{"id":63212,"date":"2022-06-27T06:44:38","date_gmt":"2022-06-27T10:44:38","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/datenqualitaet-im-gesundheitswesen-herausforderungen-beschraenkungen-und-schritte-zur-qualitaetsverbesserung\/"},"modified":"2022-04-14T12:10:52","modified_gmt":"2022-04-14T12:10:52","slug":"datenqualitaet-im-gesundheitswesen-herausforderungen-beschraenkungen-und-schritte-zur-qualitaetsverbesserung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenqualitaet-im-gesundheitswesen-herausforderungen-beschraenkungen-und-schritte-zur-qualitaetsverbesserung\/","title":{"rendered":"Datenqualit\u00e4t im Gesundheitswesen &#8211; Herausforderungen, Beschr\u00e4nkungen und Schritte zur Qualit\u00e4tsverbesserung"},"content":{"rendered":"<p><span data-contrast=\"auto\">Der Zugang zu genauen, vollst\u00e4ndigen und zeitnahen Daten ist in der Gesundheitsbranche entscheidend. Es<\/span> <span data-contrast=\"auto\">Auswirkungen auf die Patientenversorgung<\/span><span data-contrast=\"auto\"> wie auch <\/span><span data-contrast=\"auto\">den Staatshaushalt f\u00fcr die Aufrechterhaltung der Gesundheitsdienste. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Leider ist m<\/span><span data-contrast=\"auto\">ie meisten Einrichtungen des Gesundheitswesens leiden unter einer schlechten Datenqualit\u00e4t und gro\u00dfen R\u00fcckst\u00e4nden bei den Krankenakten, die verbessert werden m\u00fcssen, damit sie zug\u00e4nglich sind.<\/span><span data-contrast=\"auto\"> &amp; brauchbar<\/span><span data-contrast=\"auto\">. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Veraltete Systeme, eine unzureichende Datenkultur und die mangelnde Bereitschaft, neue Technologien einzuf\u00fchren, sind einige der gr\u00f6\u00dften Hindernisse f\u00fcr die<\/span><span data-contrast=\"auto\">ta Qualit\u00e4t im Gesundheitswesen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die Regel ist einfach: Wenn die Gesundheitsbeh\u00f6rden die Gesundheitsversorgung auf einem optimalen Niveau halten und verbessern wollen, m\u00fcssen sie die Einhaltung von Datenqualit\u00e4tsstandards sicherstellen.<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">In diesem kurzen Beitrag erfahren Sie, was Datenqualit\u00e4t f\u00fcr das Gesundheitswesen bedeutet, welche Herausforderungen und Einschr\u00e4nkungen sie mit sich bringt und welche Ma\u00dfnahmen Branchenf\u00fchrer zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t ergreifen k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Welche Bedeutung hat Datenqualit\u00e4t f\u00fcr das Gesundheitswesen? <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\"><img class=\"aligncenter size-full wp-image-56201\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/data-quality-in-healthcare.png\" alt=\"\" width=\"1920\" height=\"1080\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/data-quality-in-healthcare.png 1920w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/data-quality-in-healthcare-300x169.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/data-quality-in-healthcare-1024x576.png 1024w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/data-quality-in-healthcare-768x432.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/data-quality-in-healthcare-1536x864.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/>Organisierte, aggregierte und in ein aussagekr\u00e4ftiges Format umgewandelte Gesundheitsdaten liefern<\/span><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\"> Gesundheitsinformationen<\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\"> die genutzt werden k\u00f6nnen, um<\/span><span data-contrast=\"auto\">:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">O<\/span><span data-contrast=\"auto\">ptimieren Sie die Patientenversorgung<\/span><span data-contrast=\"auto\"> mit genauen Daten <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">C<\/span><span data-contrast=\"auto\">Daten konsolidieren, um einen genauen \u00dcberblick \u00fcber die Patienten zu erhalten <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Vertrauen schaffen <\/span><span data-contrast=\"auto\">in die Zuverl\u00e4ssigkeit der Daten <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"4\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Berichte mit zuverl\u00e4ssigen Statistiken erstellen <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"5\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Mitarbeiter und Personal in die Lage versetzen, wichtige Entscheidungen auf der Grundlage genauer Daten zu treffen <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Da so viel auf dem Spiel steht, ist es von \u00e4u\u00dferster Wichtigkeit, dass die Daten im