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KUNDENBERICHT

Washington State Department of Health: Mit Datenanalyse zu mehr Gesundheit

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Zentrale Herausforderungen

COVID-19 zwang die Gesundheitsbehörde des Bundesstaats Washington, ihre Bemühungen um die Verlagerung von Analysen in die Cloud zu beschleunigen. Die Menge der Daten, die aus alten Transaktionssystemen und Referenztabellen von Krankenhäusern, Schulen und Klinikstandorten eintrafen, überforderte die traditionellen Prozesse, und auch virtuelle Maschinen konnten das Problem nicht lösen. Das öffentliche Gesundheitswesen war in den letzten 50 Jahren unterfinanziert, und seine Datensysteme spiegeln dies wider. Nahezu jedes Datensystem wurde für einen einzigen Zweck entwickelt, ist übermäßig angepasst und nicht mit anderen Systemen kompatibel. Das öffentliche Gesundheitswesen benötigt eine schnelle Datenanalyse, um informierte Entscheidungen und Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu unterstützen. Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie daher in langwieriger und mühsamer Arbeit bereinigt, umgewandelt, standardisiert und umstrukturiert werden, bevor sie abgefragt werden können. Die Tools zur Vereinfachung oder Zentralisierung dieses Prozesses waren nicht verfügbar, was sowohl eine lange Zeit für die Gewinnung von Erkenntnissen als auch eine große Menge an doppelter Arbeit durch die Data Analysts der Agentur zur Folge hatte.

Wie Designer Cloud dieses Problem gelöst hat

Designer Cloud befindet sich innerhalb der internen CEDAR-Plattform (Cloud Environment for Data Analytics and Reporting) auf Microsoft Azure. Hier können Data Scientists auf die Rohdaten zugreifen und analysefreundliche Tabellen für Programm-Analysts erstellen. Programm-Analysts können dann auf diese nutzbaren Datasets zugreifen und Daten in der Cloud schnell untersuchen, bereinigen, standardisieren und für die Analyse umwandeln. Designer Cloud ist für Data Analysts intuitiv und ermöglicht es ihnen, vertraute Funktionen in Designer Cloud viel einfacher auszuführen als in R oder SAS. Personen, die für die Sicherung der Datenqualität zuständig sind, schätzen die einfache Standardisierung, die verschiedenen Clustering-Algorithmen und die Möglichkeit, Freitext schnell in kategoriale Daten umzuwandeln.

VORTEILE DER VERWENDUNG VON ALTERYX
Datenqualität

Saubere, verwertbare und analysierbare Datasets ermöglichen die Gewinnung von Erkenntnissen aus umfangreichen Daten, die zwar gesammelt, aber nicht analysiert wurden.

Zusammenarbeit

WA DoH hat Workflows entwickelt, mit denen Tabellen für komplexe Analysen über mehrere Teams hinweg aktualisiert wurden, und hat die Zeit, die Data Analysts unabhängig voneinander für die Datenvorbereitung aufwenden, um 25 % reduziert.

Gesteigerte Produktivität

Etablierte Datenpipelines, die Teams selbst erstellen, zentral bereitstellen verwalten können, haben eine Self-Service-Kultur geschaffen. Damit wir die Abhängigkeit von der IT-Abteilung deutlich reduziert.

 

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