Skip to main content

Data lake merupakan suatu repository kesehatan digital untuk menyimpan secara sentral jumlah data yang besar dalam bentuk mentah. Termasuk data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur. Data lake bersifat sangat dapat diskalakan dan mendukung semua jenis data, sehingga memungkinkan organisasi menggunakan data apa adanya tanpa perlu membersihkan, mentransformasi, atau mengstrukturkannya terlebih dahulu.

Keunggulan Data Lake dalam Analitik dan Big Data

Ketika pengguna ingin mengakses data untuk keperluan analitik dan aplikasi big data, mereka dapat memproses data tersebut dan menggunakan solusi machine learning (ML) untuk mengekstrak wawasan yang dapat dijalankan. Keunggulan utama dari data lake adalah kemampuannya untuk menyimpan semua data perusahaan dari berbagai sumber. Pengguna, oleh karena itu, dapat dengan cepat mengumpulkan, menyimpan, dan berbagi data untuk penggunaan di masa mendatang.

Manfaat Data Lake dalam Layanan Kesehatan Digital

Dalam konteks layanan kesehatan digital, data lake dapat menjadi alat yang kuat untuk mengelola dan menganalisis data kesehatan secara efisien. Data mentah dari berbagai sumber, seperti rekam medis elektronik (EMR), sistem informasi rumah sakit (HIS), dan aplikasi kesehatan, dapat disimpan dalam data lake tanpa harus mengubah struktur atau formatnya. Hal ini memungkinkan profesional kesehatan untuk mengakses informasi yang diperlukan dengan lebih cepat dan menerapkan analisis data yang mendalam untuk peningkatan pelayanan kesehatan, manajemen pasien, dan pengembangan solusi berbasis data.

Dengan jumlah data yang besar, data lake memberi tag (tagging) objek dengan metadata penting untuk membuatnya dapat diakses di masa depan. Struktur perangkat lunak data lake (misalnya, S3, Hadoop) bervariasi, tetapi tujuannya adalah untuk membuat data mudah ditemukan dan digunakan.

Selanjutnya, arsitektur data lake sebaiknya memiliki fitur-fitur berikut untuk memastikan fungsionalitasnya dan mencegahnya berubah menjadi “rawa data” (data swamp):

  • Profil data: Memberikan wawasan tentang klasifikasi objek dan kualitas data.
  • Taksonomi klasifikasi data: Mendeskripsikan kasus penggunaan dan konten, jenis data, dan grup pengguna.
  • Hirarki: Mengatur file dan menerapkan konvensi penamaan.
  • Monitoring akses: Melacak akses pengguna ke data lake dan menghasilkan peringatan yang menunjukkan waktu dan lokasi akses.
  • Fungsi pencarian: Memungkinkan pengguna untuk menemukan data dengan mudah.
  • Keamanan data: Termasuk enkripsi, otentikasi, kontrol akses, dan mekanisme lainnya untuk mencegah akses yang tidak diinginkan.

Dalam konteks layanan kesehatan, arsitektur data lake menjadi penting untuk mendukung transformasi digital dalam manajemen data kesehatan. Dengan adopsi arsitektur ini, institusi kesehatan dapat mengintegrasikan berbagai sumber data, mengelola volume data yang besar, dan memastikan aksesibilitas serta keamanan data medis untuk analisis, pemantauan kondisi pasien, dan pengambilan keputusan klinis yang lebih efisien.

Bagaimana implementasi arsitektur data lake dalam kesehatan digital?

Implementasi solusi data lake dalam konteks layanan kesehatan, terutama dalam kesehatan digital, melibatkan beberapa langkah kunci sebagai berikut:

1. Menentukan tingkat keterampilan

Identifikasi keahlian yang diperlukan untuk mendukung platform penyimpanan dan tugas analisis data. Solusi data lake merupakan teknologi kompleks dengan kurva pembelajaran yang tinggi. Sehingga organisasi perlu mempekerjakan personel berpengalaman atau melatih karyawan yang sudah ada. Organisasi harus mendefinisikan peran dan proses baru untuk pelaporan.

2. Menetapkan tujuan

Buat desain dan strategi implementasi data lake yang jelas, dengan menetapkan tujuan, proses, dan tonggak pencapaian. Identifikasi kriteria organisasi untuk mengevaluasi keberhasilan data lake dan desain sistem penyimpanan untuk memungkinkan analisis data. Tetapkan standar untuk mengklasifikasikan dan menyimpan data.

3. Prioritaskan data

Evaluasi sumber data untuk menentukan pentingannya bagi organisasi. Data lake dapat menampung semua data yang dihasilkan oleh organisasi, sehingga prioritas menjadi kunci.

4. Evaluasi analisis data

Tentukan informasi mana yang memerlukan analisis dan pada tingkat mana. Data yang dianalisis secara lebih mendalam mungkin menjadi prioritas yang lebih rendah.

5. Implementasi tata kelola data

Tetapkan strategi tata kelola dan terapkan langkah-langkah untuk menerapkannya serta memastikan keamanan dan integritas data.

6. Identifikasi kasus penggunaan data

Tentukan standar untuk eksperimen, eksplorasi, dan analisis. Sediakan proses yang fleksibel dan terstandarisasi bagi ilmuwan data untuk mengevaluasi data. Dan menentukan bagaimana data tersebut dapat menghasilkan nilai bisnis. Aplikasi lain dan platform bisnis intelligence (BI) menjadi target potensial.

Implementasi data lake dalam layanan kesehatan digital memungkinkan organisasi untuk mengelola dan menganalisis data secara efisien. Membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, dan memungkinkan inovasi dalam layanan kesehatan.

Hubungi Bithealth sekarang juga untuk konsultasi dan solusi terbaik dalam data analytics. Bersama Bithealth, wujudkan transformasi digital yang efisien dan aman untuk manajemen data kesehatan Anda.