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Cas

RPA et ingénierie des données pour accélérer la mise sur le marché et atteindre l’excellence opérationnelle

Contexte

Across Health est un cabinet de conseil boutique, qui fournit des recommandations pragmatiques et de bout en bout aux dirigeants d’organisations de santé innovantes et multinationales. Ils conçoivent, déploient et mesurent des stratégies d’engagement client. En outre, ils mettent en œuvre des programmes d’innovation et de transformation numériques à l’échelle de l’entreprise. Leur objectif ? Libérer des opportunités de croissance et renforcer l’avantage concurrentiel de leurs clients.

Objectifs de la collaboration

CROPLAND et Across Health ont noué un partenariat de long terme. Les consultants CROPLAND sont intégrés à l’équipe produit et contribuent au développement de nouveaux produits pilotés par les données au sein de la suite Navigator 365™ grâce à leur expertise en ingénierie des données et en data science.


Par le passé, Across Health fournissait des analyses à ses clients sous forme de rapports PDF préparés manuellement à partir de feuilles de calcul. Ces rapports étaient très chronophages, exigeaient beaucoup de travail manuel et étaient sujets aux erreurs et aux incohérences. CROPLAND a été chargé de consolider les données, de construire un moteur de reporting et de créer un service de génération de documents piloté par les données.

Processus

CROPLAND a migré l’ensemble des données vers une base de données professionnelle et évolutive. Sur la base de cette base de données, nous avons construit une API de reporting qui permet d’extraire les analyses propriétaires d’Across Health à partir des données brutes. Cette API alimente les produits cloud proposés par Across Health.

Ensuite, à l’aide de RMarkdown, nous avons développé un service de génération de documents qui s’appuie sur l’API pour produire des documents PDF et PowerPoint bien mis en forme, avec des visualisations remarquables.

Résultats

Grâce à cette approche automatisée, Across Health a économisé un temps et des coûts considérables liés au travail manuel. Cela a permis à leur activité de croître fortement. De plus, l’API leur a permis d’offrir davantage de valeur à leurs clients, qui peuvent désormais utiliser une application web interactive pour filtrer, combiner et comparer les différents jeux de données inclus dans leurs abonnements.

Technologie Préparation des données I R I R Markdown I Kubernetes I Azure I microservices I API

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