数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜

发布时间:2018.11.23来源:数据治理浏览量:11次标签:数据治理



        数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜。“它是什么?我该怎么做?我在哪里可以买到它?“它引起了一些想法。  数据治理是一组流程,可确保在整个企业中正式管理重要数据资产。数据治理确保数据可以信任,并且可以使人们对由于数据质量低而发生的任何不利事件负责。它是对组织数据资产的可用性,可用性,完整性和安全性的管理。最佳实践数据治理计划包括一个管理机构,该机构致力于制定标准,完善程序并为所有数据资产创建问责制。

        数据治理通常首先在没有分析程序或新分析的组织中有机地发生。随着数据问题和关注的出现或更频繁,更正式的管理主导工作通常会发生变化。如果数据治理不明显,那么数据就不会受到管理,数据质量和可信度本身就会受到怀疑。

用于分析成熟度的HIMSS Analytics采用模型(AMAM)提供了一个路线图,帮助医疗保健组织开始和推进他们的分析之旅,其中一个模型的重点领域是数据治理。AMAM帮助组织以自然演化的方式开发数据治理。

        较低的AMAM阶段“数据治理秘密成分”旨在启动和帮助组织处理数据质量,安全性,及时性并传播对数据资产的理解。

更高级别的AMAM阶段数据治理要求可确保分析活动“动摇并”,以便与组织的规划进行战略性调整。逐步改进数据治理由以下关键因素表示:

        第0阶段:分散的解决方案和方法

        第1阶段:分析策略,提供高管支持,定期会议

        第2阶段:患者登记表演变,主数据管理,数据素养

        第3阶段:标准术语,外部数据发布政策和流程

        第4阶段:广泛可访问的分析驱动的仪表板跟踪KPI

        第5阶段:支持组织范围内基于质量的绩效评估

        第6阶段:负责管理护理经济学(成本和质量)

        第7阶段:与组织的战略,财务和临床领导力紧密结合

        每个阶段的AMAM数据治理要求都被设计为路线图,以帮助医疗保健提供商吸收强大,个性化,全面的数据治理计划,从而实现各种临床,运营和财务分析洞察(配方)。

        分析配方中的其他关键成分需要新数据,高级分析技能和支持性基础架构。我们将概述这个由4部分组成的博客系列的其他部分。


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