Capítulo 1
Alinear el propósito, la estrategia y el liderazgo
A la hora de planificar una iniciativa de analítica, las organizaciones se beneficiarán de una clara ambición, un fuerte liderazgo y una hoja de ruta para el cambio.
1. Expresar la ambición
Las iniciativas de analítica deben comenzar con un claro sentido del propósito, basado firmemente en la necesidad o el problema del usuario del servicio que debe ser abordado. Sara Vaezy, Directora de Estrategia Digital y Desarrollo Empresarial de Providence, cree que la clave es identificar correctamente el problema desde el principio. "Siempre hemos adoptado un enfoque que da prioridad al problema o a la oportunidad, y eso nos ha hecho centrarnos en todas las demás cosas de apoyo, incluidos los datos y la analítica, que necesitamos..."
En última instancia, hay que aportar esa experiencia humana y vivida a cualquier modelo. Hablar primero con los sujetos de los datos, antes de ir a hacer cualquier tipo de aprendizaje automático o de reunir cualquier dato.
También es importante asegurarse de que las necesidades de los pacientes o de los usuarios de los servicios sean el centro del diseño de la solución. "En última instancia, hay que introducir la experiencia humana en cualquier modelo. Hay que hablar primero con los sujetos de los datos, antes de ir a hacer cualquier tipo de aprendizaje automático o de reunir cualquier dato", afirma Pye Nyunt, responsable de Insight e Innovación de LBBD.
2. Garantizar que los líderes impulsen el cambio
Todas las organizaciones estudiadas tenían algo en común: el fuerte apoyo de los altos cargos, abiertos a nuevos enfoques. "Así es como podemos hacer las cosas que hacemos, porque tenemos una alta dirección que piensa de forma innovadora", dijo el director de servicios de LBBD, Gill Wilson. "No están limitados por la forma en que se hacían las cosas antes; tienen mucha visión de futuro".
Una forma eficaz de ganarse la adhesión de los líderes es dar voz a los pacientes y usuarios de los servicios desde el principio. Colleen Fox, Directora de Atención Centrada en la Persona de Ontario Health (Cancer Care Ontario), explicó: "Es muy diferente cuando escuchas a un paciente contar su historia... Cuando dicen: 'esto podría haberme beneficiado' o 'este sistema estaba en marcha y así me ayudó', eso ha sido muy poderoso para nosotros, para la aceptación de los líderes".
Una vez que los líderes están a bordo, es importante que se conviertan en defensores del proyecto, para explicar la necesidad del cambio y transmitir el entusiasmo a toda la organización. En Ontario Health, la directora regional de oncología para la atención centrada en la persona, Christine Peters, describe una figura concreta de la fase inicial del proyecto: "Tuvimos una jefa provincial que supervisaba algunos programas, sobre todo el de enfermería... Realmente fue una fuerza de convocatoria, no sólo internamente en la organización para poner algo en marcha, sino también de cara a los hospitales que prestan servicios oncológicos". En la actualidad, Ontario Health cuenta con personal clínico y directivos de toda la organización que defienden el programa y siguen promoviendo su visión.
3. Trazar objetivos claros y una hoja de ruta
Objetivos claros, una hoja de ruta y un plan de recursos deben respaldar la iniciativa de la analítica. Según Derek Streat, emprendedor residente y director ejecutivo de DexCare de Providence: “Muchas iniciativas en los sistemas de salud mueren porque no hay una organización que señale una montaña en el horizonte diciendo, 'esa es la montaña que nosotros vamos a escalar, y así es como vamos a consegiurlo... y así es como vamos a dotarlo de personal'".
Para ayudar a las organizaciones a iniciar su camino, el informe completo del estudio incluye un diagnóstico para evaluar la preparación para adoptar soluciones analíticas, incluyendo algunas preguntas clave que deben abordarse internamente y con posibles socios.
4. Adaptar el programa a las condiciones locales
Los programas de analítica deben adaptarse al contexto local. En el condado de Hillsborough, el apoyo y la financiación del condado permitieron que la intervención se impulsara a nivel local, garantizando que el Sistema de Evaluación y Preservación de la Familia encapsulara las necesidades locales. Christopher Card, Jefe de Atención Comunitaria de Eckerd Connects, el contratista privado que presta servicios de atención infantil y juvenil en el condado, cree que es importante trabajar con las organizaciones que ya están sobre el terreno y que las familias conocen. Esto garantiza que la solución pueda basarse en la confianza que estas organizaciones ya tienen en la comunidad.
