数据治理是组织和管理整个企业的数据和信息资产的基础. 它为医疗保健组织提供了一种集成临床和业务策略需求的方法, 它为领导提供了质量信息，使他们能够通过分析及时做出持续改进的决定.
在医疗保健组织中收集的数据是一种未开发的资源，可以帮助控制成本, 预测未来的趋势和需求, 和测量性能, 提高患者的结果, 提高护理服务的效率. 分析是收集信息和做出循证决策之间的桥梁. 数据治理提供了定义信息的框架，以便能够正确地解释信息.
常见的 挑战
建立有效的数据治理一直是医疗保健提供商面临的挑战. 这些挑战最常见的来源包括:
- 缺乏支持 在执行层为数据治理建立全组织范围的系统和基础设施.
- 没有专用的资源 分配给数据治理. 正确的治理方法应该包括一个由数据所有者组成的团队, 管家, 架构师, 除了高管和其他商业领袖，还有分析师.
- 缺乏信任 在患者群体中，卫生数据和机密信息的安全性.
- 非组织性数据 源于将不同部门的数据竖井相结合, 在不同的格式, 用未经证实的真实性, 这是标准化系统无法实现的.
数据治理帮助组织开始朝着正确的方向前进，并将重点放在最高优先级上. 在进行数据治理计划时, 考虑以下普遍推荐的最佳实践:
识别数据的重要性
除了为病人提供更好的护理, 数据治理几乎影响组织中的每一个功能, 包括BI和分析, IT, 金融, 销售和营销, 法律, 和更多的. 在早期, 重要的是要清楚地阐明数据治理的价值，不仅要得到高管的支持, 但是整个组织.
勾勒出组织中的数据流可能会有帮助, 涉及到哪些系统以及它们所扮演的角色. 这样做将更容易识别当前流程中的弱点，以及正确的基础设施-系统, 流程, 工作流——将用于改善数据流，并为改善数据治理提供基础.
建立专门的团队
数据治理成功的关键是创建一个专用的, 跨职能团队和数据管理人员, 数据所有者, 和数据分析师, 以及相关的职能领导和主管. 对于一些组织, 增加一个cdo -首席数据官的职位来领导数据治理计划可能是有意义的.
假定中小企业和其他技术资源能够承担额外的负担，并对数据治理计划做出有意义的贡献，这是不明智的. 一个成功的数据治理团队几乎总是需要额外的资源.
保护受保护的健康信息
互操作性和不断增加的数据量使组织容易受到安全漏洞的影响，从而可能导致数据丢失, 数据基础设施中断, 还损害了病人的隐私和安全. 医疗保健组织应确保受保护的健康信息的安全性和完整性，并符合必要的菠菜大平台和政府法规.
数据治理策略应该寻求加强安全措施. 第三方安全审计将帮助组织评估和了解当前的网络安全水平, 并找出加强它的机会. 他们应该寻求获得认证，验证组织的安全级别，以提高患者和生态系统中其他组织的信心.
关注数据质量
电子病历改善了医疗机构管理和分发数据的方式, 但数据标准的缺乏阻碍了更统一的数据管理系统的创建. 然而, 医疗保健组织能够并且应该专注于在自己的系统中对数据进行标准化，并为组织中的数据创建单一的真实来源.
一个单一的, 共享数据源使得建立优化数据质量和完整性的控制和过程成为可能. 数据治理团队可以很容易地:
- 定义关键控制、指标和数据阈值.
- 制定使用哪些数据以及如何使用数据的指导方针, 以及它的分布方式, 消耗, 和分析.
- 建立识别、排序和解决数据相关问题的流程.
正确地教育那些访问和消费数据的人将是至关重要的, 使用用户友好的工具和技术实现它们, 培训他们如何利用数据洞察力，在日常工作中更加有效和高效.
从病人的治疗结果到手术过程, 医疗保健组织需要了解数据以便实现有意义的改进. 成为一个数据驱动的医疗保健组织需要投资适当的基础设施, 数据驱动的过程, 专用的资源, 以及强大的数据安全性——使数据治理团队能够建立有效的策略，使组织能够实现其目标.
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