LA IMPORTANCIA DE LOS DATOS PARA TRANSFORMAR EL MUNDO

Transcripción

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2 LA IMPORTANCIA DE LOS DATOS PARA TRANSFORMAR EL MUNDO Dr. Cristóbal Carvajal Departamento de Informática Biomédica Unidad de Datos Clínicos Clínica Alemana de Santiago

3 The world s most valuable resource is no longer OIL, but DATA

4 LOS DATOS SON LA CLAVE

5 Progreso transformación de materiales transformación de energía transformación de información Datos y Comunicación Combustión Electricidad Vapor Piedra Bronce Hierro Agua ac ac ac tiempo

6 A partir de datos podemos generar conocimiento y tomar decisiones INSIGHTS DECISIONS WISDOM KNOWLEDGE INFORMATION DATA RL Ackoff. From data to wisdom. Journal of Applied Systems Analysis 16 (1989) 3 9

7 HOY EN DIA HAY TANTOS DATOS QUE PODEMOS PERDERNOS

8 Que pasa en 1 minuto en internet?

9 BIG DATA?

10 No importa el tamaño, lo que importa es el valor que obtenemos de los datos

11 COMO DEBEMOS TRABAJAR LOS DATOS? (data-driven)

12 Se debe tener una metodología clara y usar las herramientas correctas We collect the data, we develop the models, and from these models we develop insights, policies, and decisions. Munther Dahleh, Director de MIT Institute for Data, Systems, and Society (IDSS)

13 La ANALITICA es la llave para transformar los datos Los datos SIN analítica son solo datos y carecen de valor Hay que buscar el valor oculto en los datos

14 Además, hay que tomar decisiones adecuadas y en el momento preciso velocidad acierto

15 Realizar iteraciones rápidas e incrementales hasta llegar al mejor resultado Debemos ser dinámicos Prueba y error barato

16 Las mejores herramientas son conocer el negocio y buscar respuestas en los datos La herramientas son el medio para lograr la transformación. Conocer el negocio es fundamental! Sin no contamos con las herramientas adecuadas nos alejamos del objetivo

17 LA persona que resuelva el problema SOLA no ayuda. TRABAJO EN EQUIPO! v/s

18 NOS ENCONTRAMOS CON LOS SIGUIENTES PROBLEMAS

19 Hay muchas herramientas de analítica, y no son fáciles Scenario analysis Voice analytics

20 No todo está en 1 base de datos, existen datos de múltiples orígenes

21 Las proyecciones de crecimiento son enormes! GB MILLONES MILLONES 504 MILLONES Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical. Don t Focus on Big Data; Focus on the Data That s Big. David Reinsel, John Gantz, John Rydning IDC White Paper April 2017

22 SOLUCIONES?

23 Hay soluciones que permiten integrar y mejorar datos de múltiples orígenes

24 Distribuir el análisis aumenta rendimiento y disminuye costos DATOS RESULTADOS ABABABAABAB ABAABABABAB ABABABAABBA BABABABABAB ABABABABABA BABABABABAB DATOS RESULTADOS ABABABAABAB ABAABABABAB ABABABAABBA BABABABABAB ABABABABABA BABABABABAB

25 SIMPLIFICAR el trabajo para el equipo MULTIDISCIPLINARIO

26 COMO APLICAMOS TODAS ESTAS HERRAMIENTAS?

27 Debemos tener una metodología de trabajo Problema Estrategia Analítica Solución Medir Resultados

28 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Optimización forecast modelos predictivos estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

29 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Cuántos pacientes tienen hipertensión? Optimización forecast modelos predictivos estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

30 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Cuántos de estos pacientes tienen sus exámenes al día? Optimización modelos predictivos forecast estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

31 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Que médico tiene el mejor rendimiento? modelos predictivos Optimización forecast estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

32 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Problemas con el tratamiento? Optimización forecast modelos predictivos estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

33 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Quienes tienen mayor riesgo? Optimización forecast modelos predictivos estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

34 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Cuanto será su costo en salud el proximo año? modelos predictivos Optimización forecast estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

35 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Cual será la tasa de hospitalización de estos pacientes? modelos predictivos Optimización forecast estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

36 valor El proceso analítico de crear valor: responder preguntas Que intervenciones generan el mayor impacto al paciente? modelos predictivos Optimización forecast estadística Reporte básico Reporte ad hoc preguntas detalladas alertas inteligencia

37 ALGUNOS EJEMPLOS

38 Con los datos se ha llegado a ganar LIGA MUNDIAL de béisbol 2002 Oakland Athletics Estrategia basada en DATOS Ganaron 20 juegos seguidos! 5º record de la liga 2004 Boston Red Sox gana usando la misma metodología

39 Con datos Sanofi revierte una decisión y gana el 90% del mercado Pagador de Salud (German Federal Joint Committee o G-BA) decide eliminar la cobertura de Insulina Lantus de Sanofi debido a su alto precio. Sanofi realiza estudio en pacientes diabéticos ( ) Demuestra mejor efectividad vs competencia REVIERTE decisión de la G-BA Alcanza 90% cobertura del mercado Alemán Kostev K. Glycemic control after initiating basal insulin therapy in patients with type 2 diabetes: a primary care database analysis. Diabetes Metab Syndr Obes Jan 14;8:45-8

40 Análisis de datos en tiempo real aumenta los ingresos ONE SHOT! término del saldo de prepago

41 Los datos cambian los votos y por tanto el rumbo de la política

42 Detección en tiempo real de desastres naturales y emergencias a través de Twitter twicalli.cl

43 PARA TERMINAR

44 DEBEMOS LLEVAR A NUESTRO EQUIPO A LOGRAR LO EXTRAORDINARIO

45 Incorporar la cultura data-driven es una gran parte del trabajo

46 CON QUE NOS DEBEMOS QUEDAR?

47 Resumen Hay una gran oportunidad en los datos Los datos SIN analítica no tienen valor Recolecta datos, desarrolla modelos ideas, políticas, decisiones Busca una metodología de trabajo ágil y multidisciplinaria El cambio de cultura es esencial data-driven

48 MUCHAS GRACIAS

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