Q:
¿Cuáles son algunos errores clave que las empresas tienden a cometer cuando se trata de implementar y usar análisis de big data?
UN:Durante más de una década, las organizaciones de atención médica han invertido millones de dólares construyendo almacenes de datos y ejércitos de analistas de datos con el único propósito de tomar mejores decisiones con los datos para mejorar los resultados de los pacientes. El problema histórico ha sido que estos almacenes y análisis por sí solos no son suficientes porque los análisis, los informes y la información del panel que proporcionan no son procesables. Simplemente informan lo que está sucediendo, pero las ideas no pueden explicar por qué sucede y qué se puede hacer para 1) evitar que suceda en el futuro si su impacto en las operaciones es negativo, o 2) alentar los resultados positivos deseados.
Ahora, en lugar de simplemente entender "lo que está sucediendo", la infraestructura y la tecnología han alcanzado la mayoría de edad para descubrir "por qué" y "qué hacer al respecto". En LeanTaaS, primero, extraemos resmas de historial médico electrónico histórico ( EHR) y utilice algoritmos sofisticados para detectar tendencias y patrones, tanto positivos como negativos. Luego, brindamos orientación prescriptiva para abordar los problemas operativos para mejorar el acceso a recursos limitados, reducir los tiempos de espera de los pacientes en el hospital o en el centro de infusión, aumentar la satisfacción del personal y reducir el costo general de la prestación de atención médica.
Desafortunadamente, la mayoría de las empresas de análisis de big data se centran solo en sus paneles y herramientas de informes, con una gran cantidad de datos. Pero es hora de esperar más de las empresas de análisis que la mera presentación de datos. Los datos deben contar una historia y hacer recomendaciones que den como resultado un cambio significativo en el proceso. La solución debe ser capaz de desarrollar predicciones precisas y generar recomendaciones que sean lo suficientemente específicas para que la línea del frente tome cientos de decisiones tangibles cada día, no solo "admirar el problema".
