针对您的医疗保健组织的6项基本数据分析师技能

智能医疗保健组织正在将企业数据仓库(EDW)作为其分析策略的基础，以改进其医疗交付和医疗成本。然而，购买一个复杂的EDW并不能保证组织成功地降低成本或改善护理提供。要充分利用EDW投资，您需要拥有具有正确技能的正确人员—强大的健康数据分析师技能。

组织遇到的一个常见障碍是，他们的技术团队可能没有配备适当的技能来利用EDW。这个缺点是可以克服的。可以通过教授或学习技能来更好地支持数据驱动的组织。

数据和信息的生产者和消费者

绝大多数医疗工作者永远不会直接与EDW交互。也就是说，大多数员工不会直接查询数据库、写报告或分析数据以寻找趋势。相反，他们将依靠其他人从EDW中提取数据，进行分析，然后生成一份报告。该报告传递了关于工作流的有意义的信息，报告请求者对这些信息负有一定的责任。让我们把这组以报告形式接收信息的人分类为消费者．相比之下，负责数据捕获、分析和报告的技术人员则是生产商的信息。

消费者根据他们在生产者生成的报告中发现的信息采取行动的能力，形成对EDW的意见。医疗系统在数据仓库上投入数百万美元和几年时间，但仍然有不满意的消费者，这种情况并不罕见。如此重大的投资怎么会导致不满呢?有时，消费者的不满是生产者不具备产生消费者所需的分析和信息的正确技能的结果。事实上，制作人甚至不知道他们不知道什么。

如果负责从EDW中产生投资回报的团队缺乏管理和利用EDW的技能，就会给健康系统的企业级分析策略带来真正的问题。显然，这不是你想要的分析结果。通过确保分析团队拥有正确的技能，你可以避免这类问题。

健康数据分析师需要的六项技能

要让医疗保健组织有效地利用EDW来支持持续的结果改进，我认为负责分析工作的工作人员(分析师或架构师)需要具备六种可操作的技能。

让我们更详细地研究每个域。

1.结构化查询语言．分析团队成员需要能够通过结构化查询语言(SQL)直接与数据库对话并操作数据库。认识到SQL有各种各样的方言，我一般指的是通过代码与数据库对话和操作数据库的能力。他应该能够编写SQL代码，而不依赖于中介的引导接口(例如，拖放工具)。许多分析师依赖于类似的工具Microsoft Access或水晶报表GUI接口为报表生成SQL。通过这样做，他们获得了查询的基本理解。SQL为用户提供对所提取数据的细粒度控制。它还提供了一种功能强大的方法来探索未通过预定义数据集或模型过滤的数据，就像业务智能(BI)工具一样。不能使用SQL查询数据的团队必须依赖于从其他来源推送给他们的任何信息。使用BI工具为您生成SQL是一个很好的起点。

不过，使用BI工具自动生成的查询有几个潜在的缺点。首先，这些工具通常性能不佳，因为它们的构造很差(在GUI界面后面)。第二，也是更为普遍的，是这些工具错误地对数据进行假设，并在用户不知道底层逻辑的情况下操纵数据。这是危险的，因为他可能不理解查询生成重复的结果集(即，表格)，或排除一些应该包含在结果集中的患者，或其他“我不知道它在做那个”的场景。

如果您的查询提供了一个报告，而报告提供了人们将根据它采取行动的信息，那么您需要确保您真正理解了嵌入在底层查询中的逻辑。

2.导出、转换和加载(ETL)。运行状况数据分析师需要能够执行导出、转换和加载(ETL)流程。简单地说，他需要从一个系统获取数据，并将其放入另一个系统。在EDW中，用户从互不通信的不同系统中提取数据。例如，您可能有一个EMR系统、一个患者满意度系统和一个不直接接口的成本系统。将在每个系统中找到的数据复制一份，并将数据拉入仓库，将允许集成来自不同系统的数据。数据的移动是通过ETL过程完成的。

3.数据建模。数据建模是一种华丽的方式，表示分析师可以编写模拟真实流程和工作流的代码。让我们考虑一个常见的医疗保健场景:住院。我需要捕获什么信息来为工作流建模?在本例中，您需要一些人口统计信息，例如患者的姓名、出生数据、性别和完整地址。您可能需要获取保险信息，例如计划名称、共付金额和有效覆盖日期。临床上，你会想知道一些历史。这个病人是新来的吗?我们是否已经有病人的医疗记录号码(表明我们以前见过她)?入院诊断是什么?谁是入学的主治提供者? Did the patient come through the emergency department or some other venue? A good data model captures all of these data elements and relates them in a meaningful way to reflect the actual workflow.

4.数据分析。一旦数据进入EDW，分析团队成员需要能够理解数据。医疗保健领域产生了如此多的信息，并不是所有的信息都与推动改进的分析相关。一个好的分析师有能力从数据中筛选出相关的见解。这需要围绕集合理论进行一些复杂的思考，并能够通过SQL(一种统计报告工具)或其组合进行分析。在医疗保健领域，有很多关注糖尿病患者的管理．糖尿病是一种慢性疾病，会影响患者的生活质量，如果处理不当，可能是致命的。从财务的角度来看，如果管理不善，糖尿病的代价是极其高昂的。

分析师可能是医疗系统内负责糖尿病管理的临床改进团队的一部分。但如果糖尿病是一种临床疾病，那么分析师能给团队带来什么价值呢?考虑一下:

一个卫生系统可能管理着大量的糖尿病患者，这些患者可能被分为低、中、高危三个层次。由医生提出的临床指标决定分类把病人分成这三类。但是，如果卫生系统想了解更多信息，比如糖尿病患者的总数，该怎么办呢?每一类风险中有多少病人?在逐年增长的趋势中，低风险到中等风险的变化是什么?从中风险向高风险转移的趋势如何?

