Garantindo dados confiáveis para BI com Tasy na saúde
Para gestores de TI como Carolina, garantir dados confiáveis em instituições de saúde que utilizam o sistema Tasy é um desafio fundamental para o sucesso do Business Intelligence (BI). Com dados inconsistentes ou incompletos, a tomada de decisões estratégicas fica comprometida, impactando processos e resultados. Este artigo apresenta um panorama claro dos obstáculos enfrentados, soluções práticas com BI e indicadores relevantes para transformar dados em decisões eficazes e confiáveis.
O Desafio Central
O Sistema Tasy, amplamente adotado por hospitais, clínicas e laboratórios, integra múltiplas fontes de dados da área da saúde. Porém, a principal dificuldade enfrentada por Carolina é assegurar a qualidade e confiabilidade desses dados para que sejam efetivamente usados em BI. Problemas como registros duplicados, dados incompletos, inconsistentes ou desatualizados, e a dificuldade na integração entre módulos e sistemas externos geram silos que aumentam a complexidade da análise e podem comprometer decisões importantes em tempo real.
A Solução com BI
A implementação de uma solução de BI adaptada ao ambiente Tasy deve focar em:
- Governança de dados: Definição de políticas claras para qualidade, integração e atualização dos dados.
- ETL eficiente: Extração, transformação e carga dos dados do Tasy de forma padronizada para o BI, garantindo a integridade dos dados.
- DASHBOARDS intuitivos e customizados: Para que Carolina tenha acesso rápido e fácil a indicadores que refletem a realidade, apoiando a tomada de decisão.
- Monitoramento contínuo: Controle automatizado de qualidade dos dados e alertas para inconsistências.
Exemplos e Indicadores
Confira a comparação de alguns indicadores antes e depois da implantação de BI com dados confiáveis integrados ao Tasy:
| Indicador | Antes do BI | Depois do BI |
|---|---|---|
| Taxa de ocupação de leitos | Inconsistente, dados divergentes entre setores | Precisão em tempo real, possibilitando ajustes operacionais |
| Tempo médio de atendimento | Dados atrasados e sem padronização | Dados atualizados e análise de gargalos em dashboards |
| Custo por paciente | Dificuldade em cruzar informações financeiras e clínicas | Informações integradas e custo real calculado com precisão |
| Taxas de infecção hospitalar | Relatórios fragmentados e pouco confiáveis | Métricas consolidadas e monitoramento ativo para prevenção |
Superando Barreiras com Plano de 90–120 dias
Para assegurar uma implantação eficaz de BI com dados confiáveis do Tasy, um plano executivo intenso deve ser seguido:
- Dia 1-30: Mapeamento completo dos dados existentes no Tasy, identificação de fontes críticas e lacunas.
- Dia 31-60: Implantação da governança de dados, políticas de qualidade e automação de ETL.
- Dia 61-90: Desenvolvimento de dashboards customizados para os principais indicadores de saúde e gestão.
- Dia 91-120: Capacitação dos usuários, monitoramento contínuo da qualidade e ajustes conforme feedback.
Checklist para garantir dados confiáveis em BI com Tasy
- Definir responsáveis pela governança de dados e comunicação interdepartamental.
- Estabelecer processos padronizados de extração e integração de dados do Tasy.
- Implementar mecanismos automatizados para validação e limpeza de dados.
- Criar dashboards focados nas necessidades específicas de gestão e operação.
- Capacitar equipes para análise correta e uso estratégico dos dados.
Garantir dados precisos e confiáveis proveniente do Tasy é essencial para que gestores como Carolina possam transformar informações em decisões estratégicas que melhorem o atendimento, otimizem recursos e reduzam custos na área da saúde.
Invista em uma solução de BI que integre, valide e apresente dados de forma clara para sua instituição. Entre em contato para receber consultoria especializada e começar a transformar dados em resultados concretos.
Fontes
Posts Relacionados
- Melhores práticas para garantir a qualidade dos dados em projetos de BI na saúde
- Como garantir dados precisos integrando BI e Tasy em Saúde
- Como garantir qualidade de dados para BI em instituições de saúde
Image by: olia danilevich
https://www.pexels.com/@olia-danilevich
