Q：
ビッグデータ分析の実装と使用に関して、企業が犯しがちな重要な間違いは何ですか？
A：10年以上にわたり、医療組織は、患者の転帰を改善するためにデータに関するより良い意思決定を行うことのみを目的として、数百万ドルを投資してデータウェアハウスとデータアナリストの軍隊を構築してきました。 歴史的な問題は、これらのウェアハウスと分析だけでは十分ではないということでした。それらが提供する分析、レポート、ダッシュボードの洞察は実用的ではないからです。 彼らは単に何が起こっているのかを報告するだけですが、洞察では、それがなぜ起こっているのか、1）オペレーションへの影響がネガティブな場合に将来起こるのを防ぐ、または2）望ましいポジティブな結果を奨励するためにできることを説明することはできません。
現在、「何が起こっているのか」を単に理解するのではなく、インフラストラクチャとテクノロジーが「なぜ」「何をすべきか」を理解する時代になりました。LeanTaaSでは、まず、歴史的な電子医療記録を採掘します（ EHR）データと洗練されたアルゴリズムを使用して、傾向とパターン（プラスとマイナスの両方）を見つけます。 次に、制約のあるリソースへのアクセスを改善し、病院または輸液センターでの患者の待ち時間を短縮し、スタッフの満足度を高め、医療提供の全体コストを削減するための運用上の問題に対処する規範的なガイダンスを提供します。
残念ながら、ビッグデータ分析企業の大部分は、膨大なデータを備えたダッシュボードとレポートツールのみに注力しています。 しかし、データの単なる提示よりも、分析企業に期待する時間です。 データはストーリーを伝え、意味のあるプロセスの変更をもたらす推奨事項を作成する必要があります。 このソリューションは、「問題を賞賛する」だけでなく、最前線で毎日何百もの具体的な決定を下すのに十分な具体的な正確な予測を作成し、推奨事項を生成できる必要があります。