一名分析师的任务是挖掘可用数据要回答这些问题而且如果他能强调解释“为什么”的潜在原因，将会增加巨大的额外价值。为什么从低到中?可以得出哪些统计相关性并进行有效检验?健康数据分析师为团队填补这一角色。

5.商业智能(BI)报告。分析团队成员需要能够以一种对非技术用户直观的方式表示数据。视觉表现必须简单，便于外行观众理解。虽然这听起来很简单，但这项技能很难很好地执行。它将一个普通的分析师与一个一流的分析师区分开来。

从真正意义上说，这类似于口译。口译员听到用一种语言说的话，然后用另一种语言对目标听众说。如果不能熟练掌握两种语言，翻译即使不是不可能，也是很困难的。除了词汇、语言规则和语义的机制之外，还有一些嵌入的细微差别，比如隐喻或成语，可以进一步丰富交流经验。一个优秀的口译员表现出完美传达的能力意义，而不仅仅是言语。

同样，数据专家需要将数据库语言(即挖掘数据以寻找含义)转换为能够完美传达含义的简单图形，同时避免可能产生的模棱两可的结论。

6.讲述可视化的故事。分析团队成员必须能够有效地交流嵌入数据中的故事。可以这样想:BI报告以零零碎碎或微观的视角为您提供上下文意义。然而，讲故事意味着提供一个逻辑流程，将许多含义联系在一起，形成一个大的图景。让我用一个例子进一步说明。

研究表明，糖尿病患者的最佳临床实践之一是每年对患者的血液进行糖化血红蛋白(A1C)检测。其他的最佳做法包括每年做一次视力检查、足部检查和血压评估。

负责报告糖化血红蛋白检测、眼部检查、足部检查和血压的数据专家赋予捕捉这些测量的数据元素以意义。分析人员在数据库中查找A1C结果在EDW中表示的所有可能方式。同样的方法也可以用于查找眼部检查、足部检查和血压数据。BI报告技能有助于临床医生和护理管理人员识别有护理缺口的患者(例如，错过眼科检查、足部检查、糖化血红蛋白检测的患者)。这些都是有意义的措施，但实际上只是更大图景的一部分。

在这个例子中讲述这个故事意味着帮助组织了解它是如何通过循证医学管理其糖尿病人群的。讲述故事要考虑到整个管理人群的所有测量(例如，糖化血红蛋白检测、血压检测、视力检查)，并发现系统在哪些地方运行良好，或在哪些地方提供的护理存在差异。讲故事还意味着要看临床和财务结果。仅仅因为一个系统非常擅长提供医疗服务，并不一定意味着所有的结果都是最佳的。医疗服务的成本是多少?也许临床结果分数是值得注意的，但在经济上是不可持续的。讲这个故事意味着把它说出来利用数据建议降低成本的方法不牺牲质量。

总而言之，一个善于讲述整个故事(包括技术细节和大局思考)的分析团队成员了解她所支持的业务。这是一项非常宝贵的技能。

技能管理的通才和专家人员配置模型

作为一名前数据架构师和分析师，我的工作模式是通才型的。他们希望我能熟练掌握上述六项技能。我的任务是支持一个初级保健临床项目，我的任务包括从数据采购到报告和分析．不可否认，我在SQL、ETL和数据建模方面比其他技能更强。我有一些有价值的分析师同行帮助我改进BI开发和可视化。

在自我应用学习和运气的结合下，这种方法让我了解了我所支持的业务用户，为ETL开发代码，建模真实的业务问题，并使用SQL进行集合分析和数据挖掘。对我们正在解决的业务问题的广泛接触是有益的。它还让我同时提高了我的技术技能和我对医疗保健业务的理解。

对于已经拥有某些领域的专家(例如，数据架构师、ETL开发人员、数据建模师和数据分析师)的大型组织来说，通才模型可能看起来不切实际。我并不是说专业化不好。重要的是团队中所有这些技能的能力。对于采用专家方法进行技能管理的组织来说，确保每个领域的专家之间有良好的工作关系是很重要的。这些团队成员之间的平稳交接对于成功的结果至关重要。

多面手和专家人员配置模型都可以工作，只要1)该技能具有高度的专门知识，2)技术团队成员之间的协调和交接是无缝的。

使用正确的数据分析技能解锁医疗保健EDW的价值

在医疗保健组织中，具备这六种技能的个人团队将是公司极有价值的资产。确保覆盖所有这些技能将帮助任何组织从EDW中获得最大价值。最重要的是，它使组织能够真正释放数据的潜力。将数据转化为可操作的信息是优秀的分析的全部内容:解锁数据以推动有意义的、可持续的变化。

你的健康数据分析师具备这六个技能吗?如果没有，你遇到了什么问题?你还想在清单上加上什么数据技能吗?

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