A utilização de dados em processos tomada de decisão é uma estratégia que vem sendo adotada com eficiência por empresas de diversos segmentos.
Uma das novidades do mercado é a implementação de big data na saúde, uma tecnologia voltada para a captação e cruzamento de dados e também pode ser aplicada para fazer o monitoramento do estado de saúde de um paciente, em tempo real.
Quer saber mais sobre essa importante inovação e descobrir como pode potencializar o seu negócio? Então, leia com atenção este post.
Aplicabilidade do big data na saúde
Principalmente por facilitar o monitoramento do tratamento do paciente, o big data vem sendo aplicado para cruzar informações envolvendo diagnósticos, intervenções e terapias realizados em outros países. A área de pesquisa também já vem alcançando avanços relevantes, a partir da sua utilização na busca da cura para doenças complexas.
Segundo consultores especializados, os algoritmos disponíveis em bancos de dados públicos ao redor do mundo vêm sendo analisados para observar os padrões de mutação do vírus da Imunodeficiência Humana (HIV), por exemplo. Os pesquisadores também trabalham com o cruzamento de dados para analisar casos de diferentes tipos de câncer, incluindo até os menos comuns, cujos protocolos de tratamento ainda não foram consolidados.
Vantagens do big data
Algumas empresas já perceberam que a implementação da tecnologia para captar e cruzar dados pode trazer diversos benefícios. Desde o ganho tempo à redução de custos, passando por tomadas de decisão mais precisas e eficientes.
Listamos algumas dessas vantagens e explicamos como a aplicação do big data na área de saúde pode ajudar na gestão do seu negócio e alavancar os resultados, inclusive financeiros.
1. Mais precisão para a tomada de decisões
As tecnologias inteligentes de cruzamentos de dados podem ser muito eficientes e trazer agilidade a processos de tomada de decisão. Na área médica, elas vêm contribuindo ao viabilizar a chamada medicina de precisão.
Os dados captados podem mensurar o desempenho de medicamentos e gerenciar o tratamento de pacientes. Essas informações, quando analisadas por algoritmos específicos, podem ser úteis para orientar a equipe médica assistencial e seus apoiadores, reduzindo a probabilidade de erros.
2. Maior volume de dados armazenados
O big data possibilita que médicos trabalhem com informações armazenadas em bancos instalados na nuvem (cloud computing). A partir dessas informações obtidas em bancos privados de dados médicos e clínicos de pacientes, os algoritmos entram em ação.
Com esse suporte, os profissionais podem acompanhar a saúde de seus pacientes e prescrever exames de forma automática e mais detalhada.
3. Personalização do atendimento
Entre as vantagens mais destacadas quando se fala da utilização de big data na saúde, está a possibilidade de identificar, com precisão, as necessidades específicas de cada paciente.
Isso permite aos médicos traçar um atendimento personalizado, trabalhando de forma mais eficiente e dinâmica. Graças às tecnologias, eles conseguem conduzir o tratamento de doenças crônicas de uma maneira sistemática, focada nas especificidades de cada caso.
4. Redução de custos
A utilização de dados de qualquer origem e a possibilidade de cruzá-los entre si auxilia em diversos processos no setor de saúde, acelerando a definição de diagnósticos e melhorando a qualidade da prestação de cuidados médicos.
Quando analisados, esses dados podem trazer respostas que impliquem em economia de tempo e redução de custos, como a prescrição eletrônica de relatórios clínicos.
O big data também pode ser combinado com outras ferramentas de análise para executar tarefas relacionadas a negócios e gestão. Juntas, as tecnologias podem trabalhar na identificação de possíveis fraudes e ajudar a detectar a raiz de problemas, defeitos e falhas.
5. Diagnósticos cada vez mais completos
O big data tem se revelado como uma ferramenta eficiente para detectar doenças ainda em seus estágios iniciais. Mas além da vantagem de facilitar os diagnósticos precoces, a tecnologia permite ainda que se obtenha análises e resultados mais amplos dos casos dos pacientes.
Com todas essas vantagens, é bem provável que você esteja convencido do quanto a implementação de big data na saúde pode beneficiar o seu negócio. Mas caso você ainda tenha dúvidas, entre em contatocom a Know Solutions. Nossa equipe está à sua disposição!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?