Healthcare IT


Datenbank und BI-Tools erneuert

Sybase IQ ersetzt Microsoft SQL

14. April 2011
Von Hartmut  Wiehr
Spaltenbasierter Analyse-Server statt relationaler Datenbank: Dienstleister AnyCare ist umgestiegen. Auch bei der Analyse-Software wurde Microsoft ausgemustert.

Eigentlich nichts Neues: Die Ausgaben der Krankenkassen steigen permanent. Gleichzeitig muss jedoch nach wie vor die gesundheitliche Situation der Patienten ohne Abstriche erkannt und unterstützt werden. Das gilt zum Beispiel für Erkrankungen des Bewegungsapparates, der Atemwege oder des Herz-Kreislauf-Systems. In jedem Fall müssen die tatsächliche Versorgungslage der Versicherten und der jeweilige Interventionsbedarf ermittelt werden. Datenbank-Technologie unterstützt die Krankenkassen bei dieser Aufgabe, zum Beispiel auch die Barmer Ersatzkasse.

Für die individuelle Patientenversorgung müssen viele Datenbestände durchforstet werden. Dazu braucht es schnelle Datenbanken und mächtige Werkzeuge für Business Intelligence.
Für die individuelle Patientenversorgung müssen viele Datenbestände durchforstet werden. Dazu braucht es schnelle Datenbanken und mächtige Werkzeuge für Business Intelligence.
Foto: Barmer

Um herauszufinden, für welche Versicherten ein Versorgungsmanagement in Frage kommt, sind komplexe Datenanalysen notwendig. So führt der Anbieter AnyCare (Thieme Verlagsgruppe) unter Anwendung von Sybase-Programmen solche Versorgungsprogramme durch. Laut eigenen Angaben betreut das Unternehmen heute über 80.000 gesetzlich und privat Versicherte deutschlandweit. Im Jahr 2009 analysierte man im Kundenauftrag rund 400 Millionen Datensätze von fast fünf Millionen gesetzlich Krankenversicherten.

Analysen dauerten zu lang

Voraussetzung für solche Analysen ist ein professionelles Management von Massendaten, das man innerhalb von zwei Jahren komplett neu organisierte. Damit ging ein Technologiewechsel einher: Die klassische, relationale Datenbank (MicrosoftMicrosoft SQL) wurde durch einen neuen spaltenbasierten Analyse-Server (Sybase IQ) abgelöst. Alles zu Microsoft auf CIO.de

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Mit den steigenden Kundenzahlen nahmen auch die durch Analysen bearbeiteten Datenvolumina zu. Dadurch erhöhten sich wiederum die Laufzeiten der Analysen drastisch. Man versuchte zunächst, die verlängerten Laufzeiten durch Optimierung der vorhandenen Datenbank wenigstens teilweise zu kompensieren. Doch weder verbesserte Abfragen noch Partitionierungen der Datenbestände nach Kassen, Kunden und insbesondere nach Jahresquartalen konnten das Grundproblem lösen.

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