Gestione dei dati non strutturati: dal caos all'efficienza

I dati non strutturati rappresentano un tesoro allo stato grezzo per le strutture sanitarie. Cliniche e ospedali, infatti, ne gestiscono e custodiscono enormi quantità. Tuttavia, il potenziale di questi strumenti rischia di rimanere inespresso se non ci si dota delle giuste soluzioni per trasformarli da "dato grezzo" in informazioni preziose, utili per capire l’andamento dell’azienda sanitaria e indirizzare interventi strategici per incrementarne l’efficienza. Utile quindi approfondire che sono i dati non strutturati e qual è la loro utilità nel prendere le giuste decisioni finalizzate alla crescita di una realtà sanitaria, con benefici anche per i pazienti.

Che cosa sono i dati non strutturati

A seconda della loro natura e, di conseguenza, delle modalità più idonee per la loro conservazione, i dati si distinguono in:

• Dati non strutturati
• Dati semi-strutturati
• Dati strutturati
  
  

I dati non strutturati sono quelli conservati in modo non schematico, a differenza dei dati strutturati che sono organizzati in modo ordinato. I dati semi-strutturati presentano caratteristiche di entrambi i gruppi: non sono totalmente organizzati, ma dispongono di peculiarità che permettono di ordinarli.

I dati non strutturati sono per esempio i prodotti multimediali (video o audio), oppure i testi, come quelli contenuti nelle mail, all'interno dei post sui social media, nelle chat o nelle pagine web. Infine, le immagini, siano esse fotografie o immagini satellitari.

Esempi di dati non strutturati sono per esempio i testi in linguaggio naturale, per esempio derivati dalla posta elettronica o dai documenti di un programma di videoscrittura, ma anche fotografie e più in generale prodotti multimediali, come i video. Si tratta di dati che non possono essere ordinati in modo schematico e organizzato, perché mancano di caratteristiche organizzative comuni. A differenza di questo gruppo, i dati strutturati sono presenti in database e si compongono per esempio di tabelle e valori numerici che ne consentono la catalogazione precisa.

La differenza tra dati non strutturati e Big Data

Doverosa una precisazione per far chiarezza tra i termini, perché può sorgere confusione data la materia tecnica. I Big Data, che stanno sempre più assumendo importanza tra le nuove tecnologie e sono oggetto di interesse a livello pubblico e privato, non sono solo i dati non strutturati.

Come suggerisce il nome, la locuzione Big Data identifica una grande quantità di dati. Queste informazioni possono essere di tipo diverso e comprendere dunque modalità di conservazione differenti. I Big Data possono quindi includere dati strutturati, semi strutturati e non strutturati.

I Big Data sono una mole enorme di dati di diversa natura, sono inclusi sia i dati strutturati che quelli non strutturati o semi strutturati. Il termine si riferisce principalmente alla quantità dei dati.

L'Importanza della gestione dei dati non strutturati in Sanità 

Cartelle cliniche, immagini mediche e note dei medici sono essenziali per diagnosi accurate e trattamenti personalizzati. Eppure, le informazioni in essi contenute sono esempi classici di dati difficili da archiviare e ricercare, in quanto non strutturati. Senza una gestione efficace, infatti, questi dati possono diventare inaccessibili, ostacolando decisioni cruciali. Inoltre, un corretto utilizzo di questi contenuti è necessario per conformarsi alle normative sulla privacy, proteggendo le informazioni sensibili dei pazienti.  

Risolvere la gestione dei dati non strutturati consente alle strutture sanitarie di offrire cure di qualità superiore, trasformando le informazioni in valore clinico reale. Ma c’è di più. L’utilizzo dei dati non strutturati genera migliorie nella gestione dell’azienda sanitaria, con conseguente soddisfazione dei pazienti e quindi aumento della redditività. 

Come utilizzare i dati non strutturati per migliorare i servizi

Per creare valore partendo dai dati non strutturati è necessario adottare una metodologia di gestione della governance aziendale data driven. In quest’ottica, il dato assumendo la giusta importanza dettata dal suo potenziale inespresso, può diventare l’elemento trainante per compiere scelte strategiche. Questo approccio è particolarmente importante nel settore sanitario: le aziende di questo ambito dispongono di enormi quantità di dati, tratti da fonti diverse. Un’eterogeneità che rende difficile la trasformazione in informazioni utili. Tuttavia, con i giusti strumenti di analisi dei dati non strutturati, questi si possono sfruttare per diverse attività strategiche. Tra queste figurano:

• Individuare i bisogni dei pazienti-clienti della struttura sanitaria per migliorare la Patient Experience, adottando un approccio paziente-centrico.
• Capire le lacune nel servizio e i punti di forza da valorizzare, per ottimizzare i processi ed essere maggiormente efficienti,
• Indirizzare nella giusta direzione gli investimenti per migliorare l’efficacia del servizio,
• Riduzione degli sprechi, perché grazie all’uso corretto dei dati si sa esattamente dove intervenire e in quali ambiti stanziare budget, evitando quindi spese superflue.

Dunque, la data driven governance permette alla clinica di rendersi maggiormente competitiva sul mercato, offrendo servizi di alto livello pensati per soddisfare le esigenze degli assistiti. Una più oculata destinazione delle risorse aiuta anche nella rendicontazione agli enti pubblici, in quanto i dati supporteranno le scelte manageriali sulla gestione della clinica. 

Ovviamente, per arrivare a raggiungere questi obiettivi sono necessarie soluzioni adeguate, in grado di svolgere l’analisi dei dati non strutturati. Non si può infatti fruirne direttamente, perché il livello di complessità indotto dalla grande quantità e dall’eterogeneità delle risorse rende impossibile la consultazione e la comprensione dei valori a fini statistici di essi.  

Sfide nella gestione dei dati non strutturati 

Abbiamo visto che la quantità di dati non strutturati è in costante aumento e pone seri problemi di scalabilità e gestione. Inoltre, la mancanza di metadati standardizzati rende difficile recuperare informazioni pertinenti e, per tali ragioni, le aziende si trovano ad affrontare problemi di qualità dei dati, con il rischio di duplicati e informazioni incomplete.  

Come se non bastasse, è imperativo porre l’accento sulla sicurezza, poiché i dati non strutturati possono contenere informazioni sensibili che richiedono protezione specifica.  

Ne consegue che, per basare le proprie attività sulla data driven governance, l’azienda dovrà ponderare di investire in uno strumento digitale ad hoc. 

Strumenti e tecniche per la gestione dei dati non strutturati

Implementare sistemi di data governance e metadata management è essenziale per garantire l'accuratezza e la conformità dei dati, rendendo più efficiente la loro gestione. 

Sono disponibili sul mercato strumenti avanzati che integrano moduli di machine learning e intelligenza artificiale, che potenziano l’estrazione di dati utili. Inoltre, i tool di text mining e analisi semantica facilitano l'analisi di documenti e contenuti testuali, mentre soluzioni di gestione dei contenuti aziendali (ECM) migliorano l'organizzazione e il recupero delle informazioni. 

L’health analytics platform Clinika è la sintesi più riuscita e innovativa di tali tecnologie e permette l’utilizzo virtuoso di ogni informazione d’origine non standardizzata.