Sisu
- Andmekvaliteedi probleemid, mis takistavad analüüsi platvormi toimimist
- Sillutage tarnija ja Analyticsi süsteemide vahe
- Järeldus
Allikas: Kõikvõimalikud / Dreamstime.com
Ära võtma:
Ainult kvaliteetsed andmed saavad kvaliteetse analüüsi toota, seetõttu on oluline, et andmed oleksid õigesti üles ehitatud.
Idee integreeritud analüüsi platvormi juurutamiseks, kui see on asjakohane, on kiiresti saavutatav. Kuna organisatsioonid mõistavad integreeritud analüüsi platvormi olulisust, kavatsevad paljud seda rakendada. Kuid protsessis ei ole andmete kvaliteedi küsimusele piisavalt tähelepanu pööratud. Oluline on märkida, et andmete kvaliteet on analüütiliste platvormide pakutavate analüüside asjakohasuse ja kvaliteedi määramisel kõige olulisem tegur. Andmete kvaliteet tähendab selles kontekstis seda, et õiged andmed õiges vormingus tuleks teha integreeritud analüüsi platvormile kättesaadavaks, et see saaks edastada sisukat analüüsi. Kuid mitmed probleemid, nagu süsteemne sobimatus, andmestruktuuri probleemid ja inimeste ebatõhusused, takistavad isegi kvaliteetsete integreeritud analüüsi platvormide kvaliteetse analüüsi pakkumist.
On ütlematagi selge, et ilma andmete kvaliteediprobleemide lahendamiseta ei saavuta integreeritud analüüsiplatvormide investeeringutasuvus loodetud taset. Siin käsitleme analüüsiplatvormidele mõeldud andmete kvaliteediga seotud probleeme tervishoiusektori näitel - üks sektoritest, mida halv andmete kvaliteet kõige rängemalt mõjutab.
Andmekvaliteedi probleemid, mis takistavad analüüsi platvormi toimimist
Andmekvaliteediga seotud probleemid võib kokku võtta järgmiselt: vale andmevormingu salvestamine ja hõivamine, eelnevate süsteemide ühildumatus analüüsiplatvormidega ja ebatäpne analüüs.
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Jäädvustamine on etapp, mil inimesed sisestavad süsteemi andmeid, näiteks meditsiinilise uurimise aruande andmed. On äärmiselt oluline, et kõik olulised andmed oleksid tuvastatud ja süsteemi sisestatud.
Struktuur on etapp, mil õiged andmed tuleb sisestada õiges vormingus ja väljal. Näiteks peetakse patsiendi kehakaalu arvandmeteks, kuid kui see sisestatakse väljale, mõjutab see analüütika kvaliteeti.
Andmete edastamine on etapp, mil andmed laaditakse analüüsiks analüüsisüsteemidesse. Peamine põhjus, miks andmete kvaliteet selles etapis kannatab, on otsese ühenduse puudumine andmebaasiga. Kui andmebaas on otse ühendatud andmetöötlusahelaga, on olulised väljad õiges struktuuris ja vormingus.
Allpool on toodud mõned võimalused andmete kvaliteedi parandamiseks.
Inimeste andmete sisestamisel on tõenäoline, et sisestada tuleb palju korduvaid andmeid. Näiteks kui sisestatakse andmed kardioloogiliste patsientide kohta, võivad erinevad eritingimused omada erinevaid koode. Iga kord, kui kood sisestatakse; süsteem peaks pakkuma ettepanekuid või täitma vastava koodi automaatselt. Sellise süsteemi rakendamiseks on vaja lihtsalt natuke head programmeerimist või koodide nihutamist. Nii vähendate suurel määral inimlike eksimuste võimalust. Võimaluse korral tuleks kontrollida ka juhuseid, kui inimkasutaja sisestab valed koodid.
Sillutage tarnija ja Analyticsi süsteemide vahe
Nagu varem märgitud, kannatab andmete kvaliteet tarnija ja analüüsimootorite vaheliste projekteerimis- ja juurutamisprobleemide tõttu. Organisatsioonid peavad töötama andmete tarnija süsteemide, näiteks EHR-süsteemide minimaalse ühise struktuuri loomise nimel, et olulised andmed edastataks analüüsi mootoritele õiges vormingus. Arvestades, et tarnijate süsteeme, mis on valmistatud erinevate müüjate poolt, on palju, on ühise struktuuri saavutamine väljakutse. Andmete tarnija süsteemide ühise miinimumstruktuuri loomiseks tuleks siiski pingutada.
Järeldus
Analüütiliste mootorite andmete kvaliteedi kõige olulisem samm näib olevat andmete tarnija süsteemide ühine miinimumstruktuur. Ehkki muud sammud, näiteks andmesisestussüsteemide inimkasutuse tõhustamine, on olulised, on nad loomulikult siiski eksimisohtlikud. Andmesisestuse ja andmete edastamise standard võib aga tagada, et analüüsimootoritesse sisestatakse õiged andmed õiges vormingus ja struktuuris. Selleks peab süsteemide ja kasutajaliideste arendamiseks olema ühine standard ja protokoll.