Qu’est-ce que le MDM et comment est-il lié à la gouvernance des données ?
Le MDM est un domaine de la gouvernance des données (par lequel les organisations établissent des normes et des politiques pour leurs données afin de garantir leur utilité, leur exactitude, leur sécurité et leur disponibilité). Les autres domaines de la gouvernance des données comprennent la gérance des données, la qualité des données, la gestion des métadonnées, la gestion des données de référence, la gestion de la sécurité des données, la confidentialité des données et la gouvernance du cycle de vie des informations.
Les données de base sont des données critiques persistantes stockées dans des systèmes disparates répartis dans une entreprise. Ces données sont essentielles pour presque toutes les applications utilisées par les organisations de santé, ce qui fait du MDM une pratique essentielle. En appliquant des normes cohérentes aux données critiques et partagées, une organisation peut garantir la qualité des données, puis les partager avec de nombreux systèmes différents.
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Les organisations qui cherchent à s’engager dans une pratique MDM doivent comprendre trois concepts clés :
- Gouvernance MDM : Cela inclut les processus, les personnes et les groupes qui créent, gèrent et supervisent les données de base pour garantir leur qualité, leur exactitude et leur valeur.
- Propriété et gestion : Les intendants techniques et commerciaux des données, ainsi que les propriétaires commerciaux des données, définissent et gèrent les données de base, guidés par le processus de gouvernance.
- Outils: Le logiciel peut être utilisé pour automatiser, exécuter et suivre le contenu et les activités des données.
Comment les organisations de santé peuvent-elles utiliser le MDM ?
Dans le domaine de la santé, les données sont généralement organisées en trois domaines : patient, fournisseur et emplacement. Chaque système de santé doit réfléchir à la manière de gérer et de nettoyer ces données afin qu’elles soient prêtes à être utilisées dans de nombreux systèmes et applications. Par exemple, une organisation peut avoir des systèmes financiers et cliniques qui utilisent tous les deux les mêmes données, qui sont gérées ou mises à jour une seule fois et poussées dans ces systèmes.
Disposer de données cohérentes et précises sur les patients donne aux organisations une plus grande confiance dans la fourniture de soins cohérents. Les erreurs de données sur les patients peuvent entraîner des erreurs de soins, telles que la livraison du mauvais médicament à un patient, ou des problèmes administratifs tels que des problèmes de facturation.
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En fin de compte, le MDM conduit à des processus de données plus efficients et efficaces car il réduit l’effort de données redondantes et garantit que les données sont exactes. Pour atteindre ces objectifs, les établissements de santé utilisent les solutions MDM de fournisseurs tels qu’Informatica et IBM pour organiser, dédupliquer et nettoyer les données provenant de différentes sources. Les solutions MDM incluent généralement également des outils de qualité des données ainsi que des outils de déplacement et d’organisation des données.
Cependant, les organisations peuvent être confrontées à des défis lorsqu’elles s’engagent dans le MDM. Il faut un effort coordonné de plusieurs personnes et services au fil du temps, car les parties prenantes identifient et collectent les données de base. L’assistance d’un tiers de confiance et expérimenté aide souvent les organisations à atteindre leurs objectifs MDM. Ces experts peuvent également aider une organisation à mettre en œuvre les meilleures pratiques de gouvernance des données et à les appliquer aux données de référence. Il est également utile d’établir des rôles pour les responsables de la qualité des données et les analystes de données qui peuvent comprendre et appliquer les connaissances sur la qualité des données aux domaines critiques.
Les organisations de santé qui mettent en œuvre efficacement les pratiques MDM se retrouveront sur des bases solides lorsqu’elles s’engageront dans des initiatives de transformation numérique qui utilisent des données provenant de diverses sources.
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