Integrazione dati e modelli predittivi: come ottimizzare la gestione delle emergenze
Ogni impresa affronta lo stesso ostacolo critico: la gestione dell’imprevisto in un contesto di dati frammentati. Quando le informazioni sono disperse in silos che non comunicano tra loro, il management è costretto a operare “al buio”, reagendo alle emergenze solo quando sono già esplose e con costi enormi in termini di efficienza e risorse.
Non sapere in anticipo quanti clienti, ordini o pazienti arriveranno domani significa non poter allocare correttamente staff e budget – in altre parole, significa subire il mercato (e l’emergenza).
In settori critici come la Sanità, questo ritardo impatta direttamente sulla qualità del servizio; nel business, impatta sui margini.
Con il progetto EmergInsight, abbiamo dimostrato che è possibile superare queste barriere: unendo la potenza di Qlik a modelli statistici predittivi (ARIMA) abbiamo dato vita a una dashboard interattiva capace non solo di integrare dati eterogenei, ma di prevedere la domanda futura.
Scarica il caso di successo per scoprire come abbiamo applicato queste tecnologie in uno dei contesti più sfidanti possibili: la gestione di un Pronto Soccorso.
N.B. Il lavoro è stato pubblicato su JAMIA Open, una importante rivista scientifica internazionale.
Compila il form per ricevere il caso di successo che ha visto la partecipazione di un team d’eccezione, pubblicato su JAMIA Open, una importante rivista scientifica internazionale!
“EmergInsight si propone come modello operativo e strategico replicabile, capace di integrare monitoraggio in tempo reale, supporto decisionale predittivo e scalabilità territoriale, dimostrando come sia possibile superare i limiti dei contesti frammentati e migliorare concretamente la gestione dell’emergenza sanitaria”.