Gesundheitswesen <\/span><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">sachlich, organisiert, g\u00fcltig, genau und zug\u00e4nglich sind<\/span><br \/>\n<\/b><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">. <\/span><br \/>\n<\/b><\/p>\n<h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Wie wird die Datenqualit\u00e4t bestimmt? <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Im Gesundheitswesen bezieht sich die Datenqualit\u00e4t <\/span><span data-contrast=\"auto\">bezieht sich auf<\/span><span data-contrast=\"auto\"> die Benutzer<\/span><span data-contrast=\"auto\"> Grad des<\/span><span data-contrast=\"auto\"> Vertrauen in <\/span><span data-contrast=\"auto\">die <\/span><span data-contrast=\"auto\">Daten. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Dieses Vertrauen ist am h\u00f6chsten, wenn die folgenden Standards eingehalten werden. <\/span><\/p>\n<h3>Korrektheit und G\u00fcltigkeit: Die urspr\u00fcngliche Datenquelle ist nicht irref\u00fchrend oder fehlerhaft<\/h3>\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Beispiel f\u00fcr Genauigkeit und G\u00fcltigkeit: <\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"6\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Die Ausweisdaten und die Adresse des Patienten sind g\u00fcltig <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"6\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Vitalparameter werden innerhalb akzeptabler Werte aufgezeichnet <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"6\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Die in Krankenh\u00e4usern verwendeten Codes zur Klassifizierung von Krankheiten und Verfahren entsprechen vordefinierten Standards <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b><br \/>\n<span data-contrast=\"none\">Verl\u00e4sslichkeit und Konsistenz:<\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"none\"> Die Informationen folgen in der gesamten Organisation einem bestimmten Standard <\/span><\/h3>\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Beispiele f\u00fcr Zuverl\u00e4ssigkeit und Konsistenz: <\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"4\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Das in einem Datensatz erfasste Alter des Patienten ist in allen anderen Datens\u00e4tzen identisch<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"5\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Korrekter Name\/Geschlecht\/Familienstand ist in allen Datens\u00e4tzen identisch<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"6\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Das korrekte Format der Telefonnummer\/Adresse ist in allen Datens\u00e4tzen gleich.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b><br \/>\n<span data-contrast=\"none\">Vollst\u00e4ndig: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"none\">Alle erforderlichen Datenfelder sind vorhanden <\/span><\/h3>\n<p><strong><span style=\"text-decoration: underline;\">Beispiele f\u00fcr Vollst\u00e4ndigkeit: <\/span><\/strong><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"7\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Pflegedokumente, einschlie\u00dflich Pflegeplan, Verlaufsnotizen, Blutdruck- und Fieberkurven und andere Aufzeichnungen sind vollst\u00e4ndig mit Unterschriften und Eintragungsdatum versehen <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"8\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">F\u00fcr alle medizinischen\/gesundheitlichen Unterlagen sind die entsprechenden Formulare vollst\u00e4ndig, mit Unterschriften und Anwesenheitsdaten. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"9\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Bei station\u00e4ren Patienten enth\u00e4lt die Krankenakte eine genaue Aufzeichnung der Hauptkrankheit und anderer relevanter Diagnosen und Verfahren sowie die Unterschrift des behandelnden Arztes. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b><br \/>\n<span data-contrast=\"none\">Aktualit\u00e4t und Rechtzeitigkeit:<\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"none\"> Daten sind auf dem neuesten Stand <\/span><\/h3>\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Beispiele f\u00fcr Rechtzeitigkeit: <\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"10\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Die Identifizierungsdaten eines Patienten werden bei der ersten Behandlung erfasst und sind jederzeit verf\u00fcgbar, um den Patienten zu identifizieren.<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"11\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Bei der ersten Vorstellung in einer Klinik oder bei der Aufnahme ins Krankenhaus werden die Vorgeschichte des Patienten, die vom Patienten geschilderte aktuelle Erkrankung\/Problem und die Ergebnisse der k\u00f6rperlichen Untersuchung erfasst.