Business Intelligence Tecnología al Servicio de Las Políticas Públicas

Transcripción

1 Business Intelligence Tecnología al Servicio de Las Políticas Públicas Roberto Duarte Miranda Jefe Tecnologías Información Ingeniero en Informática Magíster en Gerencia y Políticas Públicas Superintendencia de Salud Julio 4 de 2007

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3 Qué problema necesitamos resolver Misión: Misión: Garantizar Garantizar una una regulación regulación de de calidad, calidad, que que contribuya contribuya a mejorar mejorar el el desempeño desempeño de de salud salud chileno, chileno, velando velando por por el el cumplimiento cumplimiento del del derecho derecho de de las las personas. personas.

4 Algunas Recomendaciones El modelo de negocio tecnológico debe ser absolutamente concordante con la misión de la institución o compañía. Los datos deben dar cuenta de la realidad que se captura en cada transacción, por ningún motivo debe reflejar lo que debió haber sido y no fue. Nunca dejar de hacer esfuerzos para garantizar calidad y completitud de la información. De esto depende la toma de decisiones a niveles tácticos y estratégicos. Es conveniente que el procedimiento tecnológico de análisis de información utilizados por usuarios expertos, no requiera de la participación de personal informático. Solamente debe recibir asesoría en modelos complejos. Más de la mitad de un proyecto Business Intelligence está en manos de personal que no es del área tecnológica. Educar, Capacitar y Entrenar. Pero por sobre todo generar complicidad en la búsqueda de objetivos comunes.

5 Business Intelligence Tecnología al Servicio de Las Políticas Públicas Roberto Duarte Miranda Jefe Tecnologías Información Ingeniero en Informática Magíster en Gerencia y Políticas Públicas Superintendencia de Salud Julio 4 de 2007

6 Regulación Cómo se construye la fuente de información? Los entes regulados realizan transacciones que capturan en sus propios sistemas de información, cada uno con bases de datos distintas y mecanismos que permiten el control de su negocio. Transacciones de Transacciones salud de Transacciones salud de Transacciones salud de salud Sistemas de Información Consultas médicas Intervenciones quirúrgicas Exámenes de laboratorio Reembolso del Fonasa La Superintendencia de Salud genera normativas e instrucciones que obligan a los entes regulados a remitir información con los formatos y estándares que establece. Formatos de Archivos Maestros con Estructuras definidas XML

7 Regulación Transferencia de datos desde la fuente Mecanismo seguro de conexión con los entes regulados De acuerdo a las instrucciones establecidas, se debe remitir periódicamente a la Superintendencia la información que cada entidad genera, en los formatos establecidos.

8 Fiscalización Motor de filtro Herramienta ETL que permite filtrar datos y alimentar el Datawarehouse institucional. No se debe confundir que el objetivo particular que persigue la Superintendencia es recolectar la información que los entes regulados capturan, independiente de los errores que ella contenga. Es decir el contenido de las bases de datos debe ser fiel reflejo de los documentos que se generan en las transacciones de los cotizantes con las Isapres, Fonasa y los Prestadores de Salud. X X Análisis de usuarios expertos Verificación del cumplimiento del instructivo, en cuanto a remitir la información en el plazo y calidad requerida.

9 Fiscalización Metodología automatizada de fiscalización Análisis y muestras de datos para fiscalizar en terreno. Ejemplo - Licencias Médicas Licencias médicas - por diagnóstico - otorgadas en todo el sistema privado de salud diciembre de 2006 Licencias médicas, mismo período, en el diagnóstico Lumbago no Especificado Gráficos de comportamiento Análisis por empleador/profesional Análisis por profesional/empleador Acciones posteriores Instrucciones para regular el comportamiento específico de los entes regulados Sanciones que pueden consistir en: Simples advertencias Multas Cierres de registros Fiscalizaciones Generación de Normativa Genérica

10 Estudios Cartera afecta a legislación sobre tercera edad Recordemos Hoy día, cuál es la población afecta: Mujeres: Hombres: Total: , de un total de , es decir un 6,8% en abril de En el futuro, qué población estará afecta: Modelos de riesgos, ejemplos: Qué problemas puedes acontecer si se aumentan las garantías de calidad Qué prestadores tendrán mayor probabilidad de no cumplir en forma adecuada las garantías de oportunidad. Análisis predictivos, ejemplos: Fuga de cartera de población de tercera edad del sistema privado de salud Aumento del uso del Auge en prestaciones de salud mental.

11 Políticas Públicas El rol de la Tecnología Responsabilidad de desarrollar modelos de datos que entreguen información de calidad y cantidad, que permita: Efectuar Fiscalizaciones Elaborar Estudios e Investigaciones Simulaciones Modelos predictivos Monitoreo Apoyar el proceso de Legislación Proporcionar información a la ciudadanía Administrar de manera óptima los recursos públicos Todo esto genera las bases para mejorar y administrar los recursos públicos del país con la finalidad de satisfacer, entre otros: Aspiraciones sociales Valores socio culturales Aspiraciones socio económicas En nuestro caso, mejorar el desempeño de la salud de la población.

12 Regulación Modelo de Datos Simplificado

13 Sistema de Transferencia - ETL

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