Signaler les goulots d’étranglement
Un organisme sans but lucratif de soins de santé qui exploite de multiples centres de soins pour personnes âgées de longue durée et des établissements de vie assistée a consacré beaucoup de temps et d’efforts afin effort de respecter les mandats de déclaration de leur province.
L’organisation s’est appuyée sur une plateforme logiciel-service (SaaS) pour héberger ses applications, mais elle n’avait pas la capacité de prendre en charge un outil d’intelligence d'affaires. Les utilisateurs se sont appuyés sur des systèmes de données disparates, ce qui a créé des inefficacités dans la collecte des informations nécessaires pour les rapports, y compris la nécessité fréquente de saisir à nouveau des données qui avaient déjà été saisies ailleurs.
L’organisation savait qu’elle devait accélérer le processus de déclaration et utiliser ses données de façon plus stratégique. Elle s’est donc tournée vers un partenaire informatique pour l’aider à identifier et à mettre en œuvre les bons outils pour y arriver.
Systèmes rationalisés
Pour moderniser l’analyse de données du client, Insight a proposé une solution complète d’intelligence d'affaires. Nous avons déployé Microsoft® Power BI®, une plateforme d’analyse qui intègre l’apprentissage automatique et simplifie l’affichage des données.
Lors de la mise en œuvre de Power BI, nous avons collaboré avec le fournisseur SaaS du client pour intégrer ses capacités dans la solution. Ces activités combinées ont équipé l’organisation d’une expérience de données unique et intuitive pour tous leurs utilisateurs.
Accélération des processus
La transition vers une nouvelle solution de renseignement a permis d’améliorer grandement la capacité du client à répondre aux exigences provinciales. Le système centralisé et intégré a rendu la saisie de données en double inutile et réduit considérablement le temps nécessaire à la production de rapports.
Et, les avantages d’un environnement mis à jour sont allés au-delà de la création plus rapide de rapport. Les utilisateurs ont eu accès à de nouvelles connaissances sur les patients, y compris des analyses prédictives qui leur ont permis de mieux anticiper les besoins en soins.
De plus, les équipes ont utilisé le temps qu’elles ont économisé en uniformisant les rapports requis pour déterminer et étudié les possibilités de financement supplémentaire de la province.