DataOps : Révolutionner l'automatisation santé pour efficacité coût et croissance revenus

DataOps peut aider les organisations de santé à utiliser les pratiques modernes d'analytique de données et piloter de saines pratiques business qui réduisent efficacement les coûts et augmentent les revenus.

Les organisations de santé luttent avec des problèmes liés aux données. L'incapacité à gérer de gros volumes de données et dériver des insights temps réel les empêche d'opérer aux plus hauts niveaux d'efficacité. Avec des données résidant dans les systèmes internes et externes, extraire, intégrer et standardiser les données est un défi continu. Les contraintes budgétaires et les problèmes de personnel ajoutent à la complexité, car cela appelle des ressources pour surveiller et gérer les intégrations. Les organisations de santé supportent le fardeau de tels systèmes mal gérés. Un cas d'usage en point, un changement de version dans un système source qui n'intègre pas en temps réel peut causer des données de facturation critiques à disparaître. Cela pourrait coûter à l'hôpital une fuite de revenus significative sous forme de remboursements manquants du dépôt tardif ou, au minimum, un retard dans les flux de trésorerie. Tous ces problèmes peuvent être adressés avec l'adoption de DataOps.

DataOps est une percée innovante dans la gestion de données. Les organisations gèrent et opèrent les données pour les organisations de santé plutôt que juste d'ingénier et surveiller les données. Cela leur permet d'utiliser les pratiques modernes d'analytique de données et piloter de saines pratiques business qui réduisent efficacement les coûts et augmentent les revenus.

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DataOps

Au niveau macro, DataOps se concentre sur les processus automatisés, le flux de données continu, et les portails en libre-service pour l'analytique de données moderne. C'est un changement de paradigme du monde traditionnel de DevOps. Au lieu de compter sur l'infrastructure de données pour fournir de l'analytique descriptive, DataOps utilise des outils de traitement pour surveiller et apprendre continuellement des patterns de données et détecter les changements, pour s'auto-corriger. Cela permet l'analytique améliorée (prédictive et prescriptive), qui équipe les entreprises avec la bonne information pour prendre des décisions business en temps réel.

Comment implémenter DataOps ?

Le cœur de la construction d'un programme DataOps repose sur trois ingrédients clés : développement continu, opérations continues, et flux de données continu.

1) Développement continu : Cela cherche des patterns répétitifs pour identifier les changements de données et faire les corrections de cap nécessaires pour protéger l'intégrité des données et des processus.

C'est un changement marqué des programmes traditionnels, qui consistent en moteurs d'intégration statiques configurés pour chaque instance et requièrent une intervention manuelle pour répondre aux changements de version et de schéma de données. La nouvelle avancée technologique de DataOps a permis une plus grande liberté de ces processus manuels et augmenté la qualité des données. Les intégrations de données sont construites pour automatiser et réutiliser les processus de données qui s'ajustent aux variations pour garder le pipeline de données opérant aux plus hauts niveaux de qualité et d'efficacité.

2) Opérations continues : Cela consiste en surveillance continue, identification de dérive de données, et application de l'apprentissage machine pour identifier et répondre aux problèmes de données opérationnels.

• La surveillance continue fournit des outils qui permettent l'utilisation de métriques qui peuvent être utilisées pour surveiller la performance des processus d'opérations de données. Ces expositions peuvent effectuer une évaluation de santé et automatiser des tâches pour faire les corrections de cap nécessaires.
• L'identification de dérive de données permet aux opérations de répondre aux changements de schéma et de version sans intervention manuelle.
• Les opérations de données utilisant l'apprentissage machine incluent l'entraînement des données pour fournir de l'insight sur les patterns et permettre l'analytique prescriptive et prédictive avec le traitement de données temps réel pour fournir de l'intelligence business moderne pour piloter de saines décisions business.

3) Flux de données continu : C'est l'infrastructure nécessaire pour gérer de grandes quantités de données. Les méthodes traditionnelles utilisant multiples piles technologiques sont coûteuses et difficiles à maintenir. Une place de marché de données résout ces problèmes en rationalisant le traitement de données, alertant les utilisateurs finaux quand de nouvelles données sont disponibles, et créant des opérations de gestion de métadonnées. Les bénéfices immédiats de ces processus incluent l'automatisation des processus manuels, assurant la transparence business, et activant les métadonnées pour une utilisation plus large parmi les partenaires business.

Comment DataOps peut jouer un rôle significatif : Jour dans la vie d'un Fournisseur

Les organisations de santé d'aujourd'hui opèrent typiquement multiples systèmes disparates, pas le moindre incluant les plateformes complexes d'archives de santé d'entreprise. Les cliniques et pratiques de médecins utilisent des systèmes de dossiers médicaux électroniques, tandis que les systèmes de santé mentale utilisent des systèmes de gestion de santé comportementale.

Comment DataOps peut aider :

Source unique de données auto-suffisante : Une fois les données centralisées en un seul emplacement, le produit DataOps détecterait et répondrait automatiquement aux changements de données des systèmes intégrés. L'intégration de nouvelles connexions serait facilement automatisée et rationaliserait la gestion de données au sein du système de santé permettant aux données d'être vues à travers toute l'organisation.

Optimisation du personnel clinique : En analysant les données de personnel clinique passées et comparant la demande patient passée, DataOps peut utiliser la modélisation prédictive pour projeter les besoins futurs de personnel contre la demande future anticipée. Cette modélisation peut être accomplie par :

• Obtenir une vue passée de la place de marché de données qui compare comment la demande correspond à la capacité
• Créer des modèles prédictifs futurs basés sur des données temps réel
  • Créer des volumes patients futurs prédictifs basés sur volumes historiques mesurés dans le temps en comptant pour les fluctuations telles que celles causées par la demande saisonnière et le type de procédure.
  • Créer des modèles d'allocation de personnel futurs pour montrer la disponibilité basée sur la demande patient future.

Fournir ces modèles prédictifs permet à l'hôpital de s'assurer que les niveaux quotidiens de personnel sont optimisés. Cette optimisation peut diminuer les coûts du sur-effectif et augmenter la satisfaction patient dans ces cas où les zones cliniques sont typiquement chroniquement sous-effectives.

Conclusion

En résumé, alors que de nombreuses organisations de santé sont sur le chemin de programmes de transformation de données, elles auront besoin d'inclure DataOps comme composant intégral de la stratégie digitale globale. C'est une solution transformationnelle, qui, quand implémentée correctement, peut répondre aux exigences en constante évolution nécessaires pour faire fonctionner les organisations le plus efficacement possible.