Auxeum ist eine wachsende Klinikgruppe in Deutschland mit den Schwerpunkten Lipödem, plastische Chirurgie und ästhetische Dermatologie. Gemma Analytics hat das manuelle Excel-Reporting der Kliniken durch eine automatisierte Datenplattform mit Snowflake, dbt und Power BI ersetzt, die jeden Morgen frische Zahlen liefert.
Die Ausgangslage
In allen Kliniken der Gruppe verläuft die Patient Journey gleich: Beratung, Behandlung, Operation. Um sie zu steuern, muss die Geschäftsführung wissen, wie viele Termine gebucht sind, wie stark die Ärzte ausgelastet sind und wo der Umsatz im Vergleich zum Budget steht. Diese Zahlen lagen verstreut in der Praxissoftware, in der Telefonanlage und in einer Reihe von Tabellen.
Operationen, Termine und Umsatz wurden in Spreadsheets gepflegt und einmal pro Woche von Hand aktualisiert. Montags waren die Zahlen frisch, freitags nur noch geraten, dazwischen flogen die Kliniken im Blindflug. Dazu kostete das Zusammenstellen des Reports jede Woche viel interne Zeit. Der Auftrag lautete deshalb: das Reporting automatisieren und eine Grundlage schaffen, die über die ersten Use Cases hinaus trägt.
Unsere Lösung
Gemma hat für Auxeum eine durchgängige Data Value Chain aufgebaut. Getaktete Ladeprozesse holen die Daten aus all diesen Quellen automatisch in ein Snowflake Data Warehouse. Weil es um Patientendaten geht, werden personenbezogene Daten schon früh im Warehouse pseudonymisiert. In dbt entstehen daraus die Modelle für Patient Journey und P&L.
Darauf setzen Power-BI-Dashboards für Operations, Finance und Marketing auf. Sie zeigen Umsatz, Beratungen, Behandlungen und Operationen im Vorjahresvergleich, Umsatz gegen Budget, einen Forecast bis zum Jahresende, Absagen und No-Shows sowie den Umsatz pro Standort und pro Arzt. Ein Freie-Termine-Planer zeigt für jede Klinik, in welchen der kommenden Wochen noch Slots frei sind. Aufgebaut wurde das Setup zuerst für eine Marke der Gruppe, danach folgte der Rollout Klinik für Klinik, jede mit eigenen Dashboards im gleichen Aufbau.
Das Ergebnis
Statt einer wöchentlichen Excel-Liste haben die Kliniken jetzt jeden Morgen frische Zahlen, und den Montagsreport muss niemand mehr von Hand bauen. Operations sieht Termin-Pipeline, Ärzte-Auslastung und Absagen auf einen Blick, Finance verfolgt Budget gegen Ist, und das Marketing erkennt pro Klinik und Woche, wo noch Termine frei sind. Weil die Kette von Anfang an auf Wachstum ausgelegt war, ließen sich weitere Kliniken mit einem Bruchteil des ursprünglichen Aufwands anbinden.
Tools und Setup
Die Plattform läuft auf Microsoft Azure, Snowflake ist das zentrale Data Warehouse. Apache Airflow taktet die Ladeprozesse, mit dlt für individuelle Quellen wie Praxissoftware und Telefonanlage und Fivetran für Standard-Konnektoren wie Google Sheets. dbt, ebenfalls über Airflow gesteuert, baut die Datenmodelle, und Power BI bringt die Dashboards täglich aktualisiert in die Kliniken.