<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"12\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Die statistischen Berichte werden innerhalb eines bestimmten Zeitraums fertiggestellt, nachdem sie kontrolliert und \u00fcberpr\u00fcft wurden. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b><br \/>\n<span data-contrast=\"none\">Zug\u00e4nglichkeit: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"none\">Daten sind bei Bedarf f\u00fcr autorisierte Personen verf\u00fcgbar<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Beispiele f\u00fcr Barrierefreiheit: <\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"13\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Medizinische\/gesundheitliche Unterlagen sind jederzeit verf\u00fcgbar, wenn und wo sie ben\u00f6tigt werden. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"14\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Die abstrahierten Daten stehen bei Bedarf zur \u00dcberpr\u00fcfung zur Verf\u00fcgung. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"7\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"15\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">In einem elektronischen Patientendatensystem sind die klinischen Informationen bei Bedarf sofort verf\u00fcgbar.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"none\">Die Datenqualit\u00e4t im Gesundheitswesen ist nicht nur f\u00fcr die Patientenversorgung von entscheidender Bedeutung, sondern auch f\u00fcr die \u00dcberwachung der Leistung von Gesundheitsdiensten und Mitarbeitern. Die gesammelten und pr\u00e4sentierten Daten m\u00fcssen diesen Standards entsprechen. Das Problem? Die Abh\u00e4ngigkeit von traditionellen Methoden der Datenverwaltung f\u00fchrt dazu, dass Krankenh\u00e4user und Informationsaustauschstellen (HIEs) mit Problemen beim Patientenabgleich, schlechten Algorithmen, chaotischen Prozessen, betrieblicher Ineffizienz, mangelnder Datenkompetenz und schlechter Datenqualit\u00e4t zu k\u00e4mpfen haben.<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Hochwertige Daten verk\u00f6rpern diese international befolgten s<\/span><span data-contrast=\"auto\">tandards<\/span><span data-contrast=\"auto\">Aufgrund der derzeitigen Beschr\u00e4nkungen in Bezug auf Technologie, Ressourcen und Verfahren ist es f\u00fcr die Gesundheitseinrichtungen jedoch eine Herausforderung, diese Ziele zu erreichen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">T<\/span><span data-contrast=\"auto\">as COVID-19 <\/span> <span data-contrast=\"auto\">ist ein perfektes Beispiel daf\u00fcr, wie sich Herausforderungen bei der Datenqualit\u00e4t auf den Umgang mit Pandemien auswirken. Organisationen, die <\/span><span data-contrast=\"auto\">datengesteuert waren, reagierten schnell mit Apps, pr\u00e4diktiven Analysen und Modellen f\u00fcr die Patientenversorgung, die der Welt halfen, mit den Problemen fertig zu werden.<\/span><span data-contrast=\"auto\">. Diejenigen, die <\/span><span data-contrast=\"auto\">bisher <\/span><span data-contrast=\"auto\">ignorierte digitale Umw\u00e4lzungen <\/span><span data-contrast=\"auto\">wurden aufger\u00fcttelt und erkannten die Notwendigkeit, sich an ML\/AI-Technologien anzupassen (f\u00fcr die genaue Daten die Grundlage sind). <\/span><\/p>\n<h2><span class=\"TextRun SCXW232895524 BCX0\" lang=\"EN-US\" data-contrast=\"none\"><span class=\"NormalTextRun SCXW232895524 BCX0\" data-ccp-parastyle=\"heading 1\">Wie die COVID-19 die Herausforderungen und Grenzen der Datenqualit\u00e4t im Gesundheitswesen aufgedeckt hat <\/span><\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Pandemien waren schon immer eine Herausforderung f\u00fcr die Infrastruktur des Gesundheitswesens, aber das COVID-19<\/span> <span data-contrast=\"auto\">ist eine neue Herausforderung hinzugekommen &#8211; die digitale Transformation und der Bedarf an verbesserten, aggregierten Daten. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Gesundheitseinrichtungen stehen vor einem R\u00e4tsel<\/span><span data-contrast=\"auto\">&#8218;<\/span><span data-contrast=\"auto\"> dem Versuch, die Vorteile von <\/span><span data-contrast=\"auto\">Echtzeit <\/span> <span data-contrast=\"auto\">datengest\u00fctzte Erkenntnisse, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Dies ist unter anderem deshalb so schwierig, weil die derzeitige Dateninfrastruktur veraltet ist und noch immer auf manuelle Methoden f\u00fcr die Dateneingabe und -aggregation angewiesen ist. