DataOps: Revolucionando la automatización sanitaria para eficiencia de costes y crecimiento de ingresos

DataOps puede ayudar a organizaciones sanitarias a usar prácticas modernas de analítica de datos e impulsar prácticas de negocio sólidas que reduzcan costes efectivamente e aumenten ingresos.

Las organizaciones sanitarias lidian con problemas relacionados con datos. La incapacidad para manejar grandes volúmenes de datos y derivar insights en tiempo real les impide operar en los más altos niveles de eficiencia. Con datos residiendo en sistemas tanto internos como externos, extraer, integrar y estandarizar datos es un desafío continuo. Restricciones presupuestarias y problemas de personal añaden complejidad, ya que requieren recursos para monitorizar y gestionar integraciones. Las organizaciones sanitarias soportan la peor parte de tales sistemas mal gestionados. Un caso de uso: un cambio de versión en un sistema de origen que no se integra en tiempo real puede causar que datos críticos de facturación desaparezcan. Esto podría costar al hospital pérdida significativa de ingresos en forma de reembolsos perdidos por presentación tardía o, como mínimo, retraso en flujos de caja. Todos estos problemas pueden abordarse con la adopción de DataOps.

DataOps es un avance innovador en gestión de datos. Las organizaciones gestionan y operan datos para organizaciones sanitarias en lugar de solo ingeniar y monitorizar los datos. Esto les permite utilizar prácticas modernas de analítica de datos e impulsar prácticas de negocio sólidas que reduzcan costes efectivamente e aumenten ingresos.

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DataOps

A nivel macro, DataOps se centra en procesos automatizados, flujo continuo de datos y portales de autoservicio para analítica de datos moderna. Es un cambio de paradigma del mundo tradicional de DevOps. En lugar de depender de infraestructura de datos para suministrar analítica descriptiva, DataOps usa herramientas de procesamiento para monitorizar y aprender continuamente de patrones de datos y detectar cambios, para auto-corregirse. Esto habilita analítica mejorada (predictiva y prescriptiva), que equipa a negocios con la información correcta para tomar decisiones de negocio en tiempo real.

¿Cómo se implementa DataOps?

El núcleo de construir un programa DataOps se basa en tres ingredientes clave: desarrollo continuo, operaciones continuas y flujo continuo de datos.

1) Desarrollo continuo: Busca patrones repetitivos para identificar cambios en datos y hacer correcciones de curso necesarias para proteger la integridad de datos y procesos.

Este es un cambio marcado de programas tradicionales, que consisten en motores de integración estáticos configurados para cada instancia y requieren intervención manual para responder a cambios de versión y esquema de datos. El nuevo avance tecnológico de DataOps ha permitido mayor libertad de estos procesos manuales y mayor calidad de datos. Las integraciones de datos se construyen para automatizar y reutilizar procesos de datos que se ajustan a variaciones para mantener el pipeline de datos operando en los más altos niveles de calidad y eficiencia.

2) Operaciones continuas: Consiste en monitorización continua, identificación de deriva de datos y aplicación de machine learning para identificar y responder a problemas de datos operativos.

• La monitorización continua proporciona herramientas que permiten el uso de métricas para monitorizar el rendimiento de procesos de operaciones de datos. Estas exposiciones pueden realizar evaluación de salud y automatizar tareas para hacer correcciones de curso necesarias.
• La identificación de deriva de datos permite a operaciones responder a cambios de esquema y versión sin intervención manual.
• Operaciones de datos utilizando machine learning incluyen entrenar los datos para proporcionar insight sobre patrones y permitir analítica prescriptiva y predictiva junto con procesamiento de datos en tiempo real para proporcionar inteligencia de negocio moderna para impulsar decisiones de negocio sólidas.

3) Flujo continuo de datos: Es la infraestructura necesaria para manejar grandes cantidades de datos. Métodos tradicionales usando múltiples pilas tecnológicas son costosos y difíciles de mantener. Un marketplace de datos resuelve esos problemas optimizando procesamiento de datos, alertando a usuarios finales cuando nuevos datos están disponibles, y creando operaciones de gestión de metadatos. Beneficios inmediatos de estos procesos incluyen automatización de procesos manuales, asegurando transparencia de negocio y habilitando metadatos para uso más amplio entre socios de negocio.

Cómo DataOps puede jugar papel significativo: Día en la vida de un Proveedor

Las organizaciones sanitarias de hoy típicamente operan múltiples sistemas dispares, no el menor de los cuales incluye las típicas plataformas complejas de historiales de salud empresariales. Clínicas y prácticas de médicos utilizan sistemas de Historia Médica Electrónica, mientras sistemas de salud mental usan sistemas de gestión de salud conductual.

Cómo DataOps puede ayudar:

Fuente única de datos auto-sostenible: Una vez que los datos se centralizan en una ubicación única, el producto DataOps detectaría y respondería automáticamente a cambios de datos de los sistemas integrados. Incorporar nuevas integraciones sería fácilmente automatizado y optimizaría gestión de datos dentro del sistema de salud permitiendo que los datos sean vistos a través de toda la organización.

Mejorando optimización de personal clínico: Analizando datos de personal clínico pasados y comparando demanda de pacientes pasada, DataOps puede usar modelado predictivo para proyectar necesidades futuras de personal contra demanda futura anticipada. Este modelado puede lograrse mediante:

• Obtener vista pasada del marketplace de datos que compara cómo demanda coincide con capacidad
• Crear modelos predictivos futuros basados en datos en tiempo real
  • Crear volúmenes futuros de pacientes predictivos basados en volúmenes de datos históricos medidos a lo largo del tiempo teniendo en cuenta fluctuaciones como las causadas por demanda estacional y tipo de procedimiento.
  • Crear modelos futuros de asignación de personal para mostrar disponibilidad basada en demanda futura de pacientes.

Proporcionar estos modelos predictivos permite al hospital asegurar que los niveles diarios de personal están optimizados. Esta optimización puede disminuir coste por exceso de personal y aumentar satisfacción de pacientes en casos donde áreas clínicas están típicamente crónicamente infradotadas.

Conclusión

En resumen, como muchas organizaciones sanitarias están en el camino de programas de transformación de datos, necesitarán incluir DataOps como componente integral de la estrategia digital general. Es una solución transformadora, que cuando se implementa correctamente, puede responder a requisitos cambiantes necesarios para operar organizaciones de la forma más efectiva.