Aunque el condado de Hillsborough aprovechó las ideas y la estructura general de la plataforma basada en un trabajo anterior de EY en Australia, todos los participantes se esforzaron por asegurarse de que reflejara realmente las realidades locales en lugar de imponer una plantilla preexistente. Heather Cazzola, Directora de Desviación y Prevención de Eckerd Connects, dijo: "... el marco y todo lo que hemos hecho es muy diferente de la plataforma en Australia... Realmente han sido capaces de adaptarse a las necesidades específicas de nuestro condado y estado..."
5. Promover la colaboración
La colaboración, tanto interna como externa, es fundamental. Ontario Health reunió muchas disciplinas de la organización: el equipo jurídico, el equipo de privacidad, el equipo de servicios técnicos y el equipo de datos y analítica. Colleen Fox explicó: "Muchos equipos internos han tenido que reunirse para poner en marcha las PROMs y garantizar que sigan siendo sostenibles en nuestro sistema".
La colaboración externa entra en juego cuando los conjuntos de datos son propiedad de diferentes organizaciones o cuando diferentes organizaciones son responsables de la prestación de servicios. Todos los stakeholders deben participar desde las primeras fases de la planificación, para que tengan una idea clara de la visión y los objetivos generales, del papel que desempeña su organización en la consecución de los mismos y de cómo se utilizarán los datos y la analítica para alcanzar los objetivos. Los stakeholders deben ponerse de acuerdo sobre las mediciones compartidas del éxito con las que todos tendrán que rendir cuentas.
El condado de Hillsborough, por ejemplo, ha creado una visión compartida del futuro de los servicios infantiles en toda la zona. "Hay que colaborar, reunir a la gente y dedicar el tiempo necesario para que se adhieran a la visión compartida... Luego, incluirlos en la ejecución en la medida de lo posible, para que sea una ejecución a nivel local, para que sigan participando y siendo conscientes y se mantengan en su equipo para conseguirlo", dijo Christopher Card. Esta visión compartida, y una nueva cultura de colaboración, ya han empezado a romper las formas aisladas en que se prestan los servicios sociales. El equipo también cree que reduce el riesgo de que un proyecto se abandone si su principal defensor deja la organización.
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Capítulo 2
Crear el caso de negocio para una financiación adecuada
Conseguir financiación siempre será un reto. Es fundamental identificar los ahorros a largo plazo, buscar ganancias rápidas y explorar las asociaciones comerciales.
1. Identificar el ahorro a largo plazo
Las soluciones analíticas requieren una inversión considerable, y la financiación no siempre es fácil de conseguir, sobre todo cuando los gobiernos están limitados por ciclos presupuestarios a corto plazo. Para hacer frente a esta situación, las organizaciones deben demostrar los probables beneficios a largo plazo, incluido el potencial de reducción de los costos en las fases posteriores. Ramin Kouzehkanani, CIO del condado de Hillsborough, explicó: "Creo que el costo de no hacerlo es, en última instancia, mayor que el de hacerlo, especialmente cuando [los organismos públicos] comprenden y consideran los resultados de la prevención y el costo de mantenimiento y funcionamiento de sus sistemas heredados".
En el Reino Unido, ayuntamientos como el de Barking y Dagenham se centran en los servicios preventivos siempre que es posible, sobre todo en ámbitos como la asistencia social, porque reduce los costos y mejora los resultados para los usuarios de los servicios. El ayuntamiento de Barking y Dagenham ha comprobado que la información generada a través de One View ha contribuido a reducir el uso de alojamientos temporales, lo que ha supuesto un importante ahorro. Al ayudar a los ciudadanos a no endeudarse y permanecer en sus propios hogares, One View también ayuda a mantener los ingresos de los impuestos municipales, protegiendo a su vez otros servicios.
Creo que el costo de no hacerlo es, en última instancia, mayor que el de hacerlo, especialmente si [los organismos públicos] tienen en cuenta los resultados de la prevención y el costo de mantenimiento y funcionamiento de sus sistemas heredados.
2. Apuntar a las victorias rápidas
Algunas organizaciones se centran en conseguir resultados rápidos que demuestren los beneficios y superen el reto de los cortos ciclos de financiación política. Rhodri Rowlands, director de programas de soluciones comunitarias del LBBD, sugiere: "Tratar de empezar a pequeña escala y... demostrar su valor. Utilizarlo como mecanismo para atraer a otros al camino...". Al cabo de dos años, tras haber demostrado el valor de las primeras soluciones basadas en datos, tanto a nivel interno como externo, el LBBD estaba preparado para asociarse con una organización externa, lo que le permitió ofrecer una plataforma a gran escala que daba apoyo a más de 400 empleados.
