Sharp HealthCare gewinnt klinische Erkenntnisse mit Gesundheitsdaten in Echtzeit

„Mit den leistungsstarken Tools von Fivetran wie dem Epic-Connector haben wir den Fluss kritischer klinischer Daten von Epic nach Snowflake automatisiert, den Engineering-Aufwand erheblich reduziert und den Zugang zu klinischen Erkenntnissen beschleunigt. Dadurch können unsere Teams schneller und fundierter entscheiden, was letztlich eine bessere Versorgung unserer Patientinnen und Patienten unterstützt."
— Clay Townsend, Principal Enterprise Data Solutions Architect bei Sharp HealthCare

Sharp HealthCare ist eines der größten und angesehensten Gesundheitssysteme Südkaliforniens. Mit über 18.000 Mitarbeitenden, 2.600 angeschlossenen Ärztinnen und Ärzten sowie 7 Krankenhäusern und medizinischen Verbünden versorgt Sharp jedes Jahr mehr als 1 Million Patientinnen und Patienten in der Region San Diego mit hochwertiger Betreuung.

Hinter den Kulissen sah sich Sharp mit wachsenden Herausforderungen in seinem Datenökosystem konfrontiert. Die Daten waren über On-Premise-Systeme, SharePoint-Ordner, SaaS-Tools und Portale von Drittanbietern verteilt – jede Quelle erforderte einen eigenen langwierigen Prozess zur Extraktion und Nutzung. Kritische Quellen wie EHR-Daten, ServiceNow, Microsoft System Center Configuration Manager (SCCM) und HR-Systeme wie Workday lagen alle in Silos und erforderten oft zeitintensive Workarounds, die die Engineering-Kapazität belasteten.

In manchen Fällen mussten sich Teams mit unstrukturierten Formaten herumschlagen – etwa mit verschachtelten JSON-Logs beim Extrahieren von Daten aus Workday –, nur um das zu bekommen, was sie brauchten. Gleichzeitig war das Engineering-Team von Sharp mit der Wartung selbst entwickelter Pipelines gebunden, die fragil, aufwendig zu reparieren und störanfällig waren. In einem Gesundheitsumfeld, in dem zeitnahe, genaue Daten die Behandlungsergebnisse direkt beeinflussen können, war dieser Ansatz nicht nachhaltig.

Sharp brauchte einen besseren Weg – eine Data-Movement-Lösung, die fragmentierte Pipelines durch automatisierte Workflows ersetzen, den manuellen Datenaufwand reduzieren und zuverlässige, aktuelle Daten organisationsweit leicht verfügbar machen konnte. Am wichtigsten war Sharp, schnellere Erkenntnisse zu ermöglichen, um die betriebliche Effizienz zu steigern und eine bessere Patientenversorgung zu unterstützen.

Da wandte sich das Unternehmen an Fivetran.

Komplexität teamübergreifend bei Sharp vereinfachen

Fivetran hat bei mehreren Teams von Sharp eine messbare Wirkung erzielt, indem es den Datenfluss im gesamten Unternehmen optimiert – und dabei stets das hohe Sicherheitsniveau wahrt, das erforderlich ist, um sensible Gesundheitsdaten zu schützen.  Mit automatisierten Connectors und Change Data Capture (CDC) erfasst Fivetran Daten direkt aus On-Premise-Datenbanken, SaaS-Anwendungen und Cloud-Diensten im zentralen Snowflake-Warehouse – ohne dass manuelle Extraktion und selbst entwickelte Skripte nötig sind. Dieser Wandel hat Teams in Engineering, Security und Workforce Technology auf bedeutsame, messbare Weise gestärkt.

Das Engineering-Team ist von reaktiver Pipeline-Wartung zu proaktiver Plattformentwicklung übergegangen. Mit dem automatisierten Data Movement von Fivetran hat Sharp den Pipeline-Wartungsaufwand von 90 % der Engineering-Zeit auf nur 10 % gesenkt. Statt Stunden mit der Überwachung von Jobs und der Fehlerbehebung bei unterbrochenen Verbindungen zu verbringen, konzentriert sich das Team nun auf den Aufbau skalierbarer Infrastruktur und die Bereitstellung von Self-Service-Analytics in allen Abteilungen.

„Wir sind von der ständigen Behebung defekter Pipelines und dem manuellen Übertragen von Daten zu einem System übergegangen, das ohne Eingriffe einfach funktioniert. Jetzt können wir uns darauf konzentrieren, Erkenntnisse zu liefern, statt an der Technik herumzuflicken."
— Clay Townsend, Principal Enterprise Data Solutions Architect bei Sharp HealthCare

Security-Teams haben nun zuverlässigen Zugriff nahezu in Echtzeit auf kritische Daten wie Gerätetelemetrie, Anmeldeaktivitäten und Threat-Detection-Logs – was eine schnellere Incident Response und bessere Transparenz ermöglicht. Vor Fivetran waren diese Datenquellen entweder nicht zugänglich oder erforderten eine zeitaufwendige Extraktion. Jetzt fließen diese Daten automatisch in Snowflake und sind abfragebereit.

Workforce-Technology-Teams nutzen Nutzungsdaten in Echtzeit, um nicht ausgelastete Hardware zu erkennen, Lücken bei Softwarelizenzen aufzudecken und Probleme zu beheben, bevor sie zu Serviceunterbrechungen werden – ohne Ad-hoc-Datenanfragen stellen oder sich auf veraltete Berichte verlassen zu müssen. Analystinnen und Analysten bei Sharp verfügen zugleich über konsistente, vertrauenswürdige Daten und verbringen deutlich weniger Zeit mit der Suche nach Problemen defekter Pipelines.

