DataGrow helpt zorgorganisaties actuele zorgvraag, personele inzet en beschikbare capaciteit samen te brengen voor dagelijkse operationele beslissingen.
Een leeg bed of een vrije behandelplek is niet genoeg.
Zonder de juiste zorgprofessional en voldoende budget kan een patiënt of cliënt alsnog niet worden geholpen.
DataGrow brengt de actuele zorgvraag, roosters en financiële ruimte samen.
Zo wordt duidelijk waar de planning vastloopt en waar nog ruimte is.
Een zorgplan legt vast welke zorg een cliënt of patiënt nodig heeft.
In het EPD of ECD staan de gewerkte uren, behandelingen en medicatie, maar de samenhang is niet direct zichtbaar.
DataGrow brengt deze registraties per cliënt of patiënt bij elkaar.
Zo wordt per cliënt of patiënt duidelijk welke zorg is geleverd, hoeveel tijd daaraan is besteed en of dit past bij het zorgplan.
Bij de overstap naar een nieuw EPD, ECD of dataplatform worden dubbele dashboards en tegenstrijdige cijfers vaak meegekopieerd.
DataGrow voorkomt dat oude rapportageproblemen terugkeren in het nieuwe platform.
Medewerkers vinden sneller de informatie die ze nodig hebben en het datateam hoeft geen dashboards te onderhouden die niemand gebruikt.
Zorgorganisaties moeten met beperkte mensen en middelen meer zorg organiseren. Die druk raakt niet alleen de planning van vandaag, maar ook structurele keuzes over personeel, locaties, wachtlijsten en budgetten.
De gevolgen worden op verschillende plekken zichtbaar:
Om daarop te sturen is meer nodig dan een los bezettingscijfer of rooster. Zorgleiders hebben één samenhangend beeld nodig van zorgvraag, personeel, capaciteit en bedrijfsvoering. Die informatie staat nu vaak verspreid over het EPD of ECD, het rooster, het ERP-systeem en afzonderlijke rapportages.
Een bezettingspercentage kan hoog zijn, terwijl een afdeling nog ruimte heeft voor een specifieke patiëntgroep. Een rooster kan op sterkte lijken, terwijl ziekteverzuim of de benodigde deskundigheid de inzet beperkt. Een wachtlijst laat zien hoeveel mensen wachten, maar niet altijd waar de doorstroom vastloopt.
De benodigde kennis ligt verspreid over de organisatie:
Als deze informatie los van elkaar wordt bekeken, kan ieder cijfer op zichzelf kloppen en toch een onvolledig beeld geven. De beslissing vraagt om de samenhang tussen de actuele zorgvraag, de beschikbare mensen en de ruimte om patiënten of cliënten te helpen.
DataGrow begint niet bij de keuze voor een dashboard. Eerst wordt bepaald welke beslissing op welk moment nodig is. Bijvoorbeeld: waar ontstaat voor de volgende dienst een tekort aan passende inzet?
Daarna worden de mensen betrokken die ieder een deel van het antwoord kennen:
Vervolgens worden definitie, bron, detailniveau en eigenaar vastgelegd. Pas daarna wordt bepaald welke rapportage, koppeling of technische aanpassing nodig is. Zo sluit de oplossing aan op het werkritme van de organisatie en op de bestaande eisen voor toegang en informatiebeveiliging.
De groeiende zorgvraag en schaarse capaciteit maken het steeds belangrijker dat zorg en bedrijfsvoering vanuit dezelfde definities werken. Voor een Nederlandse zorgorganisatie werd die informatiebehoefte concreet tijdens de overgang naar een nieuw dataplatform.
Het bestaande platform bevatte ruim 200 dashboards. Informatie kwam op meerdere plekken terug en dezelfde cijfers sloten niet altijd op elkaar aan.
Alle dashboards opnieuw bouwen zou die overlap meenemen naar de nieuwe omgeving. Daarom onderzocht DataGrow eerst welke informatie de gebruikers nodig hadden:
Op basis daarvan werd de nieuwe scope bepaald. De rapportageomgeving bestond uiteindelijk uit minder dan 20 dashboards voor zorginhoudelijke informatie en bedrijfsvoering. Voor verzuim werd bijvoorbeeld een definitie uitgewerkt die aansloot op een sectorale benchmark.
De case laat zien waarom een rapportagemigratie geen kopieeropdracht is. Eerst moet duidelijk zijn welke informatie in de dagelijkse praktijk nodig blijft. Daarna kan de technische omgeving gericht worden ingericht.