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Eine komplexe Datenspeicherung, gepaart mit unterschiedlichen Datenquellen, und ein Personal, dem es an Datenschulung mangelt, machen es schwierig, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu konsolidieren, um <\/span><span data-contrast=\"auto\">die<\/span><span data-contrast=\"auto\"> vollst\u00e4ndiges Bild eines Patienten<\/span><span data-contrast=\"auto\"> &#8211; die Auswirkungen von <\/span><span data-contrast=\"auto\">Dies f\u00fchrt zu verzerrten Analysen und gef\u00e4lschten Daten, die kein genaues Bild der Pandemie vermitteln.<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">In einem brillanten Artikel \u00fcber die Auswirkungen einer schlechten Datenqualit\u00e4t auf die COVID-19-Reaktion, <\/span><a href=\"https:\/\/www.datanami.com\/2020\/04\/27\/how-the-lack-of-good-data-is-hampering-the-covid-19-response\/\" rel=\"nofollow\"><span data-contrast=\"none\">Datan<\/span><span data-contrast=\"none\">ami <\/span><\/a><span data-contrast=\"auto\">berichtet Datan ami, dass neue Fallzahlen und Krankenhausbetten <\/span><span data-contrast=\"auto\">von den Krankenh\u00e4usern manuell gemeldet werden und dass<\/span> <span data-contrast=\"auto\">stellt eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, das hohe Vertrauen in die aktuellen &#8222;Kopf- und Bettdaten&#8220; zu erhalten. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die Menge und Vielfalt der Daten, die w\u00e4hrend dieser Pandemie erzeugt werden, ist unvorstellbar. Die Einrichtungen des Gesundheitswesens stehen unter dem Druck, diese Daten schnell zu nutzen, um die Herausforderungen zu meistern, aber die Abh\u00e4ngigkeit von manuellen Prozessen, eine allgemein langsame Herangehensweise an technologiegesteuerte Initiativen und die Verwendung von Altsystemen haben die Entscheidungsfindung in Echtzeit erschwert. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Gl\u00fccklicherweise ist nicht alles dem Untergang geweiht. Die Pandemie hat die Bem\u00fchungen um den Einsatz von Instrumenten und Technologien beschleunigt, die es Krankenh\u00e4usern, Gesundheitseinrichtungen, Regierungen, Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen erm\u00f6glichen, eine Vielzahl von Datens\u00e4tzen zu sammeln und zu analysieren, um in Rekordzeit L\u00f6sungen (z. B. mobile Apps zur Risikovorhersage), Richtlinien f\u00fcr die Patientenversorgung und die Entwicklung von Impfstoffen zu entwickeln. <\/span><\/p>\n<h2><span class=\"TextRun SCXW268395212 BCX0\" lang=\"EN-US\" data-contrast=\"none\"><span class=\"NormalTextRun SCXW268395212 BCX0\" data-ccp-parastyle=\"heading 2\">Welche unmittelbaren Schritte kann die Branche unternehmen, um die Ziele der Datenqualit\u00e4t zu erreichen? <\/span><\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">F\u00fchrung, Ausbildung, Kulturwandel <\/span><span data-contrast=\"auto\">ist einer der h\u00e4ufigsten Ratschl\u00e4ge, die Experten geben<\/span><span data-contrast=\"auto\">aber diese Schritte erfordern <\/span><span data-contrast=\"auto\">langfristige<\/span><span data-contrast=\"auto\"> \u00dcberholung. <\/span> <span data-contrast=\"auto\">In einer Zeit, in der F\u00fchrungskr\u00e4fte unter Druck stehen, der Datenqualit\u00e4t Priorit\u00e4t einzur\u00e4umen, m\u00fcssen sie sofort umsetzbare Ma\u00dfnahmen ergreifen. Dazu geh\u00f6ren: <\/span><\/p>\n<p><strong>Durchf\u00fchrung eines Datenqualit\u00e4tsaudits: <\/strong><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">L\u00f6sungen lassen sich nur dann ableiten, wenn Sie das Problem, mit dem Ihr Unternehmen konfrontiert ist, genau kennen. Zum Beispiel<\/span><span data-contrast=\"auto\">:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"o\" data-font=\"Courier New\" data-listid=\"4\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"auto\">A<\/span><span data-contrast=\"auto\">Haben Ihre Teams Schwierigkeiten, Patientendaten aus verschiedenen Quellen f\u00fcr einen Bericht zu konsolidieren? <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"o\" data-font=\"Courier New\" data-listid=\"4\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"auto\">I<\/span><span data-contrast=\"auto\">st Ihre Einrichtung mit Fehlern bei der Dateneingabe konfrontiert? <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"o\" data-font=\"Courier New\" data-listid=\"4\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"auto\">Haben Sie unzureichende Datenkontrollen eingerichtet? <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"o\" data-font=\"Courier New\" data-listid=\"4\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"4\" data-aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"auto\">Was sind die h\u00e4ufigsten Fehler, die in Ihren Unterlagen