Infosys有助于主要医疗保健球员提高运营效率，实现更快的市场时间

与客户端密切合作，Infosys对基于云的数据仓库供应商进行了详尽的审查。在定义路线图的同时，我们的团队推荐雪花，作为云平台。在接下来的8-10周，利用200 GB的数据集，我们的团队与客户密切合作，运行一系列高批量查询模拟50个并发用户。我们的团队确定了雪花实施所需的具体定制和增强功能。

雪花满足了所有性能测试。此外，它擅长工作负载管理和即时可扩展性。早些时候，其他基于云的数据仓库解决方案需要公司聘请高技能工程师进行数据库管理，维护和工作负载管理活动。

我们的团队通过在雪花中查询数据并将其输入工具来集成机器学习。我们还训练了一个基于患者数据集的模型，然后将该模型应用到更大的数据库中，以查看其他患者是否属于相同的类别。

该团队通过Tableau向销售代表提供了实时警报。我们的团队利用Snowflake对半结构化数据的支持，并建立了可重复使用和可扩展的框架。警报通知销售代表关于重要事件的销售代表，例如当医生将处方变为竞争对手的药物等时。