Conţinut
- Probleme privind calitatea datelor care împiedică performanța platformei Analytics
- Rezolvați decalajul între furnizori și sisteme de analiză
- Concluzie
Sursa: Everythingpossible / Dreamstime.com
La pachet:
Doar datele de înaltă calitate pot produce analize de înaltă calitate, de aceea este esențial ca datele să fie structurate corect.
Ideea implementării unei platforme de analiză integrată, acolo unde este cazul, dobândește credință rapid. Deoarece organizațiile își dau seama de importanța unei platforme de analiză integrată, mulți se opresc pentru a pune în aplicare una. Dar în proces, problema calității datelor nu este să primești suficientă atenție. Este important de menționat că calitatea datelor este cel mai important factor în determinarea relevanței și calității analizelor furnizate de platformele de analiză. Calitatea datelor în acest sens înseamnă că datele corecte în formatul corect ar trebui să fie puse la dispoziția unei platforme de analiză integrată, astfel încât să poată furniza analize semnificative. Însă mai multe probleme, cum ar fi incompatibilitatea sistemică, problemele structurii datelor și ineficiențele umane împiedică furnizarea de analize de calitate chiar și platformelor de analiză integrată de înaltă calitate.
Este de la sine înțeles că, fără a aborda problemele legate de calitatea datelor, randamentul investițiilor (ROI) pe platformele de analiză integrată nu va atinge nivelurile așteptate. Aici examinăm problemele care afectează calitatea datelor destinate platformelor de analiză cu exemplul sectorului de sănătate, unul dintre sectoarele cel mai grav afectate de calitatea slabă a datelor.
Probleme privind calitatea datelor care împiedică performanța platformei Analytics
Problemele legate de calitatea datelor pot fi rezumate după cum urmează: înregistrare și captare incorecte a formatului de date, incompatibilitatea sistemelor din amonte cu platformele de analiză și analiza inexactă.
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Captarea este etapa în care oamenii introduc date în sistem, de exemplu, datele raportului de investigații medicale. Este extrem de important ca toate datele relevante să fie identificate și introduse în sistem.
Structura este etapa în care datele corecte trebuie introduse în formatul și câmpul corecte. De exemplu, greutatea pacientului este considerată date numerice, dar dacă este introdusă într-un câmp, atunci calitatea analizelor va fi afectată.
Transportul datelor este etapa în care datele sunt încărcate pe sistemele de analiză pentru analiză. Motivul principal pentru care calitatea datelor suferă în acest stadiu este absența unei conexiuni directe cu o bază de date. Când o bază de date este conectată direct cu lanțul de furnizare de date, câmpurile esențiale sunt capturate în structura și formatul adecvat.
Mai jos sunt prezentate câteva modalități de îmbunătățire a calității datelor.
Când utilizatorii umani introduc date, este posibil să fie introduse o mulțime de date repetitive care trebuie introduse. De exemplu, dacă sunt introduse date referitoare la pacienții cu cardiologie, diferite condiții specifice pot avea coduri diferite. De fiecare dată când se introduce un cod; sistemul ar trebui să ofere sugestii sau să completeze automat codul corespunzător. Pentru a implementa un sistem ca acesta este nevoie de doar o programare bună sau modificări ale codurilor. În acest fel, reduceți posibilitatea unei erori umane într-o mare măsură. Dacă este posibil, ar trebui să existe și validări în cazul în care utilizatorul uman introduce coduri incorecte.
Rezolvați decalajul între furnizori și sisteme de analiză
Așa cum am arătat anterior, calitatea datelor suferă din cauza problemelor de proiectare și implementare între furnizor și motoarele de analiză. Organizațiile trebuie să lucreze la crearea unei structuri comune minime a sistemelor furnizorilor de date, precum sistemele EHR, astfel încât datele esențiale să fie furnizate în formatul potrivit motoarelor de analiză. Având în vedere că există un număr mare de sisteme de furnizori realizate de diferiți furnizori, este o provocare realizarea unei structuri comune. Cu toate acestea, ar trebui să se depună eforturi pentru construirea unei structuri minime comune a sistemelor furnizoare de date.
Concluzie
Cel mai important pas către calitatea datelor pentru motoarele de analiză pare a fi structura minimă comună a sistemelor furnizorilor de date. În timp ce ceilalți pași, cum ar fi utilizarea umană a sistemelor de introducere a datelor sunt mai eficiente, acestea vor fi în mod natural predispuse la erori. Cu toate acestea, un standard de introducere a datelor și de transportare a datelor poate asigura introducerea datelor corecte în formatul și structura potrivită în motoarele de analiză. Pentru ca acest lucru să se întâmple, trebuie să existe un standard și un protocol comun pentru dezvoltarea sistemelor și a interfețelor utilizatorului.