DataOps: Revolucionando Automação em Saúde para Eficiência de Custo e Crescimento de Receita

DataOps pode ajudar organizações de saúde a usar práticas modernas de analytics de dados e impulsionar práticas de negócio sólidas que reduzem custos e aumentam receitas efetivamente.

Organizações de saúde lutam com questões relacionadas a dados. Incapacidade de lidar com grandes volumes de dados e derivar insights em tempo real impede operação nos mais altos níveis de eficiência. Com dados residindo em sistemas internos e externos, extrair, integrar e padronizar dados é desafio contínuo. Restrições orçamentárias e questões de staffing adicionam complexidade, pois requer recursos para monitorar e gerenciar integrações. Organizações de saúde arcam com peso de tais sistemas mal gerenciados. Caso de uso em ponto, mudança de versão em sistema fonte que não integra em tempo real pode causar dados críticos de billing irem missing. Isso pode custar ao hospital vazamento significativo de receita na forma de reembolsos perdidos por arquivamento tardio ou, no mínimo, atraso em fluxos de caixa. Todos esses issues podem ser endereçados com adoção de DataOps.

DataOps é breakthrough inovador em gestão de dados. Organizações gerenciam e operam dados para organizações de saúde em vez de apenas engenhar e monitorar dados. Isso permite utilizar práticas modernas de analytics de dados e impulsionar práticas de negócio sólidas que reduzem custos e aumentam receitas efetivamente.

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DataOps

Em nível macro, DataOps foca em processos automatizados, fluxo contínuo de dados e portais self-service para analytics de dados moderno. É mudança de paradigma do mundo tradicional de DevOps. Em vez de confiar em infraestrutura de dados para fornecer analytics descritivo, DataOps usa ferramentas de processamento para monitorar e aprender continuamente de padrões de dados e detectar mudanças, para auto-corrigir. Isso habilita analytics aprimorado (preditivo e prescritivo), que equipa negócios com informação certa para tomar decisões de negócio em tempo real.

Como implementar DataOps?

Núcleo de construir programa DataOps depende de três ingredientes-chave: desenvolvimento contínuo, operações contínuas e fluxo contínuo de dados.

1) Desenvolvimento contínuo: Procura padrões repetitivos para identificar mudanças de dados e fazer correções de curso necessárias para proteger integridade de dados e processos.

Esta é mudança marcada de programas tradicionais, que consistem em engines de integração estáticas configuradas para cada instância e requerem intervenção manual para responder a mudanças de versão e schema de dados. Novo avanço tecnológico de DataOps permitiu maior liberdade desses processos manuais e aumentou qualidade de dados. Integrações de dados são construídas para automatizar e reutilizar processos de dados que se ajustam a variações para manter pipeline de dados operando nos mais altos níveis de qualidade e eficiência.

2) Operações contínuas: Consiste em monitoramento contínuo, identificação de data drift e aplicação de machine learning para identificar e responder a problemas de dados operacionais.

• Monitoramento contínuo fornece ferramentas que permitem uso de métricas para monitorar performance de processos de operações de dados. Essas exposições podem realizar avaliação de saúde e automatizar tarefas para fazer correções de curso necessárias.
• Identificação de data drift permite operações responderem a mudanças de schema e versão sem intervenção manual.
• Operações de dados utilizando machine learning incluem treinar dados para fornecer insight sobre padrões e permitir analytics prescritivo e preditivo junto com processamento de dados em tempo real para fornecer business intelligence moderno para impulsionar decisões de negócio sólidas.

3) Fluxo contínuo de dados: Esta é infraestrutura necessária para lidar com grandes quantidades de dados. Métodos tradicionais utilizando múltiplas stacks de tecnologia são custosos e difíceis de manter. Um marketplace de dados resolve esses problemas simplificando processamento de dados, alertando usuários finais quando novos dados estão disponíveis, e criando operações de gestão de metadata. Benefícios imediatos desses processos incluem automação de processos manuais, garantindo transparência de negócio e habilitando metadata para uso mais amplo entre parceiros de negócio.

Como DataOps pode desempenhar papel significativo: Dia na vida de um Provedor

Organizações de saúde hoje tipicamente operam múltiplos sistemas díspares, não menos dos quais inclui plataformas complexas de registros de saúde enterprise. Clínicas e práticas de médicos utilizam sistemas de Prontuário Médico Eletrônico, enquanto sistemas de saúde mental usam sistemas de gestão de saúde comportamental.

Como DataOps pode ajudar:

Fonte única de dados auto-sustentável: Uma vez que dados são centralizados em local único, produto DataOps automaticamente detectaria e responderia a mudanças de dados dos sistemas integrados. Onboarding de novas integrações seria facilmente automatizado e simplificaria gestão de dados dentro do sistema de saúde permitindo dados serem visualizados através de toda organização.

Melhorando otimização de staffing clínico: Analisando dados passados de staffing clínico e comparando demanda passada de pacientes, DataOps pode usar modelagem preditiva para projetar necessidades futuras de staffing contra demanda futura antecipada. Essa modelagem pode ser realizada por:

• Obtendo visão passada do marketplace de dados que compara como demanda corresponde a capacidade
• Criando modelos preditivos futuros baseados em dados em tempo real
  • Criar volumes futuros de pacientes preditivos baseados em volumes históricos medidos ao longo do tempo contabilizando flutuações como demanda sazonal e tipo de procedimento.
  • Criar modelos de alocação de staffing futuros para mostrar disponibilidade baseada em demanda futura de pacientes.

Fornecer esses modelos preditivos permite hospital garantir que níveis diários de staffing são otimizados. Essa otimização pode diminuir custo de superstaffing e aumentar satisfação do paciente naqueles casos onde áreas clínicas são tipicamente cronicamente substaffed.

Conclusão

Em resumo, como muitas organizações de saúde estão no caminho de programas de transformação de dados, precisarão incluir DataOps como componente integral da estratégia digital geral. É solução transformativa, que quando implementada corretamente, pode responder a requisitos em constante mudança necessários para operar organizações da forma mais eficaz.