De afgelopen maanden werkten Jurgen Hofman (BI consultant van HiX Datawarehouse) en Thilo Mohns (CMIO Máxima Medisch Centrum) samen aan het NICU-dashboard. In deze periode ervaarden zij het belang van goede datakwaliteit. Een optimale bronregistratie bleek cruciaal, als basis voor stuurinformatie. "Nu Artificial Intelligence hard op de deur klopt, is een sterk datafundament nóg belangrijker", vertelt Jurgen in zijn blog.
Begin februari gaven Thilo en ik op het Samen naar betere zorg Festival een interactieve presentatie, waarin wij onze ervaringen deelden op het gebied van samenwerken voor betere stuurinformatie. Een van de conclusie die we trokken: hoe beter het datamanagement, hoe makkelijker BI en AI uit de was komen.
AI is momenteel een van de meest besproken onderwerpen in diverse sectoren, waaronder de gezondheidszorg. Ziekenhuizen zetten in toenemende mate AI in om de zorg te verbeteren, met toepassingen zoals Tekst Mining om waardevolle data uit naslagwerken te extraheren, en de integratie van ChatGPT om complex medisch jargon om te zetten naar begrijpelijke taal voor patiënten.
Deze toenemende inzet van AI-initiatieven is begrijpelijk, gezien het feit dat organisaties met een hoger ambitieniveau op het gebied van data meer kans hebben op succes en waarde creatie.
Figuur hiernaast: De relatie tussen de volwassenheid van een organisatie op het gebied van data en de waarde die wordt gecreëerd. De vier pilaren vertegenwoordigen verschillende typen analyse technieken, variërend van klassieke BI(links) tot geavanceerde AI(rechts), met het fundament, data, onderaan.
In alle opwinding mogen we echter niet vergeten dat het succes van deze initiatieven afhankelijk is van verschillende factoren, waarbij datamanagement een sleutelrol speelt.
Datamanagement omvat het volledige proces van het definiëren, registreren, bewaren, integreren, ontsluiten en interpreteren van data.
In de afgelopen jaren lag de focus van organisaties voornamelijk op de fasen vanaf 'bewaren' tot en met 'interpreteren'.
Nu de bewustwording groeit over de impact van verkeerd getrainde AI-modellen en inzichten die voortkomen uit dashboards met vervuilde data, is het duidelijk dat de initiële fasen van het datamanagementproces cruciaal zijn. De nadruk verschuift langzaam maar zeker naar het adequaat definiëren en registreren van data om de kwaliteit van data te verbeteren.
Het waarborgen van de datakwaliteit is een voortdurend proces, dat vereist dat organisaties onder andere investeren in duidelijke beleidsrichtlijnen (Data Governance), verantwoordelijkheidsgevoel voor data in elke laag van de organisatie en kwaliteitscontroles aan de bron.
Door te erkennen dat datamanagement een cruciale rol speelt in het succes van data-gedreven initiatieven, kunnen organisaties de basis leggen voor een betrouwbare en effectieve inzet van BI en AI. Alleen met een solide basis van goed beheerde en kwalitatief hoogwaardige data kunnen organisaties echt profiteren van de mogelijkheden die deze technologieën bieden.
Nieuwsgierig? Neem contact op
