S:
Şirketlerin büyük veri analizlerini uygulama ve kullanma konusunda yaptığı bazı önemli hatalar nelerdir?
A:On yıldan fazla bir süredir sağlık kuruluşları, yalnızca hasta sonuçlarını iyileştirmek için verilerle daha iyi kararlar almak amacıyla milyonlarca dolarlık veri ambarları ve veri analistleri orduları inşa ettiler. Tarihsel sorun, bu depoların ve analitiklerin tek başına yeterli olmamalarıdır, çünkü sağladıkları analiz, raporlama ve gösterge tablosu bilgileri işlem yapılabilir değildir. Sadece neler olduğunu rapor ederler, ancak içgörüler neden olduğunu ve ne için yapılabileceğini açıklayamazlar 1) operasyonlar üzerindeki etkisi olumsuz ise gelecekte olmasını önlemek veya 2) istenen olumlu sonuçları teşvik etmek.
Şimdi, sadece “neler olduğunu” anlamak yerine, altyapı ve teknoloji “neden” ve “bu konuda ne yapacağını” anlamak için çok eskidir. LeanTaaS'da, ilk olarak, geçmiş elektronik sağlık kaydı ( EHR) verileri ve eğilimleri ve kalıpları hem olumlu hem de olumsuz bulmak için sofistike algoritmalar kullanın. Ardından, kısıtlı kaynaklara erişimi iyileştirmek, hastane veya infüzyon merkezi ayarlarında hasta bekleme sürelerini azaltmak, personel memnuniyetini artırmak ve genel sağlık hizmeti maliyetini düşürmek için operasyonel sorunları ele almak için kuralcı rehberlik sağlıyoruz.
Ne yazık ki, büyük veri analitiği şirketlerinin çoğu, yalnızca büyük miktarda veri ile tamamlanan gösterge tablolarına ve raporlama araçlarına odaklanmaktadır. Ancak, analitik şirketlerden sadece veri sunumundan daha fazlasını beklemenin zamanı geldi. Verilerin bir hikaye anlatması ve anlamlı süreç değişikliği ile sonuçlanan önerilerde bulunması gerekir. Çözüm, doğru tahminler geliştirebilmeli ve ön cepheye her gün yüzlerce somut karar verecek kadar yeterince spesifik öneriler üretebilmelidir - sadece “soruna hayran kalmayın”.
