Daten & Analytics

Wir bauen Analytics-Lösungen, Big-Data-Plattformen und Data-Science-Anwendungen, mit denen Einrichtungen im Gesundheitswesen ihre Daten tatsächlich nutzen – von der ersten Kennzahl bis zum Prognosemodell.

Die Ausgangslage

Krankenhäuser, Praxen, Pflegeeinrichtungen und Krankenkassen erzeugen täglich große Mengen an Daten. Sie liegen jedoch oft verteilt in KIS, PVS, ERP, Dienstplanung und unzähligen Tabellen. Auswertungen entstehen dann von Hand, sind aufwendig und kommen zu spät.

Typische Hürden

  • Zahlen aus verschiedenen Systemen passen nicht zusammen.
  • Berichte hängen an einzelnen Personen und deren Tabellen.
  • Für neue Fragen fehlt eine Datenbasis, auf der man schnell aufbauen kann.

Unser Ansatz

Wir schaffen eine gemeinsame Datenbasis mit klar definierten Kennzahlen und bauen darauf Auswertungen, die zu Ihren Fragen passen. Wir beginnen klein, mit einem Anwendungsfall, der schnell Nutzen bringt, und erweitern Schritt für Schritt. So werden aus verstreuten Daten Entscheidungsgrundlagen für Leitung, Controlling und Fachbereiche.

Ihr Nutzen

  • Eine Wahrheit statt vieler Tabellen

    Alle Bereiche arbeiten mit denselben, geprüften Zahlen. Abstimmungen über abweichende Auswertungen entfallen.

  • Zahlen dann, wenn sie gebraucht werden

    Berichte aktualisieren sich automatisch. Leitung und Fachbereiche sehen den aktuellen Stand statt den des Vormonats.

  • Weniger Handarbeit

    Das Zusammenkopieren von Exporten entfällt. Controlling und IT gewinnen Zeit für Analysen statt für Datenpflege.

  • Vorausschauend planen

    Prognosen zu Belegung, Auslastung oder Fallzahlen geben Planung und Steuerung eine belastbare Grundlage.

Unsere Leistungen

  • Analytics-Lösungen

    Von der Kennzahlendefinition bis zum fertigen Dashboard: Berichte, die Leitung, Controlling und Stationen im Alltag wirklich verwenden.

    • Kennzahlen und Begriffe gemeinsam festlegen
    • Datenmodell für Berichte und Self-Service
    • Dashboards und Berichte, z. B. mit Power BI
    • Berechtigungen nach Rollen und Bereichen
    • Datenqualität sichtbar machen und verbessern
  • Big-Data-Lösungen

    Skalierbare Datenplattformen, die Daten aus KIS, PVS, ERP und weiteren Quellen zusammenführen und für Auswertungen bereitstellen.

    • Data-Warehouse- und Lakehouse-Architektur
    • Datenstrecken (ETL/ELT) aus den Quellsystemen
    • Plattformen wie Spark, Databricks und Delta Lake
    • Historisierung und Nachvollziehbarkeit der Daten
    • Betrieb im eigenen Rechenzentrum oder in der Cloud
  • Data Science

    Statistische Analysen und Prognosemodelle, die Fragen aus Versorgung und Verwaltung mit Daten beantworten.

    • Explorative Analysen und Statistik
    • Prognosen, z. B. für Belegung und Auslastung
    • Machine-Learning-Modelle von der Idee bis zum Betrieb
    • Überwachung der Modelle im laufenden Betrieb
    • Verständliche Aufbereitung für Fachabteilungen

Technologien und Standards

  • Power BI
  • SQL
  • Python
  • R
  • Apache Spark
  • Databricks
  • Delta Lake
  • Microsoft Fabric
  • Azure
  • AWS
  • dbt

Für wen wir das umsetzen

  • Krankenhäuser

    Belegung, Leistungsdaten, Erlöse und Personal auf einer gemeinsamen Datenbasis – für Geschäftsführung, Controlling und Stationen.

  • Arztpraxen und MVZ

    Auswertungen zu Terminen, Auslastung und Abrechnung, auch über mehrere Standorte hinweg.

  • Pflegeeinrichtungen

    Belegung, Personaleinsatz und Qualitätskennzahlen übersichtlich zusammengeführt.

  • Krankenkassen

    Analysen von Leistungs- und Versorgungsdaten auf skalierbaren Plattformen, mit klaren Regeln für den Datenschutz.

So gehen wir vor

Beratung, Umsetzung und Schulung aus einer Hand. Sie können an jeder Stelle einsteigen.

  1. Beratung

    Fragen und Daten klären

    Wir klären, welche Fragen die Daten beantworten sollen, welche Quellen es gibt und wie es um Datenqualität und Datenschutz steht. Ergebnis ist ein Zielbild mit priorisierten Anwendungsfällen.

  2. Umsetzung

    Plattform und Lösung bauen

    Wir bauen Datenmodell, Datenstrecken und Auswertungen schrittweise auf, mit einem ersten nutzbaren Ergebnis nach wenigen Wochen.

  3. Schulung

    Team befähigen

    Ihre Mitarbeitenden lernen, die Lösung selbst zu nutzen und weiterzuentwickeln, von Power BI bis Data Science.

Typische Anwendungen

Bettenbelegung und Auslastung
Belegung, Verweildauer und Aufnahmen auf einen Blick, ergänzt um Prognosen für die kommenden Tage.
Controlling und Leistungsdaten
Erlöse, Fallzahlen und Leistungskennzahlen aus einer gemeinsamen Datenbasis statt aus vielen Tabellen.
Qualitäts- und Berichtspflichten
Kennzahlen für interne Qualitätsberichte und externe Meldungen werden automatisch und nachvollziehbar erzeugt.
Versorgungsanalysen
Für Krankenkassen und Versorgungsnetze: Muster in Abrechnungs- und Versorgungsdaten erkennen.

Häufige Fragen: Daten & Analytics

Mit welchen Werkzeugen arbeiten Sie?

Wir richten uns nach Ihrer vorhandenen Umgebung. Häufig sind es Power BI, SQL-Datenbanken und Python, für größere Datenmengen Spark, Databricks und Delta Lake.

Müssen unsere Daten dafür in die Cloud?

Nein. Lösungen lassen sich auch in Ihrem eigenen Rechenzentrum betreiben. Ob die Cloud sinnvoll ist, klären wir gemeinsam mit Blick auf Datenschutz und Kosten.

Wie schnell gibt es ein erstes Ergebnis?

Wir starten mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall. So entsteht nach wenigen Wochen eine erste nutzbare Auswertung, auf die weitere aufbauen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Lakehouse?

Ein Data Warehouse speichert aufbereitete, strukturierte Daten für Berichte. Ein Lakehouse verbindet das mit der Möglichkeit, auch große und unstrukturierte Datenmengen kostengünstig zu speichern und für Data Science zu nutzen. Welche Architektur passt, hängt von Ihren Daten und Zielen ab.

Wie gehen Sie mit Gesundheitsdaten und Datenschutz um?

Datenschutz planen wir von Anfang an mit: Zugriffe nach Rollen, Pseudonymisierung, wo möglich, und Abstimmung mit Ihrer Datenschutzbeauftragten oder Ihrem Datenschutzbeauftragten.

Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen.

Unverbindliches Erstgespräch zu Beratung, Projekt oder Schulung.