Irish Hospital Healthcare Analytics
AbgeschlossenAnalyse-Plattform, die Patientenbewertungen irischer Krankenhäuser aus Google Places und SerpAPI mit staatlichen Wartelisten-Daten (NTPF) zusammenführt, Sentiment-Analysen durchführt und in interaktiven Dashboards visualisiert.
Technologien
Problem
Patientenfeedback war über mehrere Quellen verteilt, ohne einheitlichen Überblick über Zufriedenheitstrends, Wartezeiten oder wiederkehrende Beschwerden über irische Krankenhausgruppen hinweg.
Ansatz
Multi-Source-Ingestion-DAGs in Apache Airflow mit S3-backed XCom, PostgreSQL-Staging über Temp-Tables und eine entkoppelte NLP-Pipeline (VADER Sentiment), die unabhängig von der Ingestion-Pipeline läuft.
Ergebnis
Einheitliche Analyse-Plattform mit Sentiment-Trends, Review-Counts über Zeit und Top-Keywords nach Sentiment pro Krankenhaus.
Learnings
S3-backed XCom ist essenziell für große Payloads; Hash-basierte IDs ermöglichen sichere Re-Runs; API-Antwort-Schemas sind instabil — defensive Parsing-Chains verwenden; Ingestion von Transformation trennen für unabhängige Iteration.
Relevanz
Zeigt End-to-End Data Engineering, NLP-Anreicherung, Multi-API-Integration, Cloud-Storage-Muster und produktionsreife Airflow-Architektur.