Wie, um einen Erfolgreichen Analytics-System-Implementierung

Wie, um einen Erfolgreichen Analytics-System-Implementierung

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Ständig steigende Rechenleistung, Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und weniger it-Kosten (aufgrund von cloud-computing-Dienste wie Azure und Amazon Web Services) aktiviert hat, healthcare-Systeme – oft Nachzügler, die in die Verbesserung der Qualität und Technologie Annahme – für die schnelle Implementierung von analytics-Systemen. Solche Systeme ermöglichen es den Unternehmen zu analysieren und zu modellieren Ihre Prozesse, sinnvollen Qualitäts-und Prozess-improvement-Aktivitäten, und sich darauf vorbereiten, erfolgreich in Wert-und risk-based payment-Modelle.

Hewlett Packard-Unternehmen veröffentlichte vor kurzem ein Stück, das abgegrenzt einige der Vorteile, die Unternehmen können profitieren von Analysen (insbesondere die prädiktive form) –

  • Reduzierung von Wiederaufnahmen
  • Vermessung op (ODER) Nachfrage
  • Besser verwalten Lieferketten
  • Personelle Optimierung
  • Eingriffe mit care pathways vor unerwünschten Ereignisse auftreten.

Auch Unternehmen mit bestehenden legacy-analytics-Systemen – zum Beispiel jene, dass vor allem die Arbeit mit anspruchsbasierte Daten oder fehlende Vorhersagewert oder Echtzeit-Fähigkeiten erhalten können, die oben genannten Effizienz durch verbesserte analytische Leistungsfähigkeit.

Moderne data warehouses und andere Analyse-tools

Ein modernes data warehouse müssen flexibel sein, SQL-fähige cloud-basierte und sehr sicher. Schneeflocke-Computing-cloud-basierte Infrastruktur ist ein Beispiel für ein solches system, das sich problemlos skalieren, wie es angeboten wird, um Kunden mit usage-based pricing. Ein data warehouse allein ist jedoch nicht ausreichend für eine enterprise. Werkzeuge müssen bereitgestellt werden, um prep, Transformation und Analyse von Daten.

Alteryx Designer, ein solches tool, ermöglicht Analysten, um prep und Mischung von Daten aus heterogenen Quellen – z.B., CSVs, Datenbanken, Excel-Dateien – in eine effiziente und reproduzierbare Art und Weise, und, noch wichtiger, es beinhaltet räumliche und predictive analytics. Dies ermöglicht den Organisationen, sich zu bewegen, aus Retrospektive und kaum verwertbare Daten, um sofort umsetzbare real-time predictive analytics.

Wichtigsten Strategien für die system-Implementierung

Die Umsetzung eines analytics-Systems (oder der migration eines legacy-Systems) ist nicht ein Projekt durchgeführt werden, ohne sich ernsthafte Gedanken, wie Veränderung ist es geschafft innerhalb einer Organisation. Viele Facetten einer Organisation werden beeinflusst durch solche Projekte. Matthew Morris, Lead Data Enabler auf internationaler Großhandel-club mit Sitz in Washington State, der hat übersehen, sowohl für die Wartung von legacy-analytics-system und die migration auf ein modernes mit einem team von Entscheidenden Daten und Alteryx-tools beachtet einige wichtige Verhaltensweisen oder Strategien, die ergriffen werden sollten, um ein erfolgreiches Projekt:

