Perfil de la empresa
La Universidad de Virginia Occidental es la única universidad del estado que otorga títulos de doctorado y otorga tierras. La escuela ofrece cerca de 200 programas de licenciatura, posgrado, doctorado y profesional.
Caso de uso empresarial
La Universidad de Virginia Occidental se encargó de evaluar las repercusiones a largo plazo de determinadas afecciones médicas en los pacientes durante un largo periodo de tiempo. La determinación que había que hacer era si las condiciones médicas anteriores afectaban a la salud y a la atención del paciente a largo plazo. Los datos de las condiciones médicas y los registros sanitarios actuales proporcionados por el Estado existen en sistemas separados.
El reto que había que superar era cómo vincular los registros de la base de datos que identificaban las condiciones médicas en cuestión con los registros sanitarios actuales proporcionados por el Estado. La idea de vincular estos dos grupos de registros fue abrumadora para el departamento de investigación. Con cientos de miles de registros que gestionar, el proceso llevaría mucho tiempo y pondría en peligro la puntualidad y el proceso de las actividades de investigación.
Solución y beneficios
Gracias a DataMatch™, el producto estrella de Data Ladder para la limpieza de datos, la universidad pudo limpiar los registros de varios sistemas que contenían la información requerida. A partir de ahí pudieron crear una visión unificada del paciente a lo largo del tiempo. DataMatch™ limpia los registros de múltiples fuentes.
- Combinar y hacer coincidir los registros de varias listas
- Crear identificaciones únicas más rápidamente
- Ahorro significativo de horas-persona
La universidad pudo vincular con éxito los registros de fuentes de datos dispares. Ahorraron mucho tiempo navegando por varios miles de registros y pudieron combinar y hacer coincidir registros de varias listas con gran precisión y pocos falsos positivos.
La universidad también pudo ver los cambios en los datos en tiempo real para obtener información y evaluar cómo afectaban las selecciones al conjunto de datos. Esto les permitió ser mucho más ágiles a la hora de responder a las distintas necesidades de la actividad investigadora.
«La idea de vincular dos grupos de registros era abrumadora para el departamento de investigación. El proceso llevaría mucho tiempo y amenazaría la puntualidad y el proceso de las actividades de investigación».
– Universidad de Virginia Occidental
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