Decisiones data-driven, ¿de verdad?
La toma de decisiones basada en datos y su implantación son temas que se debaten cada vez más en distintos sectores. El uso eficaz de los datos permite identificar tendencias, optimizar procesos y anticiparse a los cambios. Por ejemplo, en el comercio minorista, los datos de los clientes ayudan a segmentar y dirigir las acciones de marketing con mayor precisión, mientras que, en el sector industrial, el análisis de los datos de producción puede contribuir a reducir desperdicios y mejorar la asignación de recursos.
Sin embargo, muchas organizaciones siguen enfrentándose a lo que denomino una toma de decisiones basada en datos sin datos reales. La tecnología existe, pero la cultura y las prácticas organizativas todavía no han evolucionado al mismo ritmo. Según mi experiencia, el mayor obstáculo para una toma de decisiones verdaderamente basada en datos, independientemente del sector, son las prácticas heredadas profundamente arraigadas.
Si queremos aprovechar eficazmente las oportunidades que ofrece la tecnología actual, debemos asegurar que toda la organización esté comprometida con la generación de datos de calidad y comprenda el impacto que estos tienen, por ejemplo, en la asignación de recursos, un aspecto que influye directamente en la satisfacción laboral.
La toma de decisiones basada en datos requiere la tecnología adecuada, pero, sobre todo, un cambio cultural dentro de la organización. Los datos de calidad deben generarse, recopilarse, comprenderse y utilizarse de forma sistemática en todos los niveles organizativos. Cuando la información está disponible para el mayor número posible de empleados y puede interpretarse correctamente, la organización se vuelve más ágil, transparente e innovadora.
Además de una solución tecnológica, la implantación de la toma de decisiones basada en datos requiere, como mínimo, las siguientes medidas no tecnológicas:
Implicar a toda la organización en el cambio
- Dividir las áreas de desarrollo en objetivos alcanzables y fáciles de implementar en todos los niveles de la organización.
- Comunicar resultados y objetivos en formatos claros y fáciles de entender, mediante visualizaciones y beneficios tangibles a corto plazo.
- Establecer metas claras tanto a corto como a largo plazo, situando siempre a las personas en el centro.
- Tener la capacidad de adaptar la estrategia cuando sea necesario durante el proceso.
- Dejar a un lado la jerga y las palabras de moda para centrarse en el valor real.
La plataforma de Tieto Caretech para convertir los datos en decisiones informadas
En Tieto Caretech hemos desarrollado la solución Lifecare Lakehouse Analytics, basada en Lifecare Data Platform, que permite unificar la información fragmentada de los servicios sociales y sanitarios en una única plataforma y apoyar la toma de decisiones basada en datos de las regiones de bienestar de Finlandia*.
La solución facilita la gestión centralizada de los datos de las organizaciones asistenciales y proporciona, desde un mismo entorno, capacidades de análisis, reporting y aprovechamiento de modelos de inteligencia artificial. Además, los usuarios disponen de un catálogo de datos abierto que les permite explorar la información, supervisar su calidad y compartirla con terceros cuando sea necesario.
Durante los últimos meses, han mostrado un interés creciente por el análisis y aprovechamiento de datos narrativos dentro de sus procesos de toma de decisiones. Gracias a nuestro enfoque, estas organizaciones pueden verificar, por ejemplo, si todos los diagnósticos mencionados en los registros clínicos están correctamente registrados en los sistemas de información sanitaria.
La ausencia de diagnósticos en los sistemas no solo afecta a la planificación de la atención y los procedimientos clínicos, sino también a la calidad de los datos, a la financiación de las organizaciones y a la fiabilidad de la información utilizada para la toma de decisiones.
Beneficios tangibles de la toma de decisiones basada en datos
Nuestra solución tecnológica, combinada con medidas correctoras orientadas a mejorar la calidad de los datos, puede automatizar una parte significativa de las tareas manuales que actualmente se realizan.
La automatización y el uso de soluciones de inteligencia artificial tienen un impacto directo en la calidad de los datos y, en consecuencia, en la financiación de estas organizaciones.
Además, favorecen una toma de decisiones más transparente, contribuyendo a reducir la carga de trabajo de los profesionales y a aumentar el atractivo del sector.
Para concluir, aunque este artículo comenta el caso de las regiones de bienestar de Finlandia, las necesidades y oportunidades relacionadas con la toma de decisiones basada en datos son igualmente relevantes en otros países, donde los sistemas sanitarios y asistenciales también están inmersos en procesos de transformación digital y organizativa.
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* El sistema finlandés de salud y bienestar social se basa en servicios públicos financiados con fondos públicos. Desde el 1 de enero de 2023, la atención primaria, los servicios sociales, la atención especializada, la salud bucodental, los servicios de salud mental y adicciones, la atención a personas con discapacidad y los servicios residenciales para personas mayores son responsabilidad de 21 regiones de bienestar y de la ciudad de Helsinki.