Jakość danych wymaga od nas, jako firmy zarządzającej danymi dotyczącymi opieki zdrowotnej, zdolności do zachowania trwałości danych w czasie. Pojęcie to obejmuje zestaw kryteriów, takich jak:
kompletność danych
ich ważność
Ich precyzja
ich spójność
ich dostępność
Ich aktualności lub data ostatniej aktualizacji
Identyfikowalność
Kompletność danych
Nasze zespoły ds. jakości danych stale sprawdzają kompletność danych, tzn. brak „ dziura ”w naszych bazach danych. Na przykład sprawdzamy, czy nasze źródła danych przesyłają regularnie i czy nie ma transmisji częściowej. Te elementy sterujące są tym ważniejsze w kontekście danych odświeżanych w D + 1, co jest znakiem towarowym firmy OpenHealth
Ważność danych
Ważność danych dotyczy normalizacji danych: format wejściowy, format wyjściowy. Typowym przykładem są kody produktów i etykiet, gdzie OpenHealth musi stale zarządzać raportami o nowych kodach i etykietach
Dokładność
Dane wyświetlane na naszej platformie analitycznej HUB muszą być idealnie dokładne. Dlatego nasze źródła, terytoria, arkusze wskaźnikowe i obiekty podlegają całkowicie przejrzystym specyfikacjom opartym na naszej bazie wiedzy. Przez cały czas wszyscy użytkownicy muszą być w stanie dokładnie zrozumieć, w jaki sposób obliczane są nasze wskaźniki, źródła danych i ograniczenia naszych danych.
Spójność
OpenHealth stale oblicza spójność naszych danych w bazie danych, a także w HUB. Przykłady kontroli: suma sektorów musi być równa poziomowi krajowemu, wskaźniki w Sales & Marketing Essential muszą dawać podobne wyniki w Sales & Marketing Advanced itp.
Dostępność
Dostępność danych oraz łatwość dostępu do danych i ich dokumentacji dla użytkownika końcowego. Nasze Centrum obsługi klienta jest do Twojej dyspozycji w przypadku jakichkolwiek pytań związanych z dostępnością danych.
Nowości
W OpenHealth wierzymy w czasie rzeczywistym. Dlatego nasze dane są aktualizowane w dniu D + 1. Gwarantujemy również rekalkulację back-data, czyli możliwość przeliczenia danych historycznych w przypadku zmiany parametru obliczeniowego Twoich danych (np .: dodaję we wrześniu 2019 do mojego rynku produkt wprowadzony w sierpniu 2018 . OpenHealth podaje historię sprzedaży od sierpnia 2018 r., A nie od września 2019 r., Jak to robią niektórzy panelerzy)
Identyfikowalność
W każdej chwili każdy użytkownik może znaleźć doskonałą identyfikowalność naszych danych, nawet z mocą wsteczną. OpenHealth zobowiązuje się do udostępniania swoich specyfikacji technicznych i zasad obliczania w sposób w pełni przejrzysty.
Przykłady kontroli jakości danych w OpenHealth:
Proces dekompozycji sprzedaży
Dochodzenie poziomu 1
Dochodzenie poziomu 2