Wie is verantwoordelijk voor datageletterdheid en AI?
Het definiëren van rollen is al lang een uitdaging bij het implementeren van welke vorm van governance dan ook, vooral data governance. In de hoofden van veel bedrijfsleiders behoort ‘data’ tot IT. En dit kan van toepassing zijn op gegevensoverdracht en -verwerking. Maar ‘hoe’ gegevens moeten worden verplaatst en verwerkt, is de verantwoordelijkheid van het bedrijf. Helaas slaat IT in de meeste organisaties eenvoudigweg alle gegevens op die de onderneming zijn binnengedrongen, en is IT nodig om er wijs uit te worden en eventuele uitdagingen aan te pakken die gepaard gaan met sporadische zakelijke input.
Idealiter wordt data governance gezien als een bedrijfsproces. Hij of zij valt onder de COO, CIO of (nog beter) chief data officer; iemand op hoog niveau aan de operationele kant van de organisatie. Die persoon is ervoor verantwoordelijk dat databeheer en datakwaliteit de taak van iedereen is.
Iedereen heeft de verantwoordelijkheid om de volledigheid van gegevens te garanderen, van verpleegkundigen en zorgverleners die patiëntgegevens invoeren in elektronische medische dossiers tot kwaliteitspersoneel dat de definitie van beddagen wijzigt op basis van programmavereisten van de overheid. Het is belangrijk om de juiste codeset en taal te gebruiken. En als er ergens slechte gegevens zijn, moeten artsen de bevoegdheid krijgen om actie te ondernemen en de kwestie aan de orde te stellen. Er moet een portaal beschikbaar zijn waar ze naar correcte datadefinities kunnen zoeken en slechte data ter beoordeling kunnen markeren. Wanneer iemand een waarschuwingssignaal ziet, moet hij of zij actie kunnen ondernemen, en dat vermogen bestaat in veel organisaties niet.
De ROI van data governance kan moeilijk te bewijzen zijn, omdat het een breed initiatief is dat alle onderdelen van de organisatie omvat en het jaren kan duren om het volledig te implementeren. De ROI is ook afhankelijk van managementondersteuning. Als leiderschap ontbreekt, zullen de voordelen van data governance moeilijk te realiseren zijn. ROI kan een belemmering vormen voor initiatieven op het gebied van databeheer, en IT-leiders moeten wellicht creatief te werk gaan bij het genereren van rendement.
ONTDEKKEN: Deze checklist voor data- en AI-gereedheid kan uw organisatie begeleiden naar de adoptie van AI.
Wat kunnen IT-leiders in de gezondheidszorg doen om de datageletterdheid te verbeteren?
Het beste dat IT-leiders kunnen doen, is een datacentrische, databewuste en datagestuurde cultuur creëren. Dit is moeilijk om te doen. Het moet vanaf de top beginnen. Leiders moeten het woord voeren; ze moeten het gebruik van data bij elke beslissing modelleren. Voor elke aanbeveling die ze ontvangen of elke beslissing die ze nemen, moeten leiders vragen om inzage in de data, analyse en ROI, en moeten ze de aannames en kwaliteit van de data onderzoeken.
Gegevenskwaliteit en -beheer moeten in de functiebeschrijving worden opgenomen en worden geëvalueerd als onderdeel van de prestatiebeoordeling. Vaak ligt de focus op data niet op het feit dat ze niet bestaan, maar op het feit dat data naar boven moeten komen en een specifiek doel moeten krijgen in de hele organisatie, en actief moeten worden gemeten.
Een goede databeoordeling is van cruciaal belang voor het begrijpen van het data-ecosysteem van een organisatie en het meten van de datakwaliteit. Weet u waar uw gegevens zijn en hoeveel u ervan heeft? Weet je hoe vaak dat komt? Hoe afhankelijk is het bedrijf van elke dataset? Wat is de genealogie van de gegevens: waar komen ze vandaan, wat wordt ermee gedaan en waar gaan ze naartoe? Dit is niet iets dat een organisatie in één keer hoeft te doen, maar organisaties moeten eerder een routekaart hebben met alle geprioriteerde stappen voor elk datadomein om verandering te bewerkstelligen.
Klik op onderstaande banner te registreren Gezondheidstechnologiewekelijkse nieuwsbrief.
