemów klienta do dyrektywy RODO w zakresie usuwania i anonimizacji danych klientów. Nasz zespół zaangażowany był w: rozwój i utrzymanie hurtowni danych, tworzenie raportów analitycznych i operacyjnych, weryfikację poprawności wymiany danych pomiędzy systemami, tworzenie ekstraktów do innych systemów klienta i systemów zewnętrznych firm partnerskich.
Medycyna i farmacja
Budowa platformy analitycznej
W ramach projektu ASTEK Polska stworzył platformę, która automatycznie i inteligentnie zarządza ładowaniem, ekstrakcją, transformacją, weryfikacją, zatwierdzaniem i przechowywaniem danych czyniąc je gotowymi do użytku dla analityków i data scientistów. Jest wykorzystywana globalnie w różnych obszarach medycyny diagnostycznej i bioinformatyki.
Medycyna i farmacja
Budowa platformy Augmented Analytics na AWS
AWS został wybrany jako platforma chmurowa do wdrożeń kompleksowych rozwiązań analitycznych udostępnianych w skali korporacyjnej i w modelu usług zarządzanych (Managed Service) i SaaS. Głównym założeniem i trzonem projektu było udostepnienie zespołom technicznym oraz biznesowym izolowanych, zabezpieczonych i w pełni zarządzanych środowisk pracy do realizacji analityki danych.