gefunden werden? <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Diese und viele weitere Fragen m\u00fcssen gestellt werden. Die Aufzeichnungen m\u00fcssen abgerufen und bewertet werden, um zu sehen, ob sie den festgelegten Qualit\u00e4tsstandards entsprechen. <\/span><\/p>\n<p><strong> Investition in ein Self-Service-Tool f\u00fcr Datenqualit\u00e4t: <\/strong><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Wahrscheinlich verl\u00e4sst sich Ihr Team immer noch auf ein ETL <\/span><span data-contrast=\"auto\">Werkzeug<\/span><span data-contrast=\"auto\">um Daten zu bereinigen und umzuwandeln. <\/span><span data-contrast=\"auto\">Manuelle Methoden k\u00f6nnen nicht verwendet werden, um Daten mit exponentiellem <\/span><span data-contrast=\"auto\">Volumen und Vielfalt<\/span><span data-contrast=\"auto\">. <\/span> <span data-contrast=\"auto\">Hier kommen ML-basierte Self-Service-Tools f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t ins Spiel. Sie <\/span><span data-contrast=\"auto\">ersetzen<\/span><span data-contrast=\"auto\">manuelle <\/span><span data-contrast=\"auto\">Datenbereinigung oder Standardisierung <\/span><span data-contrast=\"auto\">Aufwand<\/span><span data-contrast=\"auto\">s<\/span> <span data-contrast=\"auto\">mit schnellen, automatisierten Prozessen<\/span><span data-contrast=\"auto\">. Die Normalisierung von Krankenhausdaten beispielsweise erfordert monatelange Bem\u00fchungen und komplexe Prozesse wie die Sicherstellung der richtigen [name] [date] [phone number] Formate. Mit einem Self-Service-Tool kann es <\/span><span data-contrast=\"auto\">dauert <\/span><span data-contrast=\"auto\">nur wenige Minuten<\/span><span data-contrast=\"auto\">die Gro\u00dfschreibung von Namen, das Entfernen von Leerzeichen, Fettfingerfehler und vieles mehr<\/span><span data-contrast=\"auto\"> f\u00fcr eine Million Zeilen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Mit dem richtigen Datenqualit\u00e4tstool k\u00f6nnen Sie <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Datenbereinigung<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\">Datendeduplizierung<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Datenabgleich<\/a> und Datenkonsolidierung auf einer einzigen Plattform durchf\u00fchren, <\/span><span data-contrast=\"auto\">ohne Code, mit einer Point-and-Click-Schnittstelle. <\/span><\/p>\n<p><strong>Automatisieren Sie die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\">Datenaufbereitung<\/a>: <\/strong><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Der Automatisierung geh\u00f6rt die Zukunft. F\u00fcr das Gesundheitswesen ist die Automatisierung eine Notwendigkeit, die sich positiv auf die Patientenversorgung, das Ressourcenmanagement, die Systemverwaltung, Statistiken, die Finanzierung und vieles mehr auswirken kann. Altbew\u00e4hrte \u00dcberzeugungen und das Vertrauen auf veraltete Prozesse m\u00fcssen durch Innovation und Automatisierung ersetzt werden, mit dem grundlegenden Ziel, dass sich die Mitarbeiter st\u00e4rker auf Analysen und Entscheidungen konzentrieren k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n<p><strong>Definition von Datenqualit\u00e4tsstandards: <\/strong><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die Daten m\u00fcssen so gemessen werden, dass sie die Dimensionen der Datenqualit\u00e4tsstandards widerspiegeln. Zun\u00e4chst einmal m\u00fcssen die Unternehmen sicherstellen, dass ihre aktuellen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/was-ist-datengenauigkeit-warum-ist-sie-wichtig-und-wie-koennen-unternehmen-sicherstellen-dass-sie-ueber-korrekte-daten-verfuegen\/\">Daten korrekt<\/a>, vollst\u00e4ndig und g\u00fcltig <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/was-ist-datengenauigkeit-warum-ist-sie-wichtig-und-wie-koennen-unternehmen-sicherstellen-dass-sie-ueber-korrekte-daten-verfuegen\/\">sind<\/a>. <\/span><\/p>\n<p><strong>Machen Sie Datenqualit\u00e4t zu einer organisatorischen Gewohnheit: <\/strong><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Funktionen der Datenqualit\u00e4t wie Datenbereinigung und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\">Datenstandardisierung<\/a> sollten nicht nur bei Bedarf durchgef\u00fchrt werden. Unternehmen m\u00fcssen eine Routine entwickeln, um Daten zu bereinigen und auf dem neuesten Stand zu halten. Mitarbeiter, die Zugang zu diesen Daten haben, m\u00fcssen geschult werden, um die Datenqualit\u00e4t und ihre Auswirkungen auf nachgelagerte Anwendungen zu verstehen. Dieser Schritt erfordert keine organisatorische Ver\u00e4nderung, sondern kann ganz einfach durch die Erstellung eines Zeitplans, die Zuweisung einer Ressource und die Ausstattung der Ressource mit