  • Bekommen Führung buy-in – Vielen-Menschen naturgemäß gegen Veränderungen. Sicherstellung, dass die Führung über das Unternehmen ist verpflichtet, die änderung wird es ermöglichen, eine kohärente messaging angesprochen werden, die für alle Akteure. Es gibt viele Strategien zur Technologieführerschaft buy-in. Ein bemerkenswerter ein, die ADKAR-Modell ist hier beschrieben.
  • Die Wahl einer effektiven partner – Besonders für die mission-kritischen oder strategisch sensiblen Projekten, externe Hilfe ist wichtig. Talentierte Berater können sich vermehren Mitarbeiter Fachkräftemangel und bringen kritische Erfahrung (und den Erfahrungen aus anderen Projekten).
  • Vorhanden sein – Projekt-Leiter sollten verbringen viel Zeit vor Ort bei den verschiedenen Standorten, wo die Arbeit geschieht, um sicherzustellen, dass die ordnungsgemäße Ausbildung und Datenkonvertierung. Während der Ausbildung, nicht nur verlassen sich auf Klassenzimmer-Stil training; vielmehr setzen Sie sich mit Benutzer und die Arbeit durch die tatsächliche Tag-zu-Tag Probleme.
  • Zug-Superuser – Eine erfolgreiche Analytik-system ermöglicht den Benutzern – vor allem-Taste, super-Benutzer – verwenden Sie die Anwendung auf Ihren eigenen und nicht davon abhängen, Bericht, Anforderungen an ein analytics-Abteilung. Beachten Sie auch die Einrichtung eine offene Sprechstunde, wo super-Usern oder gemietet werden, die Technologie-Partner kann führen den Benutzer durch spezifische Tag-zu-Tag-Verfahren.
  • Ehrlich sein und humor – letzteres kann dabei helfen, Leute davon zu überzeugen, zu geben einem neuen system eine chance. Ehrlich gesagt baut rapport innerhalb einer Organisation, vor allem in einem anspruchsvollen Projekt. Wenn man die Umwandlung von einem legacy-analytics-system zu einem neuen, ist es wichtig, Empathie mit den Nutzern. Sie mache Ihre Arbeit auf dem alten system seit Jahren; Ihre Befürchtung ist natürlich.
  • Machen Sie sich Freunde mit dem problem-Personen – Versuchen, die Zusammenarbeit mit so genannten problem-Personen. Es wird Ihnen helfen, als einen Projektleiter zu bestimmen, warum Sie negativ sind und zeigen, dass Sie einfühlsam auf Ihre sorgen und sind persönlich investiert in einen erfolgreichen übergang. Beachten Sie jedoch, gibt es eine Minderheit von Anwendern, die sich weigern, die änderung zu akzeptieren. Für das Projekt erfolgreich zu sein, kann es notwendig sein, sich zu bewegen auf und hoffen, dass Sie kommen um, wenn das Projekt erfolgreich ist.
  • Ein Krieger und ignorieren Grenzen – Manchmal ist es wichtig zu stoppen, Verzögerungstaktik, wie eine fülle von treffen und nur vorwärts zu bewegen. Zusätzlich, wie Durchsetzungsvermögen verwendet werden muss, so ändern Sie den Umfang von dem Projekt, wenn es ist notwendig, um die Organisation funktionieren.
  • Werden nach go-live für das Projekt clean-up – Gleichermaßen wichtig für ein effektives management während des Projekts selbst ist, wie die post-production-Zeit verwaltet wird. Betrachten Sie persönlich zu Fuß durch jedem Büro oder Schrank und reden für jeden Benutzer, um zu sehen, wie Sie mit dem neuen system und, falls nötig, korrigieren Sie etwaige Wissenslücken oder übrig gebliebene Fragen. MindTools hat einen ausgezeichneten Artikel, dass weiter diskutiert die Notwendigkeit für die post-implementation reviews, um sicherzustellen, dass die gelieferte Projekt arbeitet.

Morris ‚ Tipps für ein erfolgreiches Projekt zusammengefasst werden können in zwei einfache Punkte:

  • Verbringen Sie Ihre Zeit mit den Benutzern
  • Denken Sie daran, dass die Projekt-plan ist nicht das Gesetz, es ist ein Leitfaden, scope creep ist eine Sorge, aber die Gewährleistung der Organisation buy-in ist mehr als oft nicht das Risiko Wert. Denken Sie daran,
  • Das Projekt plan existiert, für die Organisation, nicht die Organisation für das Projekt zu planen.

    Die bottom line

    Mit diesen Werkzeugen und Methoden hilft Organisationen im Gesundheitswesen erfolgreich zu implementieren oder migrieren analytics-Systeme. Als Ihre Benutzer mehr Vertrauen, die Integration der advanced-analytics-tools in Ihrer täglichen Arbeit, können Sie erwarten, dass mehr Prozess-und Qualitätsverbesserung Initiativen ergriffen werden.

    Als Ergebnis, die Organisation wird mehr Einladend und weniger besorgt über die änderungen, deren Erfolg abhängig ist von der anspruchsvolle Analysen, wie andere Zahlungs-Anordnung (z.B., gebündelt oder capitated Zahlungen). Entscheidungsträger und Analysten wissen, dass Sie verlassen sich auf die Nutzung von Echtzeit-Vorhersage-tools zu erreichen, benötigt, Kosten-und Qualitätsziele.

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