3. Explorar las asociaciones comerciales
Para algunos, las asociaciones comerciales han resultado importantes para encontrar soluciones más rentables. En Israel, Sheba utiliza mecanismos creativos para involucrar a médicos, investigadores y científicos de datos en su trabajo. A través de asociaciones comerciales, ha encontrado la manera de combinar sus datos y conocimientos clínicos con la experiencia digital de la industria, lo que le permite desarrollar innovaciones digitales de vanguardia sin el respaldo de presupuestos multimillonarios. Nathalie Bloch, antigua directora del Centro de Innovación de Big Data e Inteligencia Artificial, explicó: "... con mucha colaboración... y creando negociaciones en las que ambas partes ganan la situación, con la industria, entonces somos capaces de crear proyectos muy bonitos sin un alto presupuesto".
Capítulo 3
Crear confianza pública en el uso de los datos
Para superar la desconfianza de los pacientes y los usuarios de los servicios, las organizaciones deben demostrar los beneficios de los proyectos de analítica.
1. Crear confianza en el uso de los datos
La investigación de EY ha demostrado que el público en general sigue siendo escéptico y cauteloso respecto al uso de sus datos. En particular, a menudo se sienten incómodos con la combinación de fuentes de datos para desarrollar una imagen más completa. Nuestra encuesta Connected Citizens, realizada a 12.000 ciudadanos de 12 países, reveló que alrededor del 40% está en contra de que se compartan sus datos personales. Por lo tanto, la creación de confianza no puede seguir siendo una idea tardía. Hay que probar y demostrar el beneficio público de compartir los datos.
La aceptación por parte de los pacientes y usuarios de los servicios del uso de sus datos es fundamental para el éxito de los programas de analítica. El programa de Ontario Health depende de que los pacientes se tomen la molestia de rellenar los cuestionarios sobre su propia salud antes de las consultas. La organización es muy consciente de que, sin la participación de los pacientes, no se recopilarán datos. "No hay ninguna iniciativa ni comité que funcione sin que haya al menos dos pacientes y cuidadores en la mesa", dijo Joanne MacPhail, representante de Patient and Family Advisors.
Mientras tanto, LBBD reconoce la controversia sobre los algoritmos. Su estrategia de comunicación subraya que One View no toma decisiones sobre la vida de las personas, sino que la plataforma presenta la información agregada a un profesional que puede interrogar los datos para tomar decisiones más informadas.
La construcción de la confianza de los pacientes y los usuarios de los servicios también puede verse facilitada por el uso de "caras conocidas", como médicos o trabajadores sociales, para explicar los beneficios. En el condado de Hillsborough, el equipo cree que esta es una razón fundamental por la que el cambio debe ser impulsado por organizaciones que ya están activas en la comunidad.
No hay ninguna iniciativa, ningún comité que haga algún trabajo sin que haya al menos dos pacientes y cuidadores en la mesa.
2. Ser transparente
Las organizaciones de HHS deben especificar qué datos se están utilizando o compartiendo, con quién y con qué propósito. Esto permite al público ver los beneficios y hacer sus propios juicios sobre el valor del intercambio de datos y la analítica.
El LBBD utiliza el escrutinio externo para ayudar a generar confianza. La organización anima a expertos externos a revisar y evaluar sus servicios: por ejemplo, los investigadores del Instituto Ada Lovelace, un organismo independiente centrado en garantizar que los datos y la IA estén al servicio de la sociedad, están estudiando cómo el personal del LBBD utiliza One View y esperan aprender de estas observaciones independientes. El LBBD también está elaborando una Carta de Ética y Transparencia de los Datos que aportará claridad sobre las cuestiones que más inquietud suelen causar al público.
Capítulo 4
Crear marcos sólidos de calidad de datos y gobernanza
Se necesitan salvaguardias para mejorar la riqueza y relevancia de los datos, al tiempo que se deben adoptar normas estrictas para regular quién tiene acceso.
1. Garantizar la calidad de los datos
Las organizaciones de HHS que tienen éxito toman medidas para mejorar la calidad, la riqueza y la relevancia de sus datos disponibles, de modo que sean adecuados para el análisis. Para ello, es necesario establecer salvaguardias que garanticen la pertinencia y la calidad de los datos, incluida la depuración de los mismos para eliminar errores, duplicaciones e información contradictoria. Es importante no subestimar el tiempo que puede llevar convertir la información en conjuntos de datos fiables, coherentes y analizables.