dem richtigen Werkzeug f\u00fcr die Erledigung der Aufgabe erfolgen. <\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"2\"><span data-contrast=\"none\">Wie hilft die Data Ladder? <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Data Ladder&#8217;s <\/span><span data-contrast=\"auto\">DataMatch<\/span><span data-contrast=\"auto\"> Enterprise ist eine erstklassige L\u00f6sung, die das Gesundheitswesen beim Datenqualit\u00e4tsmanagement unterst\u00fctzt. Mit <a href=\"https:\/\/www.capterra.com\/p\/171310\/DataMatch\/\">Data Ladder<\/a> kann Ihr Team Terabytes an Daten verarbeiten, mehrere Datenquellen konsolidieren, Millionen von Datenzeilen bereinigen und umwandeln. <\/span><span data-contrast=\"auto\">nur 45 Minuten. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">DME ist das Tool der Wahl f\u00fcr Organisationen im Gesundheitswesen aufgrund seiner benutzerfreundlichen Oberfl\u00e4che, der 100%igen <\/span><span data-contrast=\"auto\">Datensatzverkn\u00fcpfung <\/span><span data-contrast=\"auto\">und seiner F\u00e4higkeit, Datentransformationen durchzuf\u00fchren<\/span> <span data-contrast=\"auto\">CODE-FREE. <\/span><\/p>\n<p>DME kann den Gesundheitssystemen dabei helfen:<\/p>\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Datensatzverkn\u00fcpfung f\u00fcr L\u00e4ngsschnittstudien<\/span><\/b><\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Datenverkn\u00fcpfung ist der Prozess der Verkn\u00fcpfung\/Kombination\/Zusammenf\u00fchrung mehrerer Informationsquellen zu einer Person oder Einheit. Die Kombination von Informationen hat mehrere Vorteile: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"5\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">L\u00e4ngsschnittstudien f\u00fcr ganze Bev\u00f6lkerungsgruppen k\u00f6nnen durchgef\u00fchrt werden, um Krankheitstrends und damit zusammenh\u00e4ngende Herausforderungen zu verstehen. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"5\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Durchf\u00fchrung von \u00c4nderungen oder Entwicklung neuer gesundheitspolitischer Ma\u00dfnahmen im Lichte der verf\u00fcgbaren Daten. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"5\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Experten k\u00f6nnen Fragen entdecken oder l\u00f6sen, auf die ein einzelner Datensatz keine Antwort geben kann. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"5\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"4\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Historische Informationen wie Verwaltungsdaten, Daten zu lebenswichtigen Ereignissen usw., die \u00fcber die gesamte Lebenszeit einer Bev\u00f6lkerung gesammelt werden, sind f\u00fcr die Untersuchung von Krankheiten und die Identifizierung anf\u00e4lliger Bev\u00f6lkerungsgruppen sehr wertvoll. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"5\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"5\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Die Kombination mehrerer Datens\u00e4tze erm\u00f6glicht es Unternehmen, den Zustand ihrer Datenqualit\u00e4t auf einer tieferen Ebene zu bewerten und potenzielle L\u00fccken zu erkennen, die es zu schlie\u00dfen gilt. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"5\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"6\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Es k\u00f6nnen Simulationsmodelle entwickelt werden, um verschiedene Populationen zu untersuchen <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die auch als &#8222;<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-zur-datensatzverknuepfung\/\">Record Linkage&#8220;<\/a> bezeichnete Datenverkn\u00fcpfung wurde erstmals 1946 von Halbert L. Dunn in seinem Artikel &#8222;Record Linkage&#8220; in der Zeitschrift <\/span><b><br \/>\n<i><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">American Journal of Public Health, <\/span><br \/>\n<\/i><br \/>\n<\/b> <span data-contrast=\"auto\">in dem er vorschlug, ein &#8222;Buch des Lebens&#8220; f\u00fcr jeden Menschen von der Geburt bis zum Tod zu erstellen, das die wichtigsten gesundheitlichen und sozialen Ereignisse enth\u00e4lt. Dieses Buch w\u00e4re eine Zusammenstellung aller vorhandenen Datens\u00e4tze, um eine einzigartige Datei zur Verwendung bei der Planung von Gesundheitsdiensten zu erstellen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Seitdem haben sich Gesundheitseinrichtungen in der ganzen Welt, darunter in den USA, Kanada, England, D\u00e4nemark und Australien, um die Einrichtung von Datenverkn\u00fcpfungssystemen bem\u00fcht. Diese Systeme enthalten Datens\u00e4tze \u00fcber Geburten, Sterbef\u00e4lle, Krankenhauseinweisungen, Notfalleins\u00e4tze und vieles mehr. In einigen L\u00e4ndern gibt es sogar umfangreiche Aufzeichnungen \u00fcber psychische Gesundheit, Bildung, Genealogie und spezifische Forschungsdaten. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">In den Vereinigten Staaten hat die Sorge um den Schutz der Privatsph\u00e4re, die Vertraulichkeit und die Sicherheit von Patientendaten zu immer strengeren Richtlinien und <a href=\"https:\/\/www.scnsoft.com\/healthcare\/hipaa-compliant-clouds\">Vorschriften<\/a> gef\u00fchrt <a href=\"https:\/\/www.scnsoft.com\/healthcare\/hipaa-compliant-clouds\">, wobei HIPAA<\/a> die bekannteste Datenschutzrichtlinie f\u00fcr Patienten ist. Mit diesen Richtlinien haben Organisationen keinen Zugang zu eindeutigen Identifikatoren, die leicht zur Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen verwendet werden k\u00f6nnen. In diesem Fall werden andere Komponenten in der Datenquelle verwendet, um Datens\u00e4tze zu identifizieren. In diesem Fall umfasst die Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen mehrere Stufen und die Verwendung eines probabilistischen Abgleichs, um Daten abzugleichen.<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Zwischen dem idealen Datensystem und dem derzeitigen f\u00f6deralen Gesundheitsdatensystem besteht eine gro\u00dfe Kluft. Die schlechte Qualit\u00e4t der in fragmentierten Systemen gespeicherten Daten und das Fehlen einer Qualit\u00e4ts\u00fcberwachung stellen die Gesundheitseinrichtungen vor gro\u00dfe Herausforderungen bei der Bereitstellung einer hochwertigen Gesundheitsversorgung. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Dar\u00fcber hinaus hat die beispiellose Zunahme von Patientendaten aus Quellen wie dem Internet und dem Mobilfunk das Volumen und die Vielfalt der Daten exponentiell erh\u00f6ht, so dass es f\u00fcr Organisationen schwierig ist, elektronische Gesundheitsdatens\u00e4tze (EHR) system\u00fcbergreifend miteinander zu verkn\u00fcpfen &#8211; ein Vorgang, der f\u00fcr eine Reihe von Zwecken wie Gesundheitsforschung, L\u00e4ngsschnittstudien \u00fcber Bev\u00f6lkerungsgruppen, Krankheitsvorbeugung und -bek\u00e4mpfung, Patientenversorgung und vieles mehr erforderlich ist.<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"TextRun SCXW254179266 BCX0\" lang=\"EN-US\" data-contrast=\"none\"><span class=\"NormalTextRun SCXW254179266 BCX0\" data-ccp-parastyle=\"heading 2\">Codefreies Parsen, Bereinigen und Standardisieren von Daten<\/span><\/span><\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">DME erm\u00f6glicht eine einfache Datenbereinigung per Mausklick. Im Gegensatz zu ETL-Tools oder Excel ist kein manueller Aufwand erforderlich. Mit DME k\u00f6nnen Benutzer: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Transformieren Sie schlechte Daten durch einfaches Anklicken von Kontrollk\u00e4stchen. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Textstil normalisieren. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Unerw\u00fcnschte Zeichen entfernen<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Beseitigung versehentlicher Tippfehler bei der Dateneingabe (diese sind schwer zu erkennen!)<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Leerzeichen zwischen Buchstaben\/W\u00f6rtern bereinigen<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\u00d8\" data-font=\"Wingdings\" data-listid=\"3\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Spitznamen in richtige Namen umwandeln (John statt Johnny)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span class=\"TextRun BCX0 SCXW138903716\" lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\"><br \/>\n<span class=\"NormalTextRun BCX0 SCXW138903716\">DME erm\u00f6glicht eine einfache Vereinheitlichung der Daten, indem der Benutzer aus mehr als einem Dutzend Standardisierungsoptionen w\u00e4hlen kann, die sich auf <\/span><br \/>\n<\/span><span class=\"TrackChangeTextInsertion TrackedChange BCX0 SCXW138903716\"><br \/>\n<span class=\"TextRun BCX0 SCXW138903716\" lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\"><br \/>\n<span class=\"NormalTextRun BCX0 SCXW138903716\">Hunderte von Millionen von Datens\u00e4tzen gleichzeitig angewendet werden k\u00f6nnen (getestet mit 2 Milliarden <\/span><\/span><\/span><span class=\"TrackChangeTextInsertion TrackedChange BCX0 SCXW138903716\"><span class=\"TextRun BCX0 SCXW138903716\" lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\"><span class=\"NormalTextRun BCX0 SCXW138903716\">+ Datens\u00e4tze).