Качество данных зависит от нашей способности, как компании, занимающейся управлением медицинскими данными, поддерживать устойчивость данных в течение долгого времени. Это понятие охватывает набор критериев, таких как:
Полнота данных
Их действительность
Их точность
Их последовательность
Их доступность
Их новости или дата последнего обновления
Прослеживаемость
Полнота данных
Наши группы по качеству данных постоянно проверяют полноту данных, то есть отсутствие ' дыра »в наших базах данных. Например, мы проверяем, что наши источники данных передают данные на регулярной основе и что частичная передача отсутствует. Эти элементы управления тем более важны в контексте данных, обновляемых на D + 1, который является товарным знаком OpenHealth
Достоверность данных
Под достоверностью данных понимается работа по нормализации данных: формат ввода, формат вывода. Типичным примером являются коды продуктов и этикеток, где OpenHealth должен постоянно управлять отчетами о новых кодах и этикетках
Точность
Данные, отображаемые в нашей аналитической платформе HUB, должны быть абсолютно точными. Вот почему наши источники, территории, индикаторные таблицы и объекты подлежат полностью прозрачным спецификациям, основанным на нашей базе знаний. В любое время все пользователи должны иметь возможность точно понимать, как рассчитываются наши показатели, источники данных и ограничения наших данных
Согласованность
OpenHealth непрерывно рассчитывает согласованность наших данных в базе данных, а также в HUB. Примеры контроля: сумма секторов должна быть равна общенациональному уровню, показатели в Sales & Marketing Essential должны давать аналогичные результаты в Sales & Marketing Advanced и т. Д.
Доступность
Доступность данных и простота доступа к данным и их документации для конечного пользователя. Наш Центр поддержки клиентов находится в вашем полном распоряжении по любым вопросам, связанным с доступностью данных
Новости
В OpenHealth мы верим в реальное время. Поэтому наши данные обновляются D + 1. Мы также гарантируем пересчет обратных данных, то есть возможность пересчета прошлых данных в случае изменения параметра расчета ваших данных (например: я добавляю в сентябре 2019 года на свой рынок продукт, запущенный в августе 2018 года. . OpenHealth предоставляет вам историю продаж с августа 2018 года, а не с сентября 2019 года, как это делают некоторые участники дискуссии)
Прослеживаемость
В любое время каждый пользователь может найти идеальную возможность отслеживания наших данных, даже задним числом. OpenHealth обязуется полностью прозрачно делиться своими техническими характеристиками и правилами расчетов.
Примеры проверки качества данных в OpenHealth:
Процесс декомпозиции продаж
Исследование уровня 1
Исследование уровня 2