কেন ডেটা কোয়ালিটি ইন্টিগ্রেটেড অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্মের জন্য গুরুত্বপূর্ণ - একটি স্বাস্থ্যসেবা উদাহরণ

কন্টেন্ট

• বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের পারফরম্যান্সকে বাধা দেয় এমন ডেটা কোয়ালিটির সমস্যাগুলি
• সরবরাহকারী এবং বিশ্লেষণ সিস্টেমগুলির মধ্যে গ্যাপটি ব্রিজ করুন
• উপসংহার

সূত্র: অলরিওংস্পেসিবল / ড্রিমসটাইম ডট কম

ছাড়াইয়া লত্তয়া:

কেবলমাত্র উচ্চ-মানের ডেটাই উচ্চ-মানের বিশ্লেষণ তৈরি করতে পারে, সুতরাং এটি সঠিকভাবে ডেটা কাঠামোগত হওয়া জরুরী।

একটি সংহত বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম বাস্তবায়নের ধারণা, যেখানেই উপযুক্ত, দ্রুত বিশ্বাস অর্জন করছে appropriate সংস্থাগুলি একটি সংহত বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের গুরুত্ব অনুধাবন করার সাথে সাথে অনেকে এটিকে বাস্তবায়নে স্ক্র্যাম্প করছে। তবে প্রক্রিয়াধীন, তথ্য মানের বিষয়টি যথেষ্ট মনোযোগ পাচ্ছে না। এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলির দ্বারা সরবরাহিত বিশ্লেষণগুলির প্রাসঙ্গিকতা এবং গুণমান নির্ধারণের জন্য ডেটা কোয়ালিটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। এই কনসের ডেটা কোয়ালিটির অর্থ হ'ল সঠিক বিন্যাসে সঠিক তথ্যটি একটি সংহত বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের কাছে উপলব্ধ করা উচিত যাতে এটি অর্থবহ বিশ্লেষণগুলি সরবরাহ করতে সক্ষম হয়। তবে বেশ কয়েকটি সমস্যা যেমন সিস্টেমিক অসঙ্গতি, ডেটা স্ট্রাকচার ইস্যু এবং মানব অদক্ষতা এমনকি উচ্চমানের সংহত বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলিকে মান বিশ্লেষণ সরবরাহ করতে বাধা দিচ্ছে।

এটি ডেটা কোয়ালিটির সমস্যাগুলি সমাধান না করেই সংহত বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মে বিনিয়োগের (আরওআই) রিটার্ন প্রত্যাশিত স্তরে পৌঁছাবে না বলে এ কথা বলা যায় না। এখানে আমরা স্বাস্থ্যসেবা খাতের উদাহরণ সহ বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলির জন্য ডেটা মানের ক্ষতি করতে সমস্যাগুলি পর্যালোচনা করি, এটি এমন একটি সেক্টর যা খারাপ ডেটা মানের দ্বারা ক্ষতিগ্রস্থ হয়েছে।

বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের পারফরম্যান্সকে বাধা দেয় এমন ডেটা কোয়ালিটির সমস্যাগুলি

ডেটা মানের সহ সমস্যাগুলি নিম্নরূপে সংক্ষিপ্ত করা যায়: ভুল ডেটা ফর্ম্যাট রেকর্ডিং এবং ক্যাপচার, বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের সাথে উজানের সিস্টেমগুলির অসম্পূর্ণতা এবং ভুল বিশ্লেষণ।

কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।

লোকেরা সিস্টেমে ডেটা প্রবেশ করার সময় ক্যাপচার হ'ল উদাহরণস্বরূপ, মেডিকেল তদন্তের রিপোর্টের ডেটা। এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে সমস্ত প্রাসঙ্গিক ডেটা সনাক্ত এবং সিস্টেমে প্রবেশ করা উচিত।

কাঠামো হ'ল পর্যায় যখন সঠিক ডেটা সঠিক বিন্যাস এবং ক্ষেত্রের মধ্যে প্রবেশ করা প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, রোগীর ওজনকে সাংখ্যিক ডেটা হিসাবে বিবেচনা করা হয়, তবে যদি এটি কোনও ক্ষেত্রে প্রবেশ করা হয় তবে বিশ্লেষণের মানটি প্রভাবিত হবে।