En el LBBD, los datos proceden de múltiples fuentes. "La calidad de los datos era un desafío... Lo bueno de la limpieza de datos es que, aunque es dolorosa al principio, una vez que se ha hecho, se ha creado un guión que puede asegurar que se mantenga la coherencia", dijo Pye Nyunt.
Según Sigal Sina, líder científico de datos del centro de innovación de Big Data e IA de Sheba, el principal desafío de su equipo es recopilar y pre-procesar los datos que se encuentran en más de 40 repositorios aislados en toda la organización, para luego combinarlos en un lago de datos.
Lo bueno de la limpieza de datos es que, aunque es dolorosa al principio, una vez que la has hecho, has construido un script que puede asegurarse de mantener la coherencia.
2. Aplicar una gobernanza sólida
La proliferación de la escala y la disponibilidad de los datos plantea nuevas cuestiones sobre quién debe tener acceso a los datos, qué debe hacer con ellos y qué normas y reglamentos deben aplicarse para protegerlos. Por lo tanto, un enfoque sólido de la gobernanza de la información (IG, por sus siglas en inglés) es fundamental para el éxito de cualquier solución de analítica.
Ontario Health tiene el estatus de entidad prescrita, lo que le permite utilizar la información sanitaria personal con fines de planificación, siempre que se adhiera a estrictos protocolos de gestión y seguridad de datos. Esto incluye una sólida estructura de IG y acuerdos de responsabilidad con cada hospital en los que se especifica qué campos de datos se recogen y por qué. Cada vez que se introduce un nuevo PROM, se somete a una evaluación de riesgos, una evaluación del impacto sobre la privacidad y varios otros puntos de control y procedimientos.
Para Gill Wilson, Directora de Servicios de LBBD, el enfoque de IG le da la seguridad de que está utilizando los datos de forma adecuada: "One View tiene una estructura muy, muy buena, que incorpora la Ley de Protección de Datos, el GDPR [el Reglamento General de Protección de Datos de la UE], de modo que sabes que siempre que entras, sólo tienes acceso a lo que está a tu nivel".
En algunas organizaciones, muchos de los datos compartidos son anónimos. Los conjuntos de datos pueden vincularse de forma centralizada para proteger la identidad de los individuos. Esta técnica es útil cuando los datos pueden agregarse y nunca es necesario conocer los detalles del individuo: por ejemplo, para predecir de qué parte de una autoridad local vendrá la mayor demanda de un servicio.
Sin embargo, si los detalles del individuo pueden necesitar ser conocidos en algún momento – por ejemplo, para proporcionar protección a un niño – anonimizar los datos antes de su uso no es una opción. En este caso, la seudonimización puede explorarse como una forma de aumentar la privacidad de los individuos al tiempo que se permite la reidentificación en caso necesario.
Capítulo 5
Apoyar la adopción y el compromiso del personal
Ningún proyecto de analítica puede tener éxito si el personal no lo acepta. Un buen diseño, apoyo y formación son fundamentales.
1. Involucrar al personal mediante un diseño centrado en el usuario
Muchos médicos y trabajadores sociales consideran que las tecnologías digitales les restan importancia en la interacción con sus pacientes y clientes, y añaden una capa de trabajo adicional a su rutina diaria. Para garantizar que el personal pueda integrar fácilmente la analítica en su trabajo diario, es fundamental diseñar soluciones en función de sus necesidades y preferencias.
Este producto es realmente un esfuerzo de co-desarrollo con otros en líneas críticas de negocio y operación.
Según Nisim Rahman, arquitecto de datos y jefe de equipo del centro de innovación de Big Data e IA de Sheba: "Para construir un sistema que ayude a los médicos, hay que escuchar a los médicos, para entender exactamente lo que quieren". Esta participación de los médicos en el diseño y el desarrollo de las innovaciones también ayuda a que el personal las acepte y facilita la adopción de la innovación en la práctica.
Lo mismo ocurre en Providence, donde la consulta con diferentes líneas de servicio garantizó que el producto final se adaptara perfectamente a su flujo de trabajo. La Vicepresidenta del Grupo y Directora de Productos de Digital Innovations, Maryam Gholami, dijo: "Este producto es realmente un esfuerzo de desarrollo conjunto con otras líneas de negocio y operaciones críticas".
