Un proyecto de migración cloud en la industria farmacéutica

Por Carlos Amat. Executive Manager de Farma Global y Samuel Martinez, Managing Director Partner en SDG Group USA.

La industria farmacéutica no solo se ha caracterizado habitualmente por su resistencia estructural a las fluctuaciones económicas, sino que además ha estado siempre a la vanguardia en innovación.  De hecho, entre otros factores, la mejora de la atención sanitaria global requiere contar con unos procesos más eficientes para el desarrollo de medicamentos y la gestión de ensayos clínicos. Y aquí es donde las nuevas tecnologías tienen mucho que aportar.

En este sentido, uno de los retos más importantes que afronta actualmente el sector farmacéutico es, el del análisis de grandes volúmenes de datos. Estas empresas cada vez tienen más necesidades analíticas y, por tanto, deben contar con plataformas capaces de gestionarlas. En muchas ocasiones, sus infraestructuras heredadas han quedado obsoletas, incapaces de dar respuesta a las actuales necesidades de capacidad y computación; por lo que, para seguir siendo competitivas, deben migrar a plataformas cloud mucho más flexibles, eficientes y modernas. 

Por ejemplo, desde SDG hemos tenido la oportunidad de trabajar recientemente con una gran corporación farmacéutica multinacional cuya plataforma de datos empezaba a ser incapaz de seguir el ritmo de innovación y desarrollo que marcaba la compañía. Por ese motivo, nuestro equipo les ha ayudado a migrar sus unidades de negocio de Farmacia y Oncología a tecnologías de Big Data en una arquitectura cloud con Snowflake y Matillion, como herramienta ETL para automatizar los procesos de integración de datos. 

El primer paso para poner en marcha el proyecto, tras haber identificado los retos de escalabilidad y eficiencia a los que nos enfrentábamos, fue desarrollar una guía detallada de todas las acciones que había que llevar a cabo: 

- Elaboración y entrega al cliente de la hoja de ruta completa para la implantación.

- Creación e implementación de un marco único, flexible y basado en metadatos para la ingesta, transformación y estandarización automática de los datos, independientemente de la fuente de la que procedieran. 

- Migración del código heredado a flujos de trabajo más sencillos, además de orquestación integrada y marcos para la auditoría y calidad de los datos.

- Implantación de prácticas sólidas para la gestión del cambio.

- Desarrollo de un amplio marco de gobernanza de datos.  

Hay que tener en cuenta que, en este tipo de proyectos de gran envergadura, es fundamental elaborar un plan inicial o roadmap y seguir todos los pasos detenidamente para tener éxito y lograr los objetivos acordados con el cliente. Así, la fase inicial consistió en evaluar la infraestructura existente, los datos y las aplicaciones para determinar la viabilidad de la migración, alinearla con la estrategia empresarial, identificar las prioridades, los plazos y los requisitos de la plataforma de nube que se necesitaba. 

La segunda fase fue la de “análisis y estrategia”, en la que se estudió detenidamente su entorno tecnológico, las cargas de trabajo, los riesgos, las necesidades de seguridad, conformidad o rendimiento, para definir la estrategia final de la migración. 

Posteriormente, se inició la fase de “planificación detallada”, donde se especificaron todos los requisitos técnicos necesarios para llevar a cabo el proyecto: desde la catalogación y racionalización del inventario, hasta la cuantificación de costes y riesgos o la elaboración del plan de coexistencia y desmantelamiento del sistema anterior. 

Por último, en la cuarta fase, se abordó “la migración y producción” final; es decir, el movimiento real de datos, aplicaciones y flujos de trabajo al nuevo entorno cloud. Es en este momento donde cobraron especial relevancia todos los trabajos de configuración de la arquitectura de destino, pruebas y control de calidad o replicación de datos, entre otros.  

La importancia de una buena gestión del cambio
Todo proyecto de migración implica cambios significativos para el día a día de los usuarios, tanto a nivel tecnología como de procesos. Por ello, SDG siempre ayuda a sus clientes a definir unas buenas prácticas que aseguren una transición fluida. Así, en el proyecto con la multinacional farmacéutica, identificamos a todas las partes afectadas, ayudamos a comunicar las razones del cambio y sus ventajas, se evaluó su impacto, desarrollamos un plan de transición detallado con plazos y responsabilidades, organizamos sesiones y talleres de formación para asegurar un uso más eficiente de Snowflake, realizamos pruebas exhaustivas del nuevo entorno para validar su funcionalidad y rendimiento, se puso en marcha una fase piloto en un entorno controlado, se solicitaron comentarios a los usuarios para incorporar las mejoras necesarias, se implementó un proceso de control de cambios y un mecanismo de supervisión y asistencia continua, y se desarrollaron detalladas guías de usuario.

Resultados inmediatos en un proyecto con visión de futuro
El proyecto de migración llevado a cabo con la organización farmacéutica ha reportado importantes beneficios. Se ha conseguido multiplicar por 30 el rendimiento de actualización del data warehouse, se ha incrementado notablemente la rapidez y eficiencia en el análisis de las solicitudes de pacientes, se han reducido los plazos para analizar las cuotas de mercado de diferentes marcas (pasando de siete días a tres horas), se ha habilitado el uso compartido de datos de Snowflake y se ha mejorado la capacidad de la organización para interpretar datos complejos y tomar mejores decisiones.

Además, el proyecto se ha hecho con evidentes perspectivas de futuro, ya que SDG sigue trabajando en diferentes iniciativas relacionadas con soluciones de autoservicio, análisis predictivo o gobernanza de datos. El objetivo es ayudar a la compañía farmacéutica a reforzar sus objetivos de desarrollo en el ámbito de los datos, la analítica y la IA, consolidando su posición de liderazgo. 

En definitiva, este proyecto es un claro ejemplo de la metodología de trabajo de SDG, que, gracias a su amplia experiencia en el mercado, cuenta ya con diferentes “frameworks” predefinidos (con protocolos y activos técnicos) que le permiten afrontar con éxito y de forma eficiente todo tipo de proyectos de ingesta de datos, data governance, etc.  

Credits to: Luveen Arolkar y Matthew Giroux.