Wie is verantwoordelijk voor data- en AI-geletterdheid?
Het definiëren van rollen is al lang een uitdaging bij het uitrollen van welke vorm van governance dan ook, maar vooral data governance. In de hoofden van veel bedrijfsleiders hoort ‘data’ thuis in IT. En dat geldt misschien ook voor het verplaatsen en verwerken van gegevens. Maar het ‘hoe’ van het verplaatsen en verwerken van gegevens is een zakelijke verantwoordelijkheid. Helaas beschikt de IT-afdeling in de meeste organisaties uiteindelijk over alle gegevens die in de onderneming zijn gefilterd, en is het nodig om daar wijs uit te worden en eventuele daarmee samenhangende uitdagingen aan te pakken met sporadische zakelijke input.
In een ideale situatie wordt data governance gezien als een bedrijfsproces. Het staat onder een COO, CIO of (nog beter) een chief data officer – iemand op een hoog niveau aan de operationele kant van de organisatie. Die persoon is ervoor verantwoordelijk dat databeheer en datakwaliteit de taak van iedereen is.
Iedereen heeft de verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat de gegevens volledig zijn, van verpleegkundigen en zorgverleners die patiëntgegevens invoeren in het elektronische patiëntendossier tot het kwaliteitspersoneel dat de definitie van een beddag wijzigt op basis van de eisen van overheidsprogramma’s. Het is belangrijk dat de juiste codesets en de juiste taal worden gebruikt. En als er ergens slechte gegevens zijn, moeten artsen de bevoegdheid krijgen om daarop te reageren en de kwestie aan de orde te stellen. Er zou een portal beschikbaar moeten zijn waar ze de juiste definitie van de data kunnen opzoeken en slechte data ter beoordeling kunnen markeren. Als iemand een waarschuwingssignaal ziet, moet hij of zij daar actie op kunnen ondernemen, en die mogelijkheid bestaat in veel organisaties niet.
De ROI van data governance kan moeilijk te bewijzen zijn, omdat het een breed initiatief is dat alle onderdelen van een organisatie raakt en het jaren kan duren voordat het volledig is geïmplementeerd. De ROI is ook afhankelijk van de management buy-in. Als er geen leiderschap is, zal het moeilijk zijn om de voordelen van data governance door te sijpelen. ROI kan een obstakel zijn voor data governance-initiatieven, en IT-leiders moeten misschien creatief te werk gaan bij het te gelde maken van de voordelen.
ONTDEKKEN: Deze checklist voor AI en datagereedheid kan uw organisatie begeleiden naar de adoptie van AI.
Wat kunnen IT-leiders in de gezondheidszorg doen om de datageletterdheid te verbeteren?
Het allerbelangrijkste dat IT-leiders kunnen doen, is een cultuur creëren die datagericht, databewust en datagedreven is. Het is moeilijk om te doen. Het moet helemaal bovenaan beginnen. Leiders moeten het woord voeren; ze moeten het gebruik van data bij elke beslissing illustreren. Voor elke aanbeveling die ze ontvangen of elke beslissing die ze nemen, moeten leiders vragen naar de data, analyse en ROI, en moeten ze de aannames en kwaliteit van de data onderzoeken.
Gegevenskwaliteit en -beheer moeten in functiebeschrijvingen worden vastgelegd en geëvalueerd als onderdeel van prestatiebeoordelingen. Vaak is de focus op data niet afwezig, maar moet deze wel worden genoemd en als een specifiek doel in de hele organisatie bestaan, en actief worden gemeten.
Goede databeoordelingen zijn cruciaal voor het begrijpen van het data-ecosysteem van de organisatie en het meten van de kwaliteit van de data. Weet u waar uw gegevens zijn en hoeveel ervan u heeft? Weet jij hoe vaak het aankomt? Hoeveel vertrouwt het bedrijf op elke dataset? Wat is de herkomst van de gegevens: waar komen ze vandaan, wat wordt ermee gedaan en waar gaan ze naartoe? Dit is niet iets dat een organisatie in één keer hoeft te doen, maar er moet een routekaart zijn waarin al die stappen zijn opgenomen die voor elk datadomein zijn geprioriteerd om verandering te kunnen bewerkstelligen.
Klik op onderstaande banner om u voor aan te melden GezondheidTech’s wekelijkse nieuwsbrief.
