自助分析:如何使用医疗业务智能

自助服务分析 可以使医疗商业智能(BI)组织,使决策者能够利用 数据 自己和分析,避免了常见的等待 瓶颈数据分析师 或者团队交付报告或回应请求。由访问,没有代码工具和基本分析功能,自助服务分析平台使组织内的数据专家探索数据集,创建自定义报告和仪表板,并分享有价值的见解。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测

立即访问与自助服务相关数据分析可以推动组织的各级更明智的决策,从而导致金融和临床 更好结果。然而,许多领导人遇到问题当他们冲实现自助服务分析,不要为成功奠定必要的关键基础以数据为中心的文化, 数据读写、领导支持和明确的业务目标。确保自助分析成功和加速系统数据使用,组织必须充分准备之前,实现和维护敏捷期间和之后。

医疗商业智能和成功的自助分析的四大支柱

为团队成员与BI和帮助避免常见问题数据充分发挥潜力,卫生系统应该关注的四个支柱强有力的自助分析基础:

支柱# 1:开发一个以数据为中心的文化

团队成员不能值数据,如果他们不能访问它,做一个以数据为中心的文化自助分析成功的关键。数据中心始于democratization-breaking下来数据仓库,以确保所有团队成员及时获得正确的卫生系统的数据的一个有用的格式。

指导有效的数据民主化,组织应该首先明白数据是不断变化的。支持这一不断变化的最好方法是投资一个健壮的数据自助服务平台的数据,比如 世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测世界杯葡萄牙vs加纳即时走地健康催化剂数据操作系统(DOS™)。数据平台的关键是一个以数据为中心的世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测先进文化,因为它可以快速组合来自多个数据源的数据并分发相关的数据,最终用户而不是强迫他们去寻找不同的数据集和人工结合起来。当团队成员可以更容易地访问数据通过数据平台,他们更有可能使用它,创造一种企业文化,价值观和信托数据驱动决策。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测

支柱# 2:促进读写数据

成功地促进自助分析,组织可以在 投资数据读写程序 培训团队成员不是数据专家如何阅读,用数据处理、分析和交流。数据读写训练专注于基本数据工具和概念可以帮助团队成员感到舒适和自信的使用数据作出决定。

通常,有些团队成员将有机地成为“数据冠军”由于扫盲计划和自助分析。冠军的人热衷于使用数据有效和可以帮助其他团队成员在他们的纪律(例如,心脏科或决策支持)感觉更舒适的使用数据。冠军是无价的数据维护一个数据驱动的文化的一部分和关闭缺口分析策略。数据团队识别数据冠军之后,他们应该认识到,鼓励这些团队成员,进一步推动数据和数据的价值。

没有数据读写的支持,团队成员可能会避免使用数据在日常的工作,因为他们缺乏知识。例如,特定的数据集对不同的患者群体可以揭示 的风险重新接纳针对不同群体在一个人口。如果人口健康领袖不感到舒适的使用数据,她很可能会使用不准确的信息告知她的决定,导致次优的结果。相反,如果她收到了数据读写训练或有冠军人口健康的团队,她可能会引用数据或要求团队成员在做决定之前,导致一个更明智的决定为她的病人。当最终用户(例如,人口健康领袖)有信心使用数据和分析工具,他们成功地利用自助分析做了更好的准备。

支柱# 3:获得领导的支持,确保治理

关键策略获得高层支持自助分析包括向领导人展示data-informed决策导致更好的结果。例如,提供常规结果和更新,展示更好的结果,增加储蓄,或减少浪费可以增加领导支持自助分析。使用自助分析工具来驱动在会议中讨论和讲述数据的故事和演讲是特别有效的展示的价值分析能力的领导人。   

显示领导人的价值数据的另一种方法是将它们包含在数据治理策略。有效 数据治理 包括团队成员来自不同学科和提供多样化的观点当决定最好的方式来最大化数据。当领导人看到该组织如何管理数据并确保其准确性,访问,和保护,他们更容易信任和支持数据的策略,这是自助分析成功的关键。

许多组织已经集中数据或IT团队管理他们的数据资产,验证数据安全,并确保准确性和及时交付分析见解。这些长期数据管理流程使其自然的组织经验引入自助分析概念时有些紧张。然而,卫生系统可以解决担忧民主化的数据与数据治理团队密切合作,创建一个自助分析策略,从顶部和与组织目标相吻合,和培养一个共同的信念,构建一个以数据为中心的文化将推动组织前进。    

支柱# 4:定义一个业务目标

随着新数据的数量,一些卫生系统冲进数据使用没有定义一个明确的业务问题解决。释放数据仪表盘和工具最终用户没有一个明确的重点或适当的培训可以减少数据利用率,甚至关闭团队成员使用的第一手数据,如果他们有一个糟糕的经历。

例如,团队成员没有一个数据专家可能会花上几个小时寻找有意义的措施,但如果他不知道哪些数据集评论,这可能导致时间浪费了。或最终用户很容易感到被太多的数据,不知道哪些数据是相关的,在他们的自助分析经验。

为了避免上述问题,组织应该清楚地标识数据用户角色在他们的组织,包括他们面临的具体挑战(例如, 的副总裁人口健康 构建 预测模型 识别患者2型糖尿病的风险)。创建精确的角色提供了数据团队深入的信息,可以指导更好的数据工具和培训开发。这明智的方法还可以减少复杂性在自助分析工具和数据集,增加团队成员积极的体验,和更好的准备组织一个平滑的自助分析推出。

四柱基础自助分析医疗商业智能是至关重要的

增加本已微薄的利润空间上生存压力和日益减少的资源,每一个卫生系统决策影响组织的福祉。帮助团队成员做出快速决策,组织可以利用自助分析,消除等待时间来生成一个报告或数据专家耗时的手工数据聚合过程。方便地访问相关数据和自定义数据工具用户的特定需求,团队成员可以快速应对市场的变化,改变病人的健康,和更多。

领导人是否努力自助分析作为长期目标或使用它现在,他们应该不断构建文化,价值观的数据,促进数据读写,获得领导的支持,并定义业务目标。与一个强大的基础,组织准备无缝过渡,或更有效的使用、自助分析,使团队成员相关信息做出最明智的决定。

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