„Die Möglichkeit, ein Franchise-Modell zur Befähigung von Analyseplattformen über verschiedene Teams hinweg anzubieten, hat für Governance und Ordnung in einem stark matrixorientierten Umfeld gesorgt. Fivetran hat Daten mit Geschwindigkeit und Skalierbarkeit erschlossen und so ein Ökosystem produktiver Nutzung geschaffen – ohne Kompromisse bei Herkunft oder Kosten."
— Jon McManus, Vice President Chief Data, AI, and Development Officer Sharp HealthCare

Durch die Automatisierung der Datenwiederherstellung und der Pipeline-Optimierung mit Fivetran musste Sharp keine neuen Datenpipelines im eigenen Haus aufbauen und warten – was nahezu das 4-Fache der Fivetran-Investition gekostet hätte. Bereits in den ersten 90 Tagen sparte Sharp 287.760 US-Dollar ein, mit jährlichen Einsparungen von insgesamt über 1,15 Mio. US-Dollar. Diese Kostensenkungen ermöglichten es Sharp, von veralteten On-Premise-Tools in die Cloud zu wechseln, ohne das gesamte Datenbudget auszuweiten. Da weniger Zeit für die Pipeline-Wartung anfällt, konnte das Engineering-Team von Sharp seine Ressourcen auf höherwertige Arbeit verlagern: die Unterstützung klinischer und geschäftlicher Initiativen, KI und Advanced Analytics und letztlich bessere Behandlungsergebnisse.

Klinische Erkenntnisse erschließen

Das System für elektronische Gesundheitsakten (EHR) von Sharp ist eine kritische Quelle klinischer und operativer Daten. Der Zugriff auf diese Daten und ihre Analyse waren jedoch lange eine komplexe und zeitaufwendige Aufgabe. Mit Fivetrans Epic-Connector repliziert Sharp jetzt sowohl Clarity- als auch Caboodle-Daten direkt nach Snowflake – automatisch, sicher und in Echtzeit. Das hat drastisch verbessert, wie schnell und zuverlässig die Daten bei Analystinnen, Analysten und Entscheidern ankommen.

Der Connector ermöglicht es Sharp, nachgelagerte Analytics-Anwendungsfälle wie Leistungsverbesserung, operatives Reporting und klinische Erkenntnisse zu unterstützen – und das alles, ohne das Engineering-Team zu überlasten. Statt eigene Pipelines zu warten, können sich die Engineers auf die vollständig verwaltete Integration von Fivetran verlassen, die sicherstellt, dass die Daten genau, sicher und stets verfügbar sind.

Die Wirkung war erheblich:

• Schnellerer Datenzugriff ermöglicht ein reaktionsschnelleres Reporting in klinischen und operativen Teams.
• Geringerer Engineering-Aufwand hat Zeit für höherwertige Initiativen freigesetzt, einschließlich des Aufbaus neuer Anwendungsfälle in der Datenplattform.
• Verbesserte Datenqualität und höheres Vertrauen stellen sicher, dass Stakeholder Entscheidungen auf Basis konsistenter, zuverlässiger Informationen treffen können.

Durch die Automatisierung der EHR-Datenbewegung mit Fivetran hat Sharp grundlegend verändert, wie es Erkenntnisse aus seinen EHR-Systemen gewinnt – aus einer einst komplexen Integration wurde eine schlanke Grundlage für tiefere Einblicke in klinische Abläufe, die eine reaktionsschnellere, patientenzentrierte Versorgung fördert.

„Das Extrahieren von Gesundheitsdaten kostete früher viel Zeit und manuellen Aufwand – und selbst dann war es nicht immer zuverlässig oder leicht skalierbar. Mit dem EHR-Connector von Fivetran ist dieser gesamte Prozess jetzt automatisiert. Wir liefern Daten schneller und mit deutlich weniger Aufwand an Snowflake, und wir können damit Analytics-Anwendungsfälle unterstützen, die zuvor schlicht nicht umsetzbar waren."
— Clay Townsend, Principal Enterprise Data Solutions Architect bei Sharp HealthCare

Da Fivetran das Data Movement automatisiert und standardisiert, hat Sharp den Grundstein für eine moderne, sichere und skalierbare Analytics-Umgebung gelegt. Das Team kann nun mit minimalem Aufwand neue Datenquellen bereitstellen und gewinnt so Engineering-Zeit für wirkungsvollere Projekte; so baut Sharp seine internen KI-Fähigkeiten aus – mit Sharp AI, einer maßgeschneiderten GPT-4o-Implementierung, die in Azure gehostet wird. Das Team entwickelt RAG-basierte Anwendungsfälle, um medizinischen Codierern den Zugang zu Kostenträger-Richtlinien zu erleichtern, und integriert gesundheitsspezifische Suchverbesserungen – alles mit dem Ziel, im gesamten Unternehmen schnellere und genauere Informationen bereitzustellen.

Diese Grundlage unterstützt die umfassendere Datenstrategie von Sharp: die Bereitstellung zeitnaher, vertrauenswürdiger Erkenntnisse, die Klinikpersonal und Mitarbeitende dabei unterstützen, die Behandlungsergebnisse zu verbessern. Von der Reduzierung des Pipeline-Wartungsaufwands bis zur Erschließung von EHR-Daten ist Fivetran zu einem zentralen Wegbereiter für Sharps Mission geworden, herausragende Versorgung zu bieten.

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