降低医疗保健领域的风险,提高数据的价值

by 2021年11月3日,

降低医疗保健领域的风险,提高数据的价值

by 2021年11月3日,数据结构

数据是医疗保健的头号资产,也是头号风险. 对敏感数据有专门的遵从性要求和法规, 医疗保健组织面临的挑战是,必须同时管理和使用各种强大的功能, 然而,敏感, data.

通过分析实现其数据的潜力, 医疗保健行业必须从根本上改变其看待数据的方式. 现代数据公司联合创始人, Srujan Akula先生, 在最近的一次采访中解释了原因,总结如下.

 

数据管理的演变:数据.0

在数据管理的早期, 他们非常强调ETL或“提取”, 变换, Load过程从源系统获取数据,并将其用于在不同的平台上进行分析, 通常是数据仓库. 在第一种方法中——数据1.0—用户在数据进入数据仓库之前对其进行转换. 这个过程是劳动密集型的,因为它需要预先定义转换,以使数据能够以有效的方式存储在接收系统中. 在数据仓库的情况下,这通常是所谓的变化 第三范式.

 

数据管理的演变:数据2.0

ELT(即“提取、加载、转换”)遵循相同的步骤,但顺序不同. 第二种方法是数据2.0. 不需要登台,因为数据以原始形式加载到数据仓库或数据湖中,无需任何处理或转换. ELT能够快速摄取原始数据. 然后, 得益于不断扩大的处理能力, 转换阶段所需的大量处理工作发生在目标平台本身. 这种方法的一个关键优势是,它还允许组织处理非结构化数据.

而原始数据很快到达, 大多数用户和应用程序仍然必须等待转换过程的输出. 但是,当需要快速访问时,也可以直接访问原始数据. 这个模型的缺点是原始数据没有应用安全性和质量协议,访问原始数据的用户或应用程序必须应用任何安全性和质量过滤器. 这在提高速度的同时增加了风险.

在医疗保健行业,很难在速度、灵活性和安全性之间取得平衡. 在访问原始数据时依赖一次性转换是有风险的. 与此同时, 在访问数据之前等待所有转换完成可能会花费太多时间. 当数据受到严格监管时, 如HIPAA, 违反规定会带来严重后果, 然后通常会做出决定,优先考虑安全性,并接受速度带来的影响.

 

数据管理的演变:数据3.0

医疗行业迫切需要数字化转型, 但是,两大障碍仍然存在. 如果不能保证数据安全,组织就不能共享用于培训模型的数据, 但是,如果继续需要数月才能获得洞见,该领域就无法取得进展. 医疗保健如何超越依赖于牺牲速度或准确性的范式?

现代数据公司有一个解决方案:数据3.0. 这种方法使用“模型”, map, Load,以提供粒度级的绝对安全性,同时确保数据实时移动. 它将数据交到医疗组织的团队成员手中, 而不是如此依赖供应商的解决方案来完成这项工作. 数据3.0方法可以改变医疗保健行业与其数据的关系.

 

为什么数据3.0?

医疗保健行业比大多数行业有更多的监管、合规性和监管需求. 这给已经很复杂的数据工程挑战增加了一层安全和治理的复杂性. 当前的典型方法是使用Data 2.0范式,在一定程度上起作用. 有很多规模和安全问题, 然而, 而且现在很多产品对高频的要求都不友好, 大规模数据处理和操作.

现在提供的许多以数据为中心的产品对分析的操作化不够关注. 分析才有用, 有必要构建一个附加到分析层的操作层, 使分析能够扩展并变得有用. 此外,在数据2.0的方法, 控制更多地取决于供应商,而不是希望操作其数据的医疗保健公司.

 

改变医疗保健公司与其数据的关系

数据3.0是思考数据的现代方式, 数据成为组织工具和需求的结缔组织. 数据结构的概念已经很流行了. 然而, 像Gartner和Forrester这样的组织描述数据结构的方式使得它过于倾向于在一个更大的框架中管理单个的数据筒仓. 整合和驱动织物价值的问题没有得到很好的解决.

事情不应该是这样的. 它导致了太多的点解和太多的复杂性. 无论哪个平台为组织进行数据管理和数据工程,都需要有一个层来支持流程的操作,并以业务需要的格式和速度向业务提供流程. 这种方法, 哪一种方法采用数据结构概念并添加一层操作能力才是当今处理数据的正确方法.

实现数据3.0、要处理好三大支柱:

 

1. 工程数据

  • 数据工程包括从数据摄取到构建数据管道的所有内容. 今天,它通常是ETL或基于elt的,并且仍然以点解决方案为焦点.
  • 网上正规买球网站有必要开始转向更多的数据3.0方法的模型,地图,负荷(MML),以比例.

 

2. 数据治理

  • 如果医疗保健组织希望真正使用现代data 3中的数据.0范式, 它需要一个能够支持必要级别的数据操作化和数据伸缩的治理引擎.
  • 当前的治理产品过于僵化,不能完全支持医疗保健行业中的数据环境,因为在医疗保健行业中,数据监管和访问必须密切监视和观察.
  • 医疗保健组织需要基于属性的访问控制,而不是基于角色的访问控制. 他们必须在最原子的层次上应用数据安全和治理遵从性,并灵活地编写使用数据的策略.

 

3. 可观察性

  • 现在很多数据产品都不透明. 许多几乎就像一个黑盒子. 你发送数据进去,里面发生了神奇的事情,在另一边有一些输出.
  • 从风险和合规的角度来看,这行不通,也无法规模化. 能够同时遵守规则和它们在系统中的使用是成功的关键.

 

医疗保健可以利用数据3构建现代生态系统.0

数据3.本博客中讨论的0方法是发展为现代数据生态系统所需要的,因为它将焦点从数据过程转移到了数据结果上. 今天, 许多医疗保健公司无法专注于数据使用的结果,因为它们在流程上花费了太多的时间和精力. 讨论的三个支柱——数据工程, 数据治理, 以及可观察性——使医疗保健公司能够以快速和安全的方式从其数据中提取更多价值.

数据3.0愿景已经被现代数据公司提供的DataOS产品化. 了解DataOS如何转换您对医疗保健数据的使用以推动价值, 网上正规买球网站安排咨询.

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