Bedarfsanalysen für den öffentlichen Sektor und soziale Dienste

Verstehen Sie den Bedarf an sozialen Diensten und bieten Sie eine gezieltere Betreuung mit Advanced Analytics

Die Bedarfsermittlung spielt eine wichtige Rolle bei der Sicherstellung des Wohlergehens und der Unterstützung von Personen, die aufgrund körperlicher, geistiger oder sozialer Probleme Hilfe benötigen. Sie trägt dazu bei, ihre spezifischen Bedürfnisse zu ermitteln und zu verstehen. Durch die Bewertung der körperlichen, emotionalen und sozialen Bedürfnisse einer Person können Fachleute ein umfassenderes und differenzierteres Verständnis ihrer Lebensumstände entwickeln. Sie können individuelle Pflegepläne erstellen, die auf die Probleme jedes Einzelnen eingehen, was einen effektiveren und patientenorientierten Ansatz in der sozialen Betreuung fördern kann.

Der Bewertungsprozess ist aus mehreren Gründen wichtig, unter anderem aus den folgenden:

• Förderung und Bewahrung der Unabhängigkeit: Durch die Ermittlung der Bereiche, in denen Personen möglicherweise Hilfe benötigt, können die Pflegedienste dafür sorgen, dass sie ihre Autonomie im täglichen Leben behalten. Dazu kann die Einführung von Unterstützungssystemen gehören, die ihre Fähigkeit zur Erledigung alltäglicher Aufgaben verbessern. Dadurch bleiben sie selbständig und verlieren ihre Würde nicht.
• Maßgeschneiderte Unterstützung bei gleichzeitiger Kostenkontrolle: Durch den Bewertungsprozess kann bei Bedarf früh eingegriffen werden. Die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme oder Herausforderungen ermöglicht ein rechtzeitiges und gezieltes Eingreifen, wodurch eine Eskalation der Probleme verhindert werden kann. Dieser proaktive Ansatz trägt nicht nur zur Verbesserung der Gesamtqualität der Pflege bei, sondern kann auch Kosten einsparen, da umfangreichere und teurere Folgeeingriffe vermieden werden können.
• Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Beteiligten innerhalb des Gesundheitssystems: Der Beurteilungsprozess fördert die effektive Kommunikation zwischen Mitarbeitern im Gesundheitswesen, Sozialarbeitern und anderen relevanten Parteien. Dieser kooperative Ansatz trägt dazu bei, dass alle Aspekte des Wohlbefindens einer Person berücksichtigt werden. Anhand dessen kann ein umfassender und integrierter Pflegeplan entwickelt werden.
• Ressourcen effizient, fair und gerecht zuweisen: Indem sie das Ausmaß der Unterstützung, die eine Person oder eine Gruppe benötigt, genau einschätzen, können die Entscheidungsträger im Bereich der sozialen Betreuung die Ressourcen effizient zuweisen und auf die Bereiche mit dem größten Bedarf konzentrieren. Dies optimiert nicht nur die Nutzung der verfügbaren Ressourcen, sondern trägt auch dazu bei, eine Unter- oder Überversorgung mit Dienstleistungen zu vermeiden, wodurch das gesamte Sozialfürsorgesystem nachhaltiger und reaktiver wird.

Die Ressourcen für die Sozialfürsorge sind häufig begrenzt und müssen effizient an diejenigen verteilt werden, die sie am meisten benötigen. Analysegestützte Bedarfsanalysen helfen dabei, die Personen und Gemeinschaften mit dem größten Bedarf zu ermitteln. Dadurch können die Ressourcen dorthin gelenkt werden, wo sie die größte Wirkung zeigen. Die frühzeitige Erkennung von Bedürfnissen ist in der Sozialfürsorge von entscheidender Bedeutung, da sie ein rechtzeitiges Eingreifen und ausreichend Unterstützung ermöglicht. Durch ein rechtzeitiges Eingreifen kann verhindert werden, dass sich die Probleme verschlimmern und kostspielig werden. Und durch die Analyse der Ergebnisse verschiedener Maßnahmen und die Bewertung ihrer Auswirkungen auf das Wohlbefinden des Einzelnen können die Pflegedienste ihre Ansätze weiter verfeinern und optimieren.

In den letzten Jahren hat sich die Nutzung von Daten und Analysen zu einer transformativen Kraft in der Sozialfürsorge entwickelt. Es eröffneten sich beispiellose Möglichkeiten zur Verbesserung der Effektivität und Effizienz bei Bedarfsermittlungen in der Sozialfürsorge. Gemeinsam bieten Daten und Analysen ein leistungsfähiges Toolset für Fachkräfte in der Sozialfürsorge. Sie können die unterschiedlichen Bedürfnisse der Menschen verstehen, vorhersagen und darau reagieren und erhalten evidenzbasierte Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein datengesteuerter Ansatz zur Bewertung des Bedarfs an Sozialfürsorge ermöglicht es den Pflegediensten, detaillierte, genaue und personalisierte Interventionsstrategien zu entwickeln, um die Präzision und Wirksamkeit der Sozialfürsorge zu verbessern. Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Gesundheitsdaten, sozialen Interaktionen und demografischen Informationen, können Pflegeteams ein umfassendes Verständnis der Umstände und Bedürfnisse einer Person entwickeln. Mithilfe von Advanced Analytics lassen sich Vorhersagemodelle entwickeln, mit denen Personen identifiziert werden können, bei denen das Risiko einer Verschlechterung des Gesundheitszustