מבין המושגים החדשים שרצים עכשיו בתקשורת, בטח שמעתם את המושג "אסטרטגית יציאה". מה זה אומר אסטרטגיית יציאה? זה אומר לנסות לבנות אסטרטגיה שלפיה המשק יחזור בהדרגה לתפקד. אז גם כאן תלוי את מי שואלים. על הסקאלה של עלות מול תועלת, מה יקר יותר? ... להחזיק את המשק במצור? או להחזיר את המשק לתפקוד נורמלי? מה זה נורמלי? בינתיים הריחוק גורם לשיטוח העקומה. עוד מושג שמרבים לפטפט אותו בתקשורת. פחות אנשים נדבקים וקצב ההדבקות איטי יותר ומאפשר למערכת הבריאות לא לקרוס. אבל אם מחזירים את המשק בהדרגה לפעילות, ואנשים יתחככו אחד בשני שוב, יהיו גלים נוספים של תחלואה? מיהן האוכלוסיות הפגיעות? האם מי שנושא נוגדנים חסין יותר? האם מי שהחלים יכול לחלות שוב? אגב, כנראה שכן...

המון שאלות.... המון נתונים שמנסים לתמוך קבלת החלטות נכונות ומהירות, בניהול המשבר הזה.

אז מסתבר שכדי לסייע בקבלת החלטות נכונות צריך מידע דאטה.

וצריך להיות מסוגלים לזקק מהמידע הזה תובנות ובמשוואה סביב התפרצות המגיפה, נכנס גם פקטור הזמן. כל רגע קריטי.

כשאומרים לנו את המושג "מערכת הבריאות" מתכוונים לגופים שונים: ביניהם, הנהלת מערכת הבריאות, מעבדות, בתי חולים, מד"א, קופות החולים (שירותי הבריאות). כל אחד מהגופים הללו מחזיק את הדאטה שלו בנפרד. אז איך אפשר לקבל תמונת מצב אחידה ולנהל את העניינים ככה?

המצב הזה, שבו אינפורמציה צבורה וכלואה ואינה זורמת במקרה של מערכת הבריאות בין הגופים השונים ובמקרה של ארגון עסקי, אלו יכולות להיות חטיבות או מחלקות שונות, למצב הזה קוראים: סילויים של אינפורמציה, איי- מידע, Information Siloes בלע"ז.

חוץ מזה שהדאטה מופרדת באיי מידע, כל אחד מהגופים מתנהל עם מערכות מידע שונות, במבני נתונים שונים, עם הגדרות מושגיות שונות. כדי לעבוד עם הדאטה הזו הדבר הראשון שצריך לעשות הוא פרויקט דאטה.

כמעט כל פרויקט מערכות מידע הוא קודם כל פרויקט דאטה וצריך להתייחס אליו ככזה.

הפרויקטים השאפתניים שנערכים בארגונים עסקיים וציבוריים, כגון טרנספורמציה דיגיטלית, הטמעת מערכות Marketing Automation, E-commerce, למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית (Machine Learning  Artificial Intelligence), או אפילו אם מדובר "רק" בהטמעת מערכת CRM – הם בראש ובראשונה פרויקטי דאטה.

משמעות הדבר: טיפול בדאטה חייב להיות חלק בלתי נפרד מהפרויקט כבר בשלב התכנון.

למאמר המלא בבלוג