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Life Sciences und regulierte Betriebsumgebungen

Regulierte Cloud Data & AI Trans-formation

Strukturierung einer AWS-Zielarchitektur und eines Qualifizierungsansatzes für Data & AI und Enterprise Integration.

AWSDatabricksGxPCloud Transformation

Kontext

Eine regulierte Organisation initiierte den strategischen Aufbau ihrer Data-&-AI-Plattform auf AWS, einschliesslich Databricks und Enterprise-Integration-Capabilities innerhalb einer qualifizierten Cloud-Grundlage.

Herausforderung

Die Transformation erforderte abgestimmte Entscheidungen über AWS Landing Zone, Organisations- und Account-Struktur, Identity, Networking, Security Controls, Databricks Workspaces, Integration Runtimes, Qualifizierungsscope, Evidenz und Betriebsverantwortungen.

Mandat

Zielarchitektur und integrierten Workstream-Ansatz entwickeln, um ein High-Level-Mandat in ein sicheres, qualifiziertes und umsetzbares Plattformprogramm zu überführen.

Vorgehen

  1. 01

    AWS-Organisation und Account-Modell entlang von Security-, Infrastructure- und regulierten Plattformdomänen strukturiert.

  2. 02

    Plattformgrenzen und Abhängigkeiten zwischen Landing Zone, Databricks und Enterprise-Integration-Services definiert.

  3. 03

    Verantwortung für Plattformqualifizierung von Use-Case-Validierung getrennt.

  4. 04

    Identity-, Network-, Logging-, Encryption-, Backup-, Evidenz- und Change-Control-Anforderungen in das Zielbild integriert.

  5. 05

    Integrierte Planung für Architektur, Build, Qualifizierung, Operational Readiness und Migration erstellt.

Etablierte Fähigkeiten

  • AWS-Organisation und Landing-Zone-Zielmodell
  • Databricks-on-AWS-Architektur
  • Enterprise-Integration-Runtime-Architektur
  • GxP-Scope und Qualifizierungsgrenzen
  • Integrierte Security-, Compliance- und Delivery-Workstreams

Wirkung

  • Ein breites Cloud-Mandat in explizite Architekturentscheidungen und Workstreams übersetzt.
  • Abhängigkeiten zwischen Platform Engineering, Security, Compliance und Application Delivery geklärt.
  • Grundlage für Qualifizierungsevidenz und Production Readiness von Beginn an geschaffen.
  • Risiko reduziert, eine technisch funktionierende Plattform zu bauen, die nicht genehmigt oder nachhaltig betrieben werden kann.
Übertragbare Erkenntnis

In einem regulierten Cloud-Programm kann Qualifizierung nicht nachträglich ergänzt werden. Kontrollmodell, Evidenzfluss und Betriebsverantwortung müssen die Zielarchitektur von Anfang an prägen.

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