<\/span><br \/>\n<\/span><br \/>\n<\/span><\/p>\n<h3>Erm\u00f6glichen Sie die Implementierung eines Datenqualit\u00e4tsrahmens<\/h3>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die DME-Plattform ist ein Rahmenwerk, das es Unternehmen erm\u00f6glicht, einen Ausgangspunkt f\u00fcr ihre Ziele zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t zu finden. Sie k\u00f6nnen ihre Daten nicht nur bereinigen und aufbereiten, sondern dies auch zu einem festen Bestandteil ihrer t\u00e4glichen Routine machen &#8211; und das zur H\u00e4lfte der Kosten. Gesundheitsdaten m\u00fcssen den oben beschriebenen Datenqualit\u00e4tsstandards entsprechen, was bedeutet, dass Gesundheitseinrichtungen einen Datenqualit\u00e4tsrahmen einf\u00fchren m\u00fcssen, der Einheitlichkeit, Genauigkeit und Konsistenz gew\u00e4hrleistet. Und sie m\u00fcssen diese Standards <strong>schnell <\/strong>erf\u00fcllen <strong>. <\/strong> <\/span><\/p>\n<p><span class=\"TrackChangeTextInsertion TrackedChange BCX0 SCXW138903716\"><span class=\"TextRun BCX0 SCXW138903716\" lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\"><span class=\"NormalTextRun BCX0 SCXW138903716\"><span class=\"LineBreakBlob BlobObject DragDrop SCXW265681520 BCX0\">DME ist eine L\u00f6sung f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement, die es den Anwendern erm\u00f6glicht, Milliarden von Datens\u00e4tzen aus verschiedenen Datenquellen in Rekordgeschwindigkeit und mit hoher Genauigkeit zu profilieren, zu standardisieren und zu bereinigen. Dank der M\u00f6glichkeit, \u00fcber 500 Datenquellen zu integrieren, k\u00f6nnen die Nutzer ihre Datenquellen direkt aktualisieren und \u00e4ndern, ohne dass sie sich mit Tools von Drittanbietern herumschlagen m\u00fcssen. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n<h2 aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"none\">Fazit &#8211; Helfen Sie Ihrer Organisation, genaue und zuverl\u00e4ssige Daten zu erhalten, um die Qualit\u00e4t der Patientenversorgung zu verbessern <\/span><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Um n\u00fctzlich zu sein, m\u00fcssen die Daten korrekt, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/wie-man-fehlende-daten-identifiziert-die-vollstaendigkeit-der-daten-sicherstellt-und-die-genauigkeit-der-daten-aufrechterhaelt\/\">vollst\u00e4ndig<\/a>, zuverl\u00e4ssig und genau sein. Fehlerhafte Daten f\u00fchren zu Fehlern bei der Entscheidungsfindung, t\u00f6dlichen Fehlern bei der Patientenversorgung (z. B. Diagnose des falschen Patienten), verzerrten Zahlen in der Forschung und anderen kritischen Problemen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Viele Einrichtungen des Gesundheitswesens haben zwar Daten \u00fcber Patienten gesammelt, m\u00fcssen aber noch aktuelle Systeme entwickeln, um die Qualit\u00e4t der erbrachten Leistungen zu gew\u00e4hrleisten. Ein Self-Service-Datenqualit\u00e4ts-Tool wie <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\">DataMatch Enterprise<\/a> erm\u00f6glicht es autorisierten Anwendern, Daten f\u00fcr ihre vielf\u00e4ltigen Verwendungszwecke vorzubereiten, ohne sich auf die IT-Abteilung oder spezielle SQL-Kenntnisse verlassen zu m\u00fcssen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Noch wichtiger ist, dass sie den Organisationen einen <\/span><span data-contrast=\"auto\">Kopf<\/span> <span data-contrast=\"auto\">Start<\/span><span data-contrast=\"auto\"> auf dem Weg zur Datenverbesserung. Sobald die Organisation die Probleme, die die Datenqualit\u00e4t beeintr\u00e4chtigen, versteht, ist sie in einer besseren Position, um die notwendigen \u00c4nderungen vorzunehmen und einen robusteren <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/warum-ihr-unternehmen-einen-plan-fuer-das-datenqualitaetsmanagement-haben-muss-um-die-nase-vorn-zu-haben\/\">Datenverwaltungsplan<\/a> zu erstellen. <\/span><\/p>\n<p>Laden Sie unsere kostenlose Testversion herunter und erfahren Sie, wie Sie die Datens\u00e4tze Ihres Unternehmens einfach und ohne Code bereinigen und verkn\u00fcpfen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><a class=\"btn btn-sm center\" style=\"height: 29px; font-size: 13px; text-align: center; \/* left: 50px;\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/kostenlose-testversion-datenabgleichssoftware\/\">Kostenlose Testversion herunterladen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Zugang zu genauen, vollst\u00e4ndigen und zeitnahen Daten ist in der Gesundheitsbranche entscheidend. Es Auswirkungen auf die Patientenversorgung wie auch den Staatshaushalt f\u00fcr die Aufrechterhaltung der Gesundheitsdienste. Leider ist mie meisten Einrichtungen des Gesundheitswesens leiden unter einer schlechten Datenqualit\u00e4t und gro\u00dfen R\u00fcckst\u00e4nden bei den Krankenakten, die verbessert werden m\u00fcssen, damit sie zug\u00e4nglich sind. &amp; brauchbar. 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