2. Invertir en formación
Proporcionar a los profesionales de primera línea capacitación y apoyo ayuda a que el personal acepte y utilice eficazmente los sistemas de analítica. Lo ideal es que en esta formación participen los miembros del personal que han desarrollado la solución junto con el equipo técnico.
En el LBBD, por ejemplo, la formación ha estado en gran medida a cargo de los campeones de One View: personal de primera línea que orienta a los profesionales sobre cómo acceder y utilizar la herramienta. Es importante que la formación abarque las cuestiones éticas y de integridad relacionadas con el acceso a los datos. Katy Brown, responsable de programas y estrategia, dijo: "Como es lógico, esa fue... la primera pregunta que casi todos nos hicieron en una sesión de capacitación: ¿estamos autorizados a acceder a esta información? Dedicamos bastante tiempo a la capacitación de todo el personal". El equipo también proporciona material de apoyo para futuras consultas, documentos de preguntas frecuentes y capacitación de actualización.
Para otras organizaciones, la capacitación del personal se consideró una oportunidad perdida. Colleen Fox, de Ontario Health, cree que una capacitación obligatoria y estandarizada al principio podría haber sido una buena idea: "Siempre me he preguntado si eso podría haber ayudado, incluso en los primeros días, a prepararnos para el éxito... Es algo que haría de forma diferente si volviéramos a empezar".
3. Destacar las ventajas y responder a las preocupaciones del personal
Como observó Godfred Boahen, antiguo responsable de Políticas, Investigación y Mejora de la Práctica en la Asociación Británica de Trabajadores Sociales, "hay una crisis de cinismo en torno a las tecnologías digitales en el sector de los servicios sociales porque los beneficios no se articulan con claridad".
Es vital que el personal pueda ver cómo la analítica puede beneficiarlos en sus propias funciones: por ejemplo, mejorando la toma de decisiones. En el condado de Hillsborough, uno de los objetivos del Sistema de Evaluación y Preservación Familiar era proporcionar a los investigadores de protección infantil más información sobre sus casos. Esto llevó al equipo a asegurarse de que las aportaciones de los posibles usuarios se incorporaran al sistema desde el principio. Hasta ahora, han visto una aceptación muy positiva del sistema.
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Hay una crisis de cinismo en torno a las tecnologías digitales en el sector de los servicios sociales porque los beneficios no se articulan con claridad.
Es importante que las organizaciones puedan asegurar al personal que las herramientas se utilizarán para mejorar, y no para sustituir, su juicio profesional. En Ontario Health, los responsables clínicos de los PROM visitan cada centro para resolver las dudas del personal. Según Natalie Coburn "Muchas veces se trata simplemente de decir, 'Vale, bien, no estamos recogiendo estos datos con fines de acaparamiento... Tenemos datos de ensayos controlados aleatorios que muestran que si se interviene sobre estos síntomas, los pacientes viven más tiempo'".
Mientras tanto, en el LBBD, hay un buzón de One View en el que el personal puede ponerse en contacto con el equipo del proyecto de forma confidencial para expresar cualquier pregunta o preocupación.
Capítulo 6
Fomentar la innovación continua para integrar el cambio
El entorno para la innovación continua debe ser diseñado y alimentado conscientemente para garantizar el progreso.
1. Evolucionar mediante la evaluación y la retroalimentación
Para garantizar que las soluciones ofrezcan resultados y sigan el ritmo de las necesidades cambiantes de la organización, es necesario un mecanismo de retroalimentación y mejora continua. En el proyecto DexCare de Providence, el personal puede aportar continuamente sus comentarios sobre la herramienta y también está al tanto de futuros desarrollos. Periódicamente, se solicita la opinión del personal clínico y de los proveedores sobre lanzamientos, ideas y proyectos piloto específicos.
En el LBBD, las opiniones del personal de primera línea impulsan las mejoras de One View. La directora del servicio, Jill Gallagher, dijo: "Es necesario obtener las opiniones del personal porque son las personas que lo utilizan día a día, y son muy sinceras. El personal de primera línea nos cuenta muy bien lo que les ocurre y cómo han cambiado las necesidades de las personas a las que atienden. Podemos tomar esa información y adaptar One View para satisfacer esa necesidad".
Otra táctica es reconocer que el fracaso es una parte intrínseca del éxito final. Nathalie Bloch, de Sheba, dice que la organización evalúa continuamente sus soluciones analíticas en relación con el objetivo original y las revisa si no están funcionando: "Esté preparado para fracasar, fracasar, fracasar, fracasar, y solo entonces para tal vez tener éxito... Hay que ser muy paciente para ver resultados".
