
LE DÉFI
Passer d'une relational database à une mise à l'échelle massive
Lorsque la loi fédérale a exigé un suivi électronique méticuleux des médicaments sur ordonnance, McKesson a été confronté à un défi numérique sans précédent. Le géant de l'industrie pharmaceutique et des soins de santé avait besoin d'une nouvelle base de données offrant les performances, la flexibilité et la fiabilité nécessaires pour garantir la sécurité des patients et l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement.
McKesson, le plus grand distributeur de médicaments aux États-Unis, opère à une échelle massive, distribuant un tiers des produits pharmaceutiques du pays. La taille imposante de l'entreprise l'a placée parmi les organisations les plus durement impactées par la loi américaine sur la sécurité de la chaîne d'approvisionnement en médicaments (DSCSA). Promulguée en 2013 pour protéger les patients contre les médicaments contrefaits ou dangereux, la DSCSA a représenté un changement fondamental dans la responsabilité du secteur. Jusqu'en 2025, la réglementation a évolué pour exiger des grossistes qu'ils développent des systèmes permettant de suivre les numéros de série de chaque container de médicaments sur ordonnance mis sur le marché. Une fois scannés, ces numéros de série permettent une authentification remontant jusqu'au fabricant.
Pour McKesson, qui distribue plus de 1,2 milliard de containers par an, cette obligation a entraîné un défi immense en matière de données. L'infrastructure numérique monolithique de l'entreprise, reposant sur Postgres et SAP, a été conçue pour traiter l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, de la réception, l'emballage et l'expédition jusqu'au service client. Cependant, l'échelle et les cas d'utilisation opérationnels complexes de McKesson menaçaient de submerger son système. Les enjeux étaient extrêmement élevés : un non-respect des normes empêcherait les clients de recevoir leurs médicaments à temps et ne permettrait pas de satisfaire aux exigences réglementaires, et toute latence du système aurait un effet paralysant sur les opérations. « Les données sont tout aussi importantes que les médicaments », a déclaré Brian Schmidt, architecte informatique principal chez McKesson. « Si nous ne sommes pas capables de transmettre correctement et efficacement les données associées aux médicaments, ces données ne peuvent pas être utilisées et n'atteindront jamais les patients qui en ont besoin. »
Conscient des limites de son système existant, McKesson a opéré un pivot stratégique crucial en choisissant de centraliser les informations de sa chaîne d’approvisionnement, pour les traiter dans des flux de travail distincts. Cette nouvelle architecture nécessitait une base de données performante et évolutive, suffisamment flexible pour traiter la structure unique des données de McKesson. MongoDB Atlas s’est avéré être la solution idéale.
NOTRE SOLUTION
La flexibilité et les hautes performances de MongoDB Atlas au service de McKesson
Pour atténuer les goulots d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement et pour effectuer une mise à l'échelle répondant aux exigences de la DSCSA, McKesson a créé deux systèmes distincts : le Distributed Serial Repository pour gérer l'immense volume d'appels de vérification provenant de 60 entrepôts, et le Central Data Repository pour gérer les données de plus de 350 000 clients quotidiennement. McKesson a choisi MongoDB Atlas comme plateforme unifiée pour alimenter cette nouvelle architecture. La base de données a fourni une base de données évolutive et performante avec des services intégrés accélérant le développement et simplifiant les opérations. De plus, le modèle flexible de base de données documentaire de MongoDB Atlas s'est naturellement intégré aux données hiérarchiques DSCSA par rapport à une base de données relationnelle.

