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Quali sono alcuni errori chiave che le aziende tendono a fare quando si tratta di implementare e utilizzare l'analisi dei big data?
UN:Per più di un decennio, le organizzazioni sanitarie hanno investito milioni di dollari nella costruzione di data warehouse e eserciti di analisti di dati con l'unico scopo di prendere decisioni migliori con i dati per migliorare i risultati dei pazienti. Il problema storico è stato che questi magazzini e queste analisi da soli non sono sufficienti perché le analisi di analisi, reporting e dashboard che forniscono non sono attuabili. Riferiscono semplicemente cosa sta succedendo, ma le intuizioni non possono spiegare perché sta accadendo e cosa si può fare per 1) impedire che accada in futuro se il suo impatto sulle operazioni è negativo o 2) incoraggiare i risultati positivi desiderati.
Ora, invece di comprendere semplicemente "cosa sta succedendo", l'infrastruttura e la tecnologia hanno raggiunto la maggiore età per capire "perché" e "cosa fare al riguardo". In LeanTaaS, per prima cosa, estraiamo risme di documenti sanitari elettronici storici ( EHR) e utilizzare sofisticati algoritmi per individuare tendenze e modelli - sia positivi che negativi. Quindi forniamo una guida prescrittiva per affrontare i problemi operativi per migliorare l'accesso a risorse limitate, ridurre i tempi di attesa dei pazienti nelle strutture ospedaliere o dei centri di infusione, aumentare la soddisfazione del personale e ridurre i costi complessivi di consegna dell'assistenza sanitaria.
Sfortunatamente, la maggior parte delle aziende di analisi dei big data si concentra solo sui loro cruscotti e strumenti di reporting, completi di enormi quantità di dati. Ma è tempo di aspettarsi di più dalle società di analisi rispetto alla semplice presentazione dei dati. I dati devono raccontare una storia e formulare raccomandazioni che comportino cambiamenti significativi nel processo. La soluzione deve essere in grado di sviluppare previsioni accurate e generare raccomandazioni che siano sufficientemente specifiche da consentire alla prima linea di prendere centinaia di decisioni tangibili ogni giorno, non solo "ammirare il problema".
