Datenanalyse: Difference between revisions
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[https://www.datapine.com/de/artikel/datenanalyse-verfahren-methoden#methoden-analyseverfahren datapine, "Die Vorteile professioneller Datenanalyse", Stand 20.05.2023.] | |||
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Latest revision as of 10:23, 23 May 2023
Datenanalysee | |
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Relevant für Projekte aus der ASE-Initiative | MoSyS |
Stadium | Up-to-date |
ASE-Definition (dt.)
Die Datenanalyse kann eine Vielzahl komplexer Daten analysieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen die sonst nicht möglich gewesen wären. Bei der Anwendung auf die Daten des Gesundheitswesens angewandt, hat sie das Potenzial, Muster zu erkennen und zur Verbesserung der Qualität der Gesundheitsversorgung und Senkung der Kosten sowie rechtzeitige Entscheidungsfindung zu dienen. Durch die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Erkennung von Mustern kann die Vorhersagekraft der Datenanalyse auch genutzt werden, um kontinuierliche Echtzeitdaten in wertvolle Informationen umzuwandeln.
ASE-Definition (engl.)
Data analytics can analyze a wide range of complex data and provide valuable insights that otherwise would not have been possible. When applied to healthcare data, it has the potential to identify patterns and serve to improve the quality of healthcare and reduce costs, as well as provide timely decision making. By linking data from multiple sources and identifying patterns, the predictive power of data analytics can also be used to turn continuous, real-time data into valuable information.
Literatur
Mehta, N., Pandit, A., "Concurrence of big data analytics and healthcare: A systematic review", International Journal of Medical Informatics, 2018. datapine, "Die Vorteile professioneller Datenanalyse", Stand 20.05.2023.