Análise de dados para o setor de Saúde
Construímos soluções de Business Intelligence, Engenharia de Dados e Machine Learning para o setor de Saúde
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Criamos soluções em dados personalizadas para o segmento de Saúde
Construímos soluções em dados de ponta a ponta, desde a coleta e tratamento dos dados até a automação de processos.
BUSINESS INTELLIGENCE
Dashboard para o segmento de Saúde
O Business Intelligence (BI) desempenha um papel vital no setor de saúde ao permitir a coleta, análise e aplicação de informações acionáveis a partir da grande quantidade de dados clínicos, operacionais e financeiros gerados diariamente.
Isso resulta em benefícios notáveis, como melhorias na qualidade do atendimento ao paciente, com decisões médicas mais informadas e personalizadas, além da identificação de tendências epidemiológicas para responder a surtos de doenças.
Além disso, a consultoria de BI da beAnalytic é fundamental para o controle de custos, planejamento estratégico e conformidade regulatória, garantindo uma operação eficaz, otimizando recursos e mantendo a qualidade do cuidado, mesmo diante de um ambiente regulatório complexo.
Seus resultados com BI
Tomada de decisão assertiva: o BI fornece análises detalhadas dos dados clínicos, operacionais e financeiros, permitindo que profissionais de saúde e gestores tomem decisões mais informadas sobre tratamentos, alocação de recursos e estratégias operacionais.
Controle de custos: o monitoramento financeiro contínuo e a identificação de áreas de desperdício permitem o controle eficiente dos custos de saúde, tornando os serviços mais acessíveis e sustentáveis.
Melhoria no ROI : ao otimizar operações, identificar oportunidades e tomar decisões mais precisas, o BI ajuda as empresas a obter um melhor retorno sobre o investimento em recursos e estratégias.
Automação de relatórios: suas equipes vão ter acesso a relatórios gerados automaticamente, eliminando a necessidade de preencher e analisar planilhas.
Nosso processo
1. Escopo
É realizada uma análise exploratória na qual identificamos as dores e sugerimos, de acordo com as necessidades da empresa, os indicadores ideais para os Dashboards.
2. Coleta e tratamento de dados
Extraímos informações nos sistemas utilizados pelo cliente (ERP, CRM, etc), realizamos a limpeza e tratamento da base de dados e por fim armazenamos em um Data Warehouse.
3. Construção e validação
Desenvolvemos o Dashboard utilizando as principais ferramentas do mercado (Power BI, Data Studio, Qlik Sense, Tableau), e validamos o progresso semanalmente com o cliente.
ENGENHARIA DE DADOS
Engenharia de dados no setor de saúde
A engenharia de dados é de suma importância para o setor de saúde, pois desempenha um papel crucial na gestão e utilização eficaz de dados clínicos e operacionais.
Ao integrar e padronizar informações de diferentes fontes, ela facilita a análise e a tomada de decisões, melhorando a eficiência operacional e a qualidade do atendimento ao paciente.
Benefícios da Engenharia de Dados no setor de saúde
Integração de fontes de dados: ela facilita a integração de diferentes fontes de dados, como sistemas de CRM, ERP e dados de mercado, fornecendo uma visão completa e integrada das operações.
Redução de custos: a otimização baseada em dados e a escolha das ferramentas corretas ajuda a reduzir custos operacionais.
Análise de dados avançada: a Engenharia de Dados prepara os dados para análises avançadas, como aprendizado de máquina e análises estatísticas, o que permite a identificação de padrões, tendências e insights valiosos.
Segurança e confiabilidade: suas equipes vão ter acesso a dados rigorosamente apurados, armazenados em nuvem e protegidos por tecnologia de ponta.
Nosso processo
1. Diagnóstico e escopo
Diagnóstico da infraestrutura já existente na empresa, identificando as fontes dos dados. Em seguida, é difinido junto ao cliente quais serão os dados relevantes para o projeto.
2. Arquitetura e automatização
São criadas as regras para o gerenciamento dos dados, da extração até a forma como serão disponibilizados. As etapas de integração (pipeline) são automatizadas.
3. ETL/ELT
Os dados, já tratados conforme as regras estabelecidas pelo cliente, são armazenados em Data Warehouse e/ou Data Lake automaticamente. Dessa forma os dados podem ser utilizados por outras ferramentas de visualização, como os dashboards de BI.
MACHINE LEARNING
Machine Learning no setor de saúde
O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é de extrema importância para o setor de saúde, impulsionando melhorias significativas na qualidade do atendimento, eficiência operacional e pesquisa médica.
Por meio da análise de dados clínicos e diagnósticos, os algoritmos de Machine Learning auxiliam os médicos na tomada de decisões mais precisas e personalizadas, resultando em tratamentos mais eficazes e na redução de erros médicos.
Além disso, a capacidade de prever tendências de saúde e identificar surtos de doenças contribui para uma resposta mais ágil a crises de saúde pública. À medida que a tecnologia e os dados de saúde continuam a crescer, o Machine Learning desempenhará um papel cada vez mais crucial na evolução do setor de saúde.
Benefícios do ML no setor de saúde
Otimização de operações de saúde: o Machine Learning auxilia na otimização de operações hospitalares, como gestão de leitos, alocação de recursos e previsão de demanda, resultando em uma melhoria significativa na eficiência operacional.
Automação de processos: tarefas rotineiras, como triagem de e-mails e classificação de dados, podem ser automatizadas, economizando tempo e recursos.
Análise de imagens médicas: o Machine Learning pode aprimorar a análise de imagens médicas, como radiografias e ressonâncias magnéticas, ajudando na detecção precoce de doenças e anomalias.
Nosso processo
1. Coleta e limpeza dos dados
Primeiro, os dados coletados passam por um processo de limpeza e transformação, eliminando dados duplicados, incompletos ou irrelevantes.
2. Definir modelo de ML e treinamento do algoritmo
Em seguida, é definido um algoritmo (modelo) de Machine Learning apropriado com base no seu problema. Os dados são divididos em conjuntos de treinamento (para treinar o modelo) e conjuntos de teste (para avaliar o desempenho do modelo). O algoritmo ajusta seus parâmetros com base nos dados de treinamento.
3. Implementação e monitoramento contínuo
Após a obtenção dos dados preditivos, o modelo treinado é implantado no ambiente de produção, tornando-o disponível para uso em tempo real ou para automatizar tarefas no contexto empresarial. Após essa etapa, é realizado um monitoramento contínuo do desempenho do modelo em produção, verificando a precisão das previsões e fazendo ajustes no modelo, quando necessário.
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Quem confia na beAnalytic
Inovamos em soluções analíticas para que nossos clientes sejam os melhores!
A parceria com a beAnalytic trouxe um novo modo de gestão para a empresa. A tomada de decisão baseada em dados tornou nossas operações muito mais eficientes. A facilidade de acesso a essas informações que são atualizadas sistematicamente, e a possibilidade da equipe acessá-las em tempo real fez toda diferença para nós.
Vinicius Menezes
COO na Menezes Log
Contratei a beAnalytic porque queria profissionalizar e aprimorar minha gestão, além personalizar meus negócios e resultados. O que recebi foi um grande parceiro que transformou minhas ideias em um grande diferencial competitivo, aumentou a produtividade de nossa equipe e auxiliou a enxergar formas de aumentar meu ticket médio.
Rodrigo Camargos
Sócio da Falconi Camargos & Barbosa Wanderley
A beAnalytic é uma empresa disruptiva que abre excelentes caminhos através de uma tecnologia fácil, rápida e com um preço justo, tornando a vida de qualquer empresário melhor na hora de ter insights situacionais reais e tomar as melhores decisões.
Matheus Mascena
CEO da Agência Método
A beAnalytic ajuda bastante a empresa a entrar em um novo momento, de automação dos processos e análises mais aprimoradas por meio do BI. Hoje conseguimos ter um acompanhamento muito mais robusto, rápido e visual dos resultados das gerências e de todas as equipes. A ferramenta criada auxilia diretamente em decisões estratégicas da cia.
Guilherme Alves
Gerente na ALE Combustíveis
É uma empresa que preza pela satisfação do cliente. São bem organizados, o que se reflete nas entregas dentro dos prazos. Sempre dispostos a ajudar, priorizando sempre o sucesso do cliente. Possuem uma comunicação clara e objetiva. Buscam solucionar problemas complexos de forma a conciliar custo e benefício.
Ana Paula
Líder de dados na Sólides
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