La qualità dei dati richiede la nostra capacità, in quanto società di gestione dei dati sanitari, di mantenere la sostenibilità dei dati nel tempo. Questa nozione copre una serie di criteri come:

Completezza dei dati
​ nostri team per la qualità dei dati verificano costantemente la completezza dei dati, ovvero l'assenza di " buco 'nei nostri database. Ad esempio, controlliamo che le nostre fonti di dati stiano trasmettendo regolarmente e che non vi sia trasmissione parziale. Questi controlli sono tanto più importanti nel contesto dei dati aggiornati su D + 1, che è il marchio di OpenHealth

Validità dei dati
La validità dei dati si riferisce al lavoro di normalizzazione dei dati: formato di input, formato di output. Un tipico esempio è quello dei codici prodotto ed etichetta, dove OpenHealth deve gestire costantemente segnalazioni di nuovi codici ed etichette

Precisione
I dati visualizzati nella nostra piattaforma di analisi L'HUB deve essere perfettamente accurato. Questo è il motivo per cui le nostre fonti, territori, fogli indicatori e oggetti sono soggetti a specifiche completamente trasparenti basate sulla nostra base di conoscenze. In ogni momento, tutti gli utenti devono essere in grado di capire esattamente come vengono calcolati i nostri indicatori, le fonti di dati e i limiti dei nostri dati

Consistenza
​ OpenHealth calcola continuamente la coerenza dei nostri dati nel database e nell'HUB. Esempi di controllo: la somma dei settori deve essere uguale al livello nazionale, gli indicatori in Sales & Marketing Essential devono dare risultati simili in Sales & Marketing Advanced, ecc.

Disponibilità
​ La disponibilità dei dati e la facilità di accesso dei dati e della relativa documentazione all'utente finale. Il nostro Customer Success Center è a tua completa disposizione per qualsiasi domanda relativa alla disponibilità dei dati

Notizie
​ Noi di OpenHealth crediamo nel tempo reale. I nostri dati sono quindi aggiornati su D + 1. Garantiamo inoltre il ricalcolo dei back-data, ovvero la possibilità di ricalcolare i dati passati in caso di modifica di un parametro di calcolo dei propri dati (es: aggiungo a settembre 2019 al mio mercato un prodotto lanciato ad agosto 2018 . OpenHealth ti fornisce la cronologia delle vendite da agosto 2018 e non da settembre 2019 come fanno alcuni membri del panel)

In ogni momento, ogni utente può trovare la perfetta tracciabilità dei nostri dati, anche retroattivamente. OpenHealth si impegna a condividere le proprie specifiche tecniche e le regole di calcolo in modo completamente trasparente.

Esempi di controllo della qualità dei dati su OpenHealth:
​ Processo di decomposizione delle vendite
​ Indagine di livello 1
Indagine di livello 2