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La analítica predictiva en el sector salud

La industria de la salud es uno de los sectores de mayor impacto estimado de análisis de datos y analítica predictiva, sin embargo, contrario a las predicciones el desarrollo ha sido más lento a lo esperado.

Los expertos opinan que parte de esto se debe a la dificultad de recolectar los datos en formatos de historias digitales, y cuando existen en las dificultades relacionadas con el manejo de esta información, sea por limitaciones legales o de privacidad, sea porque forman parte de esquemas propietarios y cerrados de recolección de información.

En cualquier caso, cuando existen los resultados del uso intensivo de analítica predictiva han sido muy exitosos. En la clínica CrescentCare dirigida al tratamiento de HIV y SIDA en Nueva Orleans  EEUU, el uso de la información contenida en bases de datos (SQL) les ha permitido definir indicadores de riesgo de los pacientes, que actualizados de manera diaria, permiten definir políticas de atención de pacientes y orientar de manera eficiente el uso de recursos humanos, recomendaciones de hospitalización o proyectar tratamientos especializados.

Otro ejemplo lo constituye el uso de información de atención médica, hospitalizaciones, cpm_03laboratorios y productos farmacéuticos de pacientes de una gran empresa estatal latinoamericana. El análisis de estos datos (en curso) ha permitido detectar pacientes “en riesgo” o “complejos” y diseñar estrategias adecuadas para tratar con casos crónicos de manera más efectiva, asegurando el mejoramiento en la calidad de vida de los pacientes así como un uso más eficiente de los recursos. El análisis ha permitido, por otro lado, la detección de uso fraudulento de los recursos disponibles mejorando la distribución de gastos.

Pero quizás los ejemplos más notables lo constituyen los ejemplos de aplicaciones que incluyen el manejo integrado y estandarizado de información de conglomerados de hospitales, clínicas, laboratorios lo cual implica  un esfuerzo importante de puesta en marcha de criterios unificados de tratamiento de la información. En el centro para Servicios de Información en Salud en Illinois, EEUU, que integra 12 hospitales las ventajas justifican con creces los esfuerzos: donde antes cada proyecto de análisis de datos se realizaba de manera independiente buscando datos de los registros, ahora se pueden integrar la información en una misma plataforma. Por otro lado el manejo integrado permite diseñar estrategias más adecuadas de atención a pacientes incluyendo traslados o uso de recursos compartidos.

Las posibilidades del uso de herramientas de analítica predictiva en la gestión de salud  son casi infinitas y representan un gran reto sobre todo en sistemas más precarios donde el manejo eficiente de recursos humanos, hospitalarios,  clínicos y farmacéuticos puede significar el acceso a un sistema de salud  de  primera calidad reduciendo los costos globales. Ojalá veamos este tipo de soluciones en el futuro cercano.

10 enseñanzas en 10 años

Este trabajo no busca crear un concepto nuevo o revolucionario en lo que a un emprendimiento se refiere. Simplemente es una pequeña recopilación del aprendizaje que me ha dejado 10 años al frente de una empresa y que quiero compartir con mis amigos y allegados, y en especial, con todos aquellos soñadores y apasionados de sus ideas que están iniciando su emprendimiento empresarial.

1. Valor de la Empresa: Hay que trabajar siempre como si se quisiera vender la empresa.

  • Esta es una forma en la que tus decisiones pueden estar siempre orientadas a generar valor.

Si no generas valor al emprendimiento, terminarás siendo un auto-empleado.

2.  Escoge y conoce bien a tus socios: Es bueno aplicar la regla que reza “primero quién y luego qué”.

  • Al final es más importante la persona con la que trabajas que el negocio en si. Si la persona es la correcta, hay mayor oportunidad a tener un negocio exitoso
  • Es bueno conocer a la familia de tus socios, ten presente que ellos también pueden tener poder de decisión en tu empresa
  • Socio es aquel que trae negocios y ayuda en la generación de valor

3. Flujo de caja: Lo que todo empresario sabe, pero muchos emprendedores desconocen.

  • Las empresas fracasan no necesariamente porque no vendan o tengan un buen producto, sino porque se quedan sin efectivo.
  • No se puede mantener o hacer crecer tu negocio si no se tiene el control de sus finanzas.imag_carrusel

4. Crea una buena relación con la banca: Una empresa siempre debe tener acceso a crédito.

  • Crear una buena relación, significa también pagar los compromisos a tiempo.

5. Busca siempre el mejor talento: Al final toda empresa es reflejo de su talento humano

  • Tener el mejor talento hoy en día, en cualquier parte del mundo es un ejercicio complejo y costoso. Tienes que buscar la manera de seleccionarlo y captarlo de acuerdo a tus posibilidades.
  • El buen talento siempre es capaz de hacer aportes importantes. Debes estar presto a escucharlo e incorporar en lo posible las ideas, mejoras e innovaciones que surjan del equipo.
  • Lo otro difícil es retenerlo. Es mucho lo que puedes hacer aquí, pero ten siempre presente que solo los casos excepcionales, se quedarán contigo más de 3 o 4 años.
  • Durante su estadía en la empresa tienes que capacitarlo muy bien y muy rápido.
  • Tu empresa siempre necesitará de una buena gerencia y liderazgo. Prepárate bien.

6. Construye un excelente entorno organizacional: Talentos Internos + Clientes + Proveedores

  • Dentro de la organización participan activamente tus proveedores de servicios. La relación con ellos es vital para el buen funcionamiento de la empresa.
  • Busca convertirte en un aliado de negocios de tus clientes, independientemente del servicio que les prestes.
  • Construir un buen “networking” siempre puede ayudar a tener buenos negocios.
  • No hay nada mejor que tener a un equipo empoderado de sus funciones y comprometido con la organización.
  • Debes hacer el esfuerzo por cumplir con tus proveedores, clientes y talento. En este sentido  nunca debes prometer lo que no puedas cumplir.

7. Pensamiento estratégico: La planificación te ayudará a visualizar el futuro de tu empresa

  • Dedícale unos minutos a la semana a revisar las acciones que estas tomando para cumplir con los objetivos que te has propuesto.
  • El visualizar el futuro, en tus proyectos y acciones te ayudará a anticiparte a los riesgos.
  • En Latinoamérica hoy en día la internacionalización siempre debe ser un reto a considerar.

8. Flujo de caja, clientes y talento son las prioridades de la dirección de la empresa

  • Si en algún momento no sabes que hacer, regresa a lo básico, donde este trío es fundamental
  • Tus productos pueden cambiar, tu modelo de negocio puede variar, pero siempre tendrás que estar pendiente de tus ventas (clientes), flujo de caja y talento humano

9. Insistir y resistir

  • Tener una empresa es una carrera con obstáculos. Hay que tener mucha fe, insistir y perseverar.
  • Innovar, adaptarte y diferenciarte de la competencia son aspectos básicos de la permanencia del negocio. En esto hay que escuchar lo que por años viene diciendo la academia.

10. Hay negocios buenos, gente haciendo dinero por todos lados, dinero fácil y más fácil, pero al final tendrás una oportunidad verdadera de éxito si te gusta y disfrutas lo que haces

  • Cuando haces lo que te gusta, también disfrutas del proceso. Los objetivos y metas son importantes, pero el proceso deja grandes enseñanzas y satisfacciones.
  • Cumple las leyes. Estás son las reglas del juego y el buscar otras vías, caminos verdes y atajos puede impactar en el valor de la empresa, así que paga tus impuestos, cumple con la seguridad social, mantén al día los documentos de la empresa y sigue las reglas del juego.

 

 

Una guía fácil sobre Inteligencia de Negocios

Ya sabemos que la inteligencia empresarial se trata de las decisiones correctas que toma una empresa para impulsar o mantener su negocio pero, ¿cómo se llega a eso? Esta guía del proceso explica los básicos del qué, por qué, cómo y el para qué de la inteligencia de negocios.

Cuando se implementa una estrategia de business intelligence, el proceso involucra principalmente estas cuatro etapas:

El qué → Descriptivo: se refiere a la estadística que se aplica como punto de partida para desarrollar una solución de inteligencia de negocios. Se parte por lo básico, es decir, recolectar, clasificar y ordenar los datos, así ponemos sobre la mesa qué se tiene de la empresa, qué se necesita y hacia dónde vamos.cpm_02

Cuando una empresa se acerca al business intelligence, es la primera oportunidad que tiene la organización puede ver datos dispersos en un solo sitio, ya que gran parte del esfuerzo que se hacer para lograr una solución de inteligencia de negocios se centra en recopilar e integrar datos que vienen de fuentes distintas, en sistemas diferentes y que se deben llevar a la misma escala para poderlos comparar, entre otras cosas.

El por qué → Diagnóstico: esta fase se trata de explicar por qué el negocio se comporta como se comporta, es decir, si responde o no a los datos del contexto o los datos internos, es decir, el business intelligence describe al negocio en términos reales.

El cómo → Predictivo: después de los pasos anteriores, se determinan tendencia con base en esos datos internos y eventualmente de los externos.

El para qué → Prescriptivo: como el final del proceso, se trata de saber si yo puedo, teniendo como base la inteligencia de negocios, determinar cursos de acción.

Como se observa, cada fase es más compleja que la otra y cada una completa un bloque de información y de procesos necesarios para llegar a lo que tanto anhelamos: decisiones inteligentes que nos permitan adelantarnos a la competencia, vender más, impulsar el negocio, mantenerlo o cambiarlo. De esto se trata el qué, el por qué, el cómo y el para qué del BI.

¿Qué es R y por qué usarlo?

El desglose de los datos y su análisis es parte fundamental del proceso que se lleva a cabo cuando se desarrolla una solución de inteligencia empresarial. Es por esto que conversamos sobre R, una herramienta para el trabajo con la data.

R es un entorno de programación libre que se utiliza para el procesamiento y análisis estadístico de datos implementado en el lenguaje S de GNU, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes se emplean lenguajes como C, C++ o Fortran.cpm_01

Inicialmente, R fue desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, en 1993, pero actualmente R es responsabilidad del R Development Core Team.

A continuación, enumeramos 6 razones por las cuales R es una excelente opción para procesar datos:

  1. R es gratuito y tiene 6817 paquetes disponibles.
  2. Es un programa avalado por una sólida comunidad científica que provee excelente documentación.
  3. Es el software estadístico más utilizado en las universidades del mundo.
  4. Estas son algunas de las grandes compañías que se han apoyado en R: SAP HANA, Tableau, Pentaho. Oracle también está integrando R a su plataforma.
  5. Posee excelentes capacidades para procesar y analizar grandes volúmenes de datos con ayuda de herramientas como Hadoop y Spark.
  6. Es compatible con equipos Mac, Windows y Linux.

¿Necesitas más razones para usar R? Es accesible, funcional y amplio, convirtiéndola en una herramienta imprenscindible para procesar la data que, posteriormente, nos dará las soluciones inteligentes que necesitamos.