Q:
Một số sai lầm chính mà các công ty có xu hướng mắc phải khi thực hiện và sử dụng phân tích dữ liệu lớn là gì?
A:Trong hơn một thập kỷ, các tổ chức chăm sóc sức khỏe đã đầu tư hàng triệu đô la xây dựng kho dữ liệu và đội quân của các nhà phân tích dữ liệu với mục đích duy nhất là đưa ra quyết định tốt hơn với dữ liệu để cải thiện kết quả của bệnh nhân. Vấn đề lịch sử là các kho và phân tích này không đủ vì các phân tích, báo cáo và thông tin chi tiết về bảng điều khiển mà chúng cung cấp không thể thực hiện được. Họ chỉ đơn giản là báo cáo những gì đang xảy ra, nhưng những hiểu biết không thể giải thích tại sao nó lại xảy ra và những gì có thể được thực hiện cho 1) ngăn chặn nó xảy ra trong tương lai nếu tác động của nó đối với hoạt động là tiêu cực hoặc 2) khuyến khích kết quả tích cực mong muốn.
Bây giờ, thay vì chỉ hiểu về những gì đang diễn ra, cơ sở hạ tầng và công nghệ đã đến tuổi để tìm hiểu về lý do tại sao và những gì phải làm về nó. Tại At LeanTaaS, trước tiên, chúng tôi khai thác các hồ sơ sức khỏe điện tử lịch sử ( EHR) dữ liệu và sử dụng các thuật toán tinh vi để phát hiện các xu hướng và mô hình - cả tích cực và tiêu cực. Sau đó, chúng tôi cung cấp hướng dẫn theo quy định để giải quyết các vấn đề vận hành để cải thiện quyền truy cập vào các nguồn lực bị hạn chế, giảm thời gian chờ đợi của bệnh nhân tại các bệnh viện hoặc trung tâm truyền dịch, tăng sự hài lòng của nhân viên và giảm chi phí chung cho việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
Thật không may, phần lớn các công ty phân tích dữ liệu lớn chỉ tập trung vào bảng điều khiển và công cụ báo cáo của họ, hoàn thành với lượng dữ liệu khổng lồ. Nhưng đã đến lúc mong đợi nhiều hơn từ các công ty phân tích hơn là việc trình bày dữ liệu đơn thuần. Dữ liệu cần phải kể một câu chuyện và đưa ra các khuyến nghị dẫn đến thay đổi quá trình có ý nghĩa. Giải pháp phải có khả năng phát triển dự đoán chính xác và đưa ra các khuyến nghị đủ cụ thể để tiền tuyến đưa ra hàng trăm quyết định hữu hình mỗi ngày - không chỉ là ngưỡng mộ vấn đề.