বিশ্লেষণের জন্য বিশ্লেষণ সিস্টেমগুলিতে ডেটা লোড করা হলে ডেটা ট্রান্সপোর্টেশন হ'ল পর্যায়। এই পর্যায়ে তথ্যের মান ভোগার প্রধান কারণ হ'ল ডেটাবেসের সাথে সরাসরি সংযোগ না থাকা। যখন কোনও ডাটাবেস সরাসরি ডেটা সরবরাহের চেইনের সাথে সংযুক্ত থাকে তখন প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি সঠিক কাঠামো এবং ফর্ম্যাটে ক্যাপচার করা হয়।

ডাটা মান উন্নত করার কয়েকটি উপায় নীচে দেওয়া হল।

যখন মানব ব্যবহারকারীরা ডেটা প্রবেশ করে, সম্ভাবনা থাকে যে প্রচুর পুনরাবৃত্তিযোগ্য ডেটা প্রবেশ করা প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, যদি কার্ডিওলজি রোগীদের সম্পর্কিত ডেটা প্রবেশ করা হয়, বিভিন্ন নির্দিষ্ট অবস্থার বিভিন্ন কোড থাকতে পারে। প্রতিবার একটি কোড প্রবেশ করা হয়; সিস্টেমের পরামর্শ দেওয়া উচিত বা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংশ্লিষ্ট কোডটি পূরণ করা উচিত। এটির মতো একটি সিস্টেম বাস্তবায়নের জন্য কোডগুলিতে কিছুটা ভাল প্রোগ্রামিং বা টুইটগুলি দরকার। এইভাবে, আপনি মানুষের ত্রুটির সম্ভাবনা অনেকাংশে হ্রাস করছেন। যদি সম্ভব হয় তবে মানব ব্যবহারকারী ভুল কোড প্রবেশের ক্ষেত্রেও বৈধতা থাকা উচিত।

সরবরাহকারী এবং বিশ্লেষণ সিস্টেমগুলির মধ্যে গ্যাপটি ব্রিজ করুন

পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, সরবরাহকারী এবং বিশ্লেষণ ইঞ্জিনগুলির মধ্যে নকশা এবং বাস্তবায়ন সংক্রান্ত সমস্যার কারণে ডেটা মানের ক্ষতি হয়। সংস্থাগুলিকে EHR সিস্টেমের মতো ডেটা সরবরাহকারী সিস্টেমগুলির ন্যূনতম সাধারণ কাঠামো তৈরিতে কাজ করা উচিত, যাতে প্রয়োজনীয় তথ্য বিশ্লেষণ ইঞ্জিনগুলিতে সঠিক ফর্ম্যাটে সরবরাহ করা যায়। বিভিন্ন বিক্রেতাদের দ্বারা প্রস্তুত বিপুল সংখ্যক সরবরাহকারী সিস্টেম দেওয়া হয়েছে, এটি একটি সাধারণ কাঠামো অর্জন করা একটি চ্যালেঞ্জ। তবে ডেটা সরবরাহকারী সিস্টেমগুলির একটি সাধারণ ন্যূনতম কাঠামো তৈরির দিকে চেষ্টা করা উচিত।

উপসংহার

বিশ্লেষণ ইঞ্জিনগুলির জন্য ডেটা মানের দিকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপটি তথ্য সরবরাহকারী সিস্টেমগুলির সাধারণ ন্যূনতম কাঠামো বলে মনে হয়। ডেটা এন্ট্রি সিস্টেমগুলিকে মানবিক ব্যবহারকে আরও দক্ষ করে তোলার মতো অন্যান্য পদক্ষেপগুলি গুরুত্বপূর্ণ হলেও তারা স্বাভাবিকভাবেই ত্রুটির ঝুঁকিতে থাকবে। তবে, ডেটা এন্ট্রি এবং ডেটা ট্রান্সপোর্টের একটি মানক নিশ্চিত করে যে সঠিক ফর্ম্যাট এবং কাঠামোর সঠিক তথ্য বিশ্লেষণ ইঞ্জিনগুলিতে প্রবেশ করা হচ্ছে। এটি হওয়ার জন্য, সিস্টেম এবং ব্যবহারকারী ইন্টারফেসের বিকাশের জন্য একটি সাধারণ স্ট্যান্ডার্ড এবং প্রোটোকল থাকা দরকার।