Dieses IT-Projekt ist Teil unserer Digitalisierung und Optimierung der IT-Landschaft unserer Kunden. Durch gezielte Maßnahmen fördern wir den technologischen Fortschritt, optimieren systemübergreifende Prozesse und schaffen eine nachhaltige Basis für zukünftige Entwicklungen. Unsere IT-Referenzprojekte dienen als Grundlage zur Orientierung. Sie unterstützen die Wiederverwendbarkeit erprobter Konzepte im Rahmen der Projektumsetzung.
Dies ist eines von 4798 IT-Projekten, die wir erfolgreich mit unseren Kunden abgeschlossen haben.Wobei dürfen wir Sie unterstützen?
Identifikation fachlich fehlerhafte Einträge in einer LIMS Datenbank und Nutzer-Benachrichtigung
Kurzbeschreibung
Bei der Nutzung eines LIMS zur Datenerfassung im Routinebetrieb eines Biopharmazeutika-Hersteller kommt es regelmäßig zu fehlerhaften Einträgen. Die Fehler werden durch Analyse der Daten in einem Data Warehouse identifiziert. Die Prüfung wird regelmäßig ausgeführt, bei Fehlern werden die verantwortlichen Nutzer automatisch per Email informiert. Die Anwendung wird als Individualsoftware in der vorhandenen Architektur (Databricks) des Kunden entwickelt. Dadurch wird die Qualität und Integrität der Datenbankeinträgen des Kunden sichergestellt.
Ergänzung
Die ETL-Pipeline wird seitens der PTA in Python und SQL implementiert und auf dem Databricks-Tenant des Kunden gehostet. Per SQL-Abfrage werden fehlerhafte Einträge in einem Postgres-Warehouse identifiziert, anschließend in geeignete Polars DataFrames umgewandelt und in diesen weiterverarbeitet, sodass diese schließlich über einen SMTP-Server an die entsprechenden Empfänger versandt werden.
Fachbeschreibung
Der Kunde hat präzise Anforderungen an die Ablage von Forschungsdaten im Warehouse. Bisher wurden fehlerhafte Einträge in einem Dashboard angezeigt. Die von der PTA entwickelte Software löst dieses Dashboard ab. Dies erlaubt eine automatisierte Benachrichtigung der verantwortlichen Personen ohne die Notwendigkeit von manuellem Überprüfen des Dashboards. Außerdem wird durch den gezielten Emailversand sichergestellt, dass nur die relevanten Personen über die Fehler informiert werden.
IT-Projektdaten
- Branchen Life Science
- Fachaufgaben Data Warehouse (DWH), Datenanalyse, GxP/GMP, Laborsysteme, LIMS
- DV-Aufgaben Individualsoftware-Neuentwicklung
- Systemumgebungen Cloud Computing
- Vorgehensmodell Kundenstandard
- Programmiersprachen Python
- Datenbanken PostgreSQL
- Entwicklungs- und Testtool GitHub, MS Visual Studio Code, PyCharm
- Standardsoftware und BI Databricks
Projektbeginn22.09.2025
Kunden, die uns vertrauen
