Big Data – Mehr als nur Daten

Daten wachsen. Zusammenhänge werden komplexer. Wir schaffen Struktur: ETL, Metadaten, MDR und Datenmodelle – damit Auswertungen und Datenaustausch dauerhaft funktionieren.

Was wir für Sie tun

Von Rohdaten zur belastbaren Auswertung – über Standards und Metadaten

Leistungsbausteine:

  • ETL (Extract-Transform-Load): Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenführen und für Analyse/Auswertung bereitstellen
  • Metadaten & MDR Definitionen, Verantwortlichkeiten, Versionierung, Qualitätsanforderungen – der „Klebstoff“ für stabile Austausch- und Auswertungsdefinitionen
  • ISO-orientierte Ordnung: Orientierung an ISO/IEC 11179 (MDR) und ISO 25964 (Vokabulare/Mapping) für langfristige Wiederverwendbarkeit
  • Datenmodelle & Auswertung nach Vorgaben: Kennzahlen, Qualitätslogiken, Exporte – passend zu Ihren fachlichen Definitionen

MDR – sinnvoll auch bei weniger umfangreicher Datenlage

Warum sich ein kleines MDR früh lohnt

Ein MDR lohnt sich schon früh, weil (1) Daten naturgemäß wachsen, (2) Abhängigkeiten mit zunehmendem Bestand sichtbarer werden und (3) Datenaustausch durch MDR leichter automatisierbar und besser dokumentierbar wird.

Drei typische Use Cases

  • Use Case 1 – Datenerfassung & Ordnung nach Normprinzipien

    Wenn neue Daten erfasst oder Altdaten konsolidiert werden müssen, schaffen wir ein Modell mit klaren Daten-Elementen, Value-Bereichen, Einheiten, Benennungen und Versionierung (ISO-nah).

  • Use Case 2 – Datenkonsolidierung aus heterogenen Subsystemen

    Migration/Mapping in eine einheitliche Struktur, damit Auswertung nicht nur rückwirkend, sondern auch mit aktuellen Daten sauber funktioniert. (Erfahrung aus klinischen Datenprojekten inkl. Konsolidierung/„Clinical Data View“-Denkmustern.)

  • Use Case 3 – Semantikschicht für Interoperabilität (Brücke zu FHIR)

    Metadaten + Terminologien/Ontologien als Fundament, damit Interoperabilität nicht bei „Struktur/Transport“ stehen bleibt.

Vorgehen

  • Ziele & Auswertungsvorgaben klären

    (Datenkatalog, Qualitätskriterien)

  • ETL + Modell + MDR aufsetzen

    (Begriffe, Daten-Elemente, Governance)

  • Validieren & dokumentieren

    (Checks, Beispiele, Versionsprozess)

  • Übergabe & Befähigung

    (Schulung/Pairing – siehe IT-Buddy)

FAQ (Data)

  1. Macht ein MDR wirklich schon bei „wenig Daten“ Sinn?

    Ja – u. a. weil Daten wachsen, Zusammenhänge sichtbarer werden und Austausch/Dokumentation deutlich einfacher wird.

  2. Wir nutzen die folgenden Standards als Orientierung

    ISO/IEC 11179 (Metadata Registry) und ISO 25964 (Thesauri/Interoperabilität von Vokabularen).

  3. Was ist euer typischer Output?

    Datenmodell + MDR-Einträge (Definitionen/Value-Bereiche/Versionen) + ETL-Strecken + dokumentierte Auswertungslogiken.

  4. Welche Technologien unterstützt ihr?

    Java/Python/JavaScript/HTML5 sowie gängige Web-Stacks und SQL/NoSQL – passend zu eurer Systemlandschaft.

Sie haben weitere Fragen zu ETL, Metadaten, MDR oder Datenmodellen im Allgemeinen? Kontaktieren Sie uns per Email.

Email

Contact