Nel settore sanitario-diagnostico, la capacità di monitorare in tempo reale le performance operative e cliniche è fondamentale per garantire qualità del servizio ed efficienza gestionale. Quando un importante centro medico-diagnostico si è rivolto a noi, la sfida era ambiziosa: sviluppare un sistema completo di indicatori chiave di prestazione per trasformare dati dispersi in decisioni strategiche informate.
Il nostro cliente, un centro medico-diagnostico di riferimento nel territorio, aveva espresso la necessità, sia in passato che con rinnovata urgenza recentemente, di sviluppare una serie di indicatori chiave di prestazione (KPI) per monitorare diverse metriche relative alle attività di diagnostica, refertazione e logistica.
I KPI richiesti si articolavano in due categorie principali: KPI Sanitari per monitorare le performance cliniche e KPI Amministrativi per tracciare l'efficienza gestionale. La sfida non era solo raccogliere questi dati, ma creare processi automatizzati per trasferire le informazioni dalle loro fonti originarie a un sistema dove potessero essere organizzate in tabelle strutturate e dove le logiche dei KPI potessero essere definite e applicate in modo consistente.
La scelta di Azure Synapse Analytics e Kusto Query Language (KQL) per questo progetto non è stata casuale. Nel settore sanitario, dove i dati sono frammentati tra sistemi clinici, amministrativi e operativi, serviva una piattaforma capace di unificare, processare e analizzare informazioni eterogenee mantenendo compliance e sicurezza.
Azure Synapse Analytics rappresenta molto più di un semplice data warehouse. È una piattaforma di analytics unificata che combina big data e data warehousing, permettendo di creare pipeline intelligenti che orchestrano l'intero flusso del dato. Nel nostro contesto sanitario, Synapse gestisce l'acquisizione da database clinici, file Excel amministrativi e liste SharePoint operative, applicando trasformazioni e validazioni specifiche per ogni fonte. La sua architettura serverless permette di scalare automaticamente in base al carico, aspetto cruciale quando si processano picchi di dati come quelli generati durante le campagne di screening o i periodi di maggiore affluenza.
Kusto Query Language (KQL) è il vero motore analitico della soluzione. Simile a SQL ma progettato specificamente per l'analisi di dati time-series e semi-strutturati, KQL eccelle nell'elaborazione di grandi volumi di dati sanitari. La sua sintassi intuitiva permette di esprimere logiche complesse - come il calcolo dei tempi medi di refertazione escludendo festivi e weekend, o l'analisi dei trend di utilizzo delle apparecchiature diagnostiche - con query concise e performanti. La capacità di KQL di gestire nativamente dati temporali è fondamentale in sanità, dove ogni metrica ha una dimensione temporale critica.
L'integrazione nativa con Power BI completa il quadro: le query KQL diventano direttamente dataset live nei report, garantendo che i dashboard mostrino sempre dati aggiornati senza necessità di processi ETL intermedi. Questo approccio real-time è essenziale per il management sanitario che deve prendere decisioni operative immediate basate su dati affidabili.
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Abbiamo architettato una soluzione che sfrutta appieno le capacità di Azure Synapse Analytics e dell'ambiente Kusto KQL per creare un ecosistema di analytics robusto e scalabile.
Il processo si articola in fasi ben definite. La prima fase consiste nell'acquisizione dei dati attraverso pipeline Synapse che interrogano database, processano file CSV e XLSX, e si collegano a liste SharePoint. Ogni fonte viene trattata con logiche specifiche per garantire la corretta estrazione.
Segue la fase di validazione e ingestion nell'ambiente Kusto KQL. I dati vengono sottoposti a controlli di qualità rigorosi prima dell'importazione, garantendo l'affidabilità delle analisi successive.
La terza fase riguarda la creazione delle query KQL e l'importazione diretta in Power BI, dove i dati vengono manipolati per creare visualizzazioni che rispettano le specifiche di ogni KPI. Durante l'intero processo, Azure Storage funge da repository per l'archiviazione dei file nelle diverse fasi di copia e validazione.
Durante l'implementazione abbiamo affrontato diverse sfide tecniche significative. L'analisi e creazione di query KQL per ottenere l'output tabellare preciso richiesto dal cliente si è rivelata particolarmente complessa, con logiche specifiche per ogni KPI che dovevano considerare eccezioni e regole di business articolate.
La comprensione e implementazione delle pipeline all'interno di Azure Synapse ha richiesto un'analisi approfondita dei flussi dati esistenti, mappando tutte le dipendenze e garantendo resilienza agli errori.
La validazione di dati complessi, con dataset che presentavano strutture irregolari o relazioni complesse, ha richiesto lo sviluppo di routine di validazione custom per ogni tipologia di dato.
Lo stack tecnologico si basa completamente sull'ecosistema Azure e Microsoft:
L'utilizzo di Azure Functions in C# ha permesso di estendere le capacità native di Synapse con logiche custom per trasformazioni complesse.
L'implementazione della soluzione ha portato risultati che testimoniano la scalabilità e l'efficacia dell'architettura scelta.
Abbiamo generato oltre 30 report Power BI completamente automatizzati e sviluppato più di 150 funzioni KPI, tutte in totale conformità con i requisiti specifici del cliente. Ogni report offre una vista specializzata su aspetti diversi delle performance del centro.
La capacità di gestire big data si è dimostrata con l'esecuzione efficiente di importazioni che hanno processato volumi fino a 130 milioni di record, mantenendo performance costanti grazie all'ottimizzazione delle query e all'architettura scalabile di Azure.
L'implementazione di numerose pipeline ottimizzate ha trasformato processi manuali frammentati in flussi automatizzati affidabili, mentre lo sviluppo di 4 Azure Functions dedicate ha permesso di implementare logiche di business complesse impossibili con i soli strumenti nativi di Synapse.
Il team Modern Apps risponde con prontezza alle necessità IT in cui lo sviluppo software rappresenta la componente principale, includendo soluzioni che integrano l’intelligenza artificiale. Le figure tecniche hanno una formazione mirata alla realizzazione di progetti software su stack tecnologici Microsoft e possiedono competenze nella gestione di progetti agili o di lunga durata.
