x

    Uppnådde 17 % kostnadsbesparingar med FinOps på Azure Databricks: En berättelse om global GCC-transformation inom läkemedelsindustrin

    Klient: Ett ledande globalt läkemedelsföretag
    • LinkedIn
    • Twitter
    • Copy
    • |
    • Shares 2
    • Reads 338
    • Downloads 5
    case study
    • Läkemedel
    • GCC
    Problembeskrivning Problembeskrivning

    Kunden är Global Capability Center (GCC) hos ett ledande globalt läkemedelsföretag, som hanterar företagsdata- och analysplattformar som stödjer verksamheter inom forskning, tillverkning, regulatoriska och kommersiella funktioner.

    Analys-ekosystemet, byggt på Azure Databricks, hanterar fler än 150 000 datamängder och fler än 40 000 datapipelines. I takt med att plattformsanvändningen expanderade över team och domäner började GCC möta utmaningar relaterade till molnkostnadsinsyn, arbetsbelastningsstyrning och operativ effektivitet. Begränsad transparens i molnutgifter, fragmenterade övervakningsmetoder och brist på enhetlig datalinje gjorde det svårt att hantera kostnader, genomdriva styrning och skala dataekosystemet effektivt.

    Viktiga utmaningar Viktiga utmaningar
    • Begränsad insyn i Azure Databricks utgifter över regioner, domäner och projekt
    • Snabb spridning av datamängder och pipelines, vilket ökar dubbelarbete och infrastrukturkostnader
    • Fragmenterade kostnadsövervakningsmetoder mellan team och resursgrupper
    • Brist på enhetlig datalinje över källsystem? Azure Data Factory? Databricks? Power BI
    • Inkonsekventa styrningsrutiner för återanvändning av dataset, pipeline-utveckling och klusterkonfigurationer
    Lösning implementerad Lösning implementerad
    • Implementerade ett centraliserat FinOps- och styrningsramverk för Azure Databricks

    • Utvecklade FinOps-dashboards för att ge detaljerad insyn i molnutgifter över domäner, projekt och arbetsbelastningar

    • Möjliggjorde realtidsövervakning av konsumtionsmönster för att stödja proaktiv kostnadshantering

    • Implementerade ett heltäckande ramverk för dataavstamning över källsystem, Azure Data Factory, Databricks och Power BI

    • Standardiserade styrningsrutiner för återanvändning av dataset, pipeline-distribution och klusterkonfiguration

    • Optimerade kluster och autoskalningskonfigurationer för att förbättra infrastrukturutnyttjandet

    • Genomförde FinOps-workshops för att främja kostnadsmedveten utveckling och plattformsanvändning i alla team
    Arkitektur med den bästa teknikstacken
    • Databricks
    • Microsoft Azure
    Några utmaningar?
    Våra branschexperter kan lösa ditt problem.
    Affärspåverkan
    • 17 % minskning av utgifter för Azure Databricks genom arbetsbelastning och klusteroptimering

    • 100 % insyn i molnkostnader över domäner, projekt och arbetsbelastningar

    • Över 150 000 datamängder rationaliserade genom att eliminera redundanta pipelines och skript

    • Över 40 000 pipelines styrs genom standardiserade distributionspraxis

    • Helhetsinriktad lösning etablerad i hela företagets analys-ekosystem

    • Grund etablerad för proaktiv FinOps och prediktiv molnkostnadshantering

    More Case Studies