Binnen jouw zorgorganisatie is er veel waardevolle data aanwezig. Al deze data kan gebruikt worden om ervan te leren en onderbouwde beslissingen te nemen. Je maakt misschien gebruik van Business Intelligence (BI) tools om tot deze beslissingen te komen.
Doordat je in bepaalde mate gebruikt maakt van data zijn er best veel redenen te bedenken waarom je geen dataplatform nodig hebt. Het kan zijn dat data op verschillende plekken ook werkbaar is. Of dat je analyses van een database uitvoert op operationele systemen. Wij nemen je 7 keer mee waarom jij geen dataplatform nodig hebt. Of misschien juist wel…
1. Alle data op verschillende plekken is ook werkbaar
In een organisatie bevindt de data zich vaak op meerdere plekken, verspreid over aparte operationele systemen. Deze kunnen ook nog op verschillende locaties staan. Zo kan het financiële systeem bijvoorbeeld op een eigen server staan, terwijl het ECD in de Cloud staat.
In een datawarehouse wordt data uit verschillende bronnen naar één centrale plek gebracht. Bij het maken van analyses hoeft er dan maar verbinding gemaakt te worden met één database. Je zou het kunnen vergelijken site van bol.com.
Hier worden eigen producten aangeboden, maar ook die van andere leveranciers. Je kan op zoek naar die producten, ze met elkaar vergelijken en bestellen, allemaal binnen één omgeving.
2. Analyses van een database voer ik uit op operationele systemen
Jij voert je analyses uit van een database uit op een operationeel systeem. Terwijl het vaak geen goed idee om complexe analyses direct uit te voeren op de database. Die systemen zijn gebouwd voor het verwerken van transacties met een beperkte hoeveelheid data. Bij analyses en rapportages gaat het meestal om grote hoeveelheden data en complexe berekeningen.
Het draaien van een analyse zal dan zeker een negatieve invloed op de performance het operationele systeem. Een datawarehouse is speciaal ontworpen voor het maken van analyses. Het opvragen van data heeft dan ook geen invloed op de operationele systemen.
3. Ik kan zelf ook wel de databronnen kopiëren
Het naar één plek brengen van de data houdt niet in dat alles zo maar één op één wordt gekopieerd. De data uit de verschillende systemen wordt omgezet naar één samenhangend geheel en op een juiste manier gecategoriseerd. Hierdoor kan de data aan elkaar gerelateerd en met elkaar worden vergeleken.
4. Ik weet wel ongeveer de begrippen achter de databronnen
Voor één begrip kunnen er meerdere definities zijn: Wat wordt er verstaan onder omzet, winst, hoeveel uur werkt een fulltimer etc.? Om een goede analyse te kunnen maken en om verschillende cijfers met elkaar te kunnen vergelijken is het belangrijk dat die begrippen goed gedefinieerd zijn.
In het datawarehouse is vastgelegd wat die definities zijn. Hierdoor kunnen we ervan uitgaan dat berekeningen altijd op dezelfde manier gedaan worden.
5. De ‘totalen’ kan ik zelf los berekenen met mijn bronbestanden
In analyses hoeft de data meestal niet op het meest gedetailleerde niveau getoond te worden, maar bijvoorbeeld totalen per maand. Deze totalen zitten niet altijd in de brondatabase. In het datawarehouse worden dit soort totalen vooraf berekend. Dit levert een aanzienlijke tijdswinst op.
6. Het is prima als iedereen zelf inlogt in het systeem
In een applicatie is de toegang goed geregeld voor de ‘voorkant’ van de applicatie. Dit is anders bij de toegang tot de ‘achterkant’ van de database. Dit moet apart worden geregeld. Bij een datawarehouse hoeft de afscherming maar op één manier en op één plek geregeld te worden. Hierdoor wordt het beheer overzichtelijker en minder foutgevoelig.
Recente gebeurtenissen hebben uitgewezen hoe belangrijk privacy waarborging is in grote databestanden. Vanuit dat juridische perspectief is het van belang om data te voorzien van de juiste autorisaties en het meervoudig versleuteld op te slaan.
7. Historische data heb ik niet nodig
Vaak is er bij zorgorganisaties geen historische data beschikbaar. In een operationeel systeem wordt na een mutatie niet altijd de vorige waarde bewaard, terwijl dit voor analyse doeleinden zeer interessant kan zijn. Dit is veelal juist de input om aan de hand van historische data onderbouwde beslissingen te nemen. In een datawarehouse kan de historische data ook bewaard en geraadpleegd worden.
Wanneer data wel voor jou gaat werken
De bovengenoemde punten zijn 7 redenen waarom je geen dataplatform nodig hebt. Of misschien is er een plek waar juíst die zeven punten voor jou gaan werken. Dat kan zijn in de vorm van een Datawarehouse. Dit is een database waar alle relevante data van een organisatie is samengebracht. Als BI-consultant houd ik mij dagelijks bezig met het ontsluiten, analyseren en visualiseren van data. Hierbij maak ik vrijwel altijd gebruik van een datawarehouse.
Met behulp van BI zetten we de data om in kennis. De data hiervoor kan uit verschillende losse bronnen komen zoals Excel, de financiële administratie, het ECD etc. Echter, in veel gevallen is het gebruik van een datawarehouse een betere methode om op te analyseren.
Download de explainer ‘Alle data van jouw zorgorganisatie in één platform’
In de Explainer nemen wij jou mee in alle mogelijkheden van het Datawarehouse. Zo heb je de mogelijkheid om toegang te krijgen in je eigen dataplatform in de cloud, waar alle databronnen en connectoren met jouw dataverbindingen veilig beheerd worden. Vervolgens voeg je eigen datasets toe en creëer je BI-mogelijkheden. Dan gaat data pas écht werken als een gids voor jouw zorgorganisatie!
In de Explainer: ‘Dataplatform as a service’ lees je alles over:
✔ Hoe het dataplatform jouw zorgorganisatie sturing geeft in de bedrijfsvoering
✔ Benut de potentie van BI en Data Science
✔ Klantcases Trubendorffer en MoleMann
✔ Hoe schaalbaarheid, real time en security leidend zijn