2. Incentivar las nuevas ideas
Para aprovechar plenamente el potencial de los datos y la analítica, las organizaciones se beneficiarán de fomentar una cultura innovadora y emprendedora. Una forma de hacerlo es recompensar a los individuos cuando prueban algo nuevo o piensan más allá de las formas tradicionales de planificar y ejecutar programas. Durante el año 2020, Sheba entregó 10 becas de hasta 50.000 dólares cada una para iniciativas de personal en big data e IA. Robert Klempfner, de Sheba, dice que la cultura es de "curiosidad y espíritu emprendedor, de innovación... [y de pensar] 'no puedes limitarte a quejarte, tienes que intentar hacer algo al respecto'".
3. Aprovechar las capacidades técnicas
La clave del éxito es la capacidad de crear equipos mixtos que combinen conocimientos tecnológicos externos con expertos internos que realmente entiendan a los usuarios del servicio. En EE.UU., el Grupo de Innovación Digital (DIG, por sus siglas en inglés) de Providence, que supervisó el desarrollo de DexCare, está formado por empleados de larga trayectoria que entienden la organización, y se complementa con contrataciones externas con amplia experiencia en grandes empresas tecnológicas. David McAughan, Director Ejecutivo de Express Care y Líder de la Línea de Negocio, dijo: "Creo que esa mezcla de capacidades los ha convertido en grandes socios".
A veces resulta difícil para las autoridades locales contratar a los mejores talentos de las empresas tecnológicas. En estos casos, las asociaciones pueden ayudar a llenar el vacío. Por ejemplo, LBBD se asoció con la empresa de big data Xantura para que le aportara los conocimientos que necesitaba.
4. Fomentar una red
Las organizaciones de HHS pueden considerar la posibilidad de compartir sus experiencias con una gama diversa de socios globales, creando una comunidad en la que las organizaciones aprenden unas de otras en lugar de tener que empezar desde cero al desarrollar nuevas soluciones o entablar negociaciones con posibles socios. El Centro de Innovación de Big Data e IA de Sheba se compromete con el ecosistema más amplio, como las empresas de datos y las instituciones académicas globales, para diseñar, desarrollar y desplegar nuevos proyectos. Según Robert Klempfner: "El ecosistema es crucial... Es importante tener socios en todo el mundo, donde puedes colaborar, puedes validar tus proyectos de forma cruzada".
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Conclusión:
Las organizaciones verdaderamente innovadoras entienden que el viaje de la analítica nunca se completa. A medida que cada proyecto impulsado por los datos llega a buen puerto, revela nuevos horizontes de exploración y progreso.
Las cinco organizaciones de nuestro estudio tienen planes ambiciosos. Providence pretende avanzar en las capacidades de DexCare introduciendo el análisis predictivo. En el condado de Hillsborough, hay planes para establecer un lago de datos agregados en toda la comunidad, identificar más conjuntos de datos que se incluirán y desarrollar funciones más avanzadas, como la visualización de datos en tiempo real. En Sheba, el futuro de la mejora de la asistencia pasa por la integración de conjuntos de datos más allá del hospital. En Ontario Health, la organización cree que apenas se está dando cuenta de los beneficios potenciales que los datos pueden aportar en términos de apoyo a los pacientes. Y en LBBD, los planes incluyen la mejora de la precisión de los datos, la incorporación de nuevas fuentes de datos y una mayor orientación hacia los datos como organización.
Para aquellos que sólo están en el inicio de su viaje analítico, el camino por delante puede parecer desalentador. Pero las cinco organizaciones de nuestro estudio demuestran el poder de empezar, pensar cuidadosamente en una hoja de ruta, perseguir las primeras victorias para demostrar los beneficios esperados y romper los silos para alcanzar una misión unificada. Todas ellas establecieron un objetivo claro y avanzaron paso a paso, creando un modelo de éxito que puede ser emulado en otros lugares.
Resumen
Durante la pandemia, las organizaciones de Salud y Servicios Humanos de todo el mundo han adoptado la tecnología digital, lo que a su vez ha generado una gran cantidad de datos. A medida que la crisis se aleja, existe la oportunidad de desarrollar iniciativas de analítica que aprovechen estos datos y los utilicen para mejorar la vida de los ciudadanos. Este artículo ofrece ideas prácticas de organizaciones pioneras que ya han puesto en marcha proyectos de analítica con éxito.
