CASO DE SUCESSO

Migração de informações do Hospital Angeles para o Google Cloud

Como parceira de implementação, a Servinformación projetou e executou a migração, fornecendo uma equipe capacitada para garantir o sucesso da transformação e do armazenamento dos dados do cliente no Google Cloud.

Conheça o projeto

O projeto

O Hospital Angeles Health System, maior sistema privado de saúde do México, busca migrar para uma solução de nuvem escalável para integrar dados, agilizar respostas e oferecer análises ágeis, seguras e preditivas. Sua meta é modernizar a infraestrutura, reduzir custos e viabilizar decisões em tempo real, criando as bases para IA e análises avançadas.

A mudança para o BigQuery transformou a organização. Hoje contamos com uma arquitetura escalável e otimizada que sustenta decisões estratégicas. O BigQuery oferece velocidade, rastreabilidade e governança de dados. Agora temos a base para avançar em análise avançada e IA.

Juan Sañudo Gavaldón, Diretoria de Business Intelligence, Hospital Ángeles

O desafio

O Hospital Ángeles enfrenta o desafio de gerenciar o crescimento exponencial de sua operação, seus dados e sistemas. Precisa de uma solução de nuvem escalável e flexível que centralize as informações de 27 hospitais e de múltiplas fontes de dados e permita uma tomada de decisões ágil, com capacidade de integração a ferramentas modernas de visualização apoiadas por IA.

A solução

A Servinformación liderou a migração para um Data Warehouse no Google BigQuery, aproveitando seu poder de processamento, integração com IA e capacidade de analisar grandes volumes de dados. Com o Aecorsoft, extraímos dados dos sistemas de origem e criamos um Data Lakehouse com camadas Bronze, Silver e Gold para otimizar o armazenamento, as consultas e as análises.

Resultados do projeto

Foram migrados com sucesso 456 elementos de dados, incluindo 390 de bancos de dados e 66 arquivos simples, totalizando aproximadamente 903 GB. Foi estabelecida uma arquitetura escalável e otimizada no BigQuery, criando as bases para futuras iniciativas de análise avançada, IA e Machine Learning.

Os números e os resultados correspondem ao projeto publicado.

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