斯科特·卢卡斯丰富的贡献一个正在进行的谈话如何帮助我们的赞助商理解和思考他们的数据添加警告,好的决策不只是来自于数据本身,而是来自组织做什么以及他们如何分享他们的分析。编辑器

作者:斯科特·卢卡斯

我突发灵感,写这篇文章后偶然收音机里的一个故事在我上下班。这个故事,关于增加阿片类镇痛药物过量,建议在处方药过量激增的原因是医生不擅长组织之间共享医疗信息的情况下。事实上,根据这个故事,没有统一的系统有关病人跨组织的共享数据,因此患者可能过量,访问一个设施,过量又出现在单独的急诊室,但仍被第三个医生处方止痛药。在我看来,这个例子主要反映了需要正确的组织政策,程序,和信息共享激励机制,横切的许多赞助商都心知肚明。政府已在该领域取得了很大的进步在过去十年左右的时间。作为一个故事一般的信息流的重要性,然而,收音机账户促使我反思的一些意想不到的后果,已经随着数据量的增加和数据共享政策放松。许多因素在成功的数据集成中发挥作用:政策、程序,和数据共享;数据标准和编码;和集成的分析师解释数据图明显进入方程。或许棘手的挑战在于开发一个集成视图的分析。

斜方承担许多面向数据的努力代表FFRDC客户在美国国防部(DoD);一起我们正在通过并发症,增加了信息共享的障碍已被移除。特别是,许多相关知识管理(KM)反复出现的挑战和大量的标准化和集成不同的和分散的数据。数据必须在任务区域和技术集成,进一步组织目标的每个任务区域的数据到一个集成视图的分析,是一个复杂的问题,需要专业知识的集成和相互竞争的观点。集成过程是复杂的数字数据的特性。当一个组织与另一个共享其数据组织,保留一个副本的目的,错误可以被简单地介绍从副本的存在。分享可以增加价值的数据要两个组织;然而,有时它减少,如果不消除,这两个值。然而,这是一个技术挑战,治理组织之间可以最小化。

另一个也许更大的挑战是整合数据分析层面。例如,创建一个集成视图的分析从分析师的角度不同的组织——分析师的专业知识编码数据到一个共享和世界公认的模型是一个技术和方法的挑战。在当前的生产模式,确保分析师获得信贷的分析发现了从一个集成模型是至关重要的。

虽然很多我们的赞助商的问题数据标准化和集成仍不安和挑战开发一个集成视图的分析仍然存在,我有机会在许多项目中影响数据集成和分析。我来开发特定领域的数据映射,基于目前使用数据模式,进一步发展公里的方法集中在组织数据(即实际对象。,actual things such as fruit or cars) rather than source documents, in order to integrate topically diverse data and help analysts more easily distinguish between and confirm what they and other organizations in the community know and do not know. Currently, on behalf of our sponsors, I am helping to develop common dictionaries and taxonomies to advocate and communicate formats and standards that integrate and reconcile duplication among databases held by organizations in the DoD.

在一个复杂的公里环境下,许多分析师导致一个共享对象模型,我们如何保证精度的分析和准确的归因在我们看来独特的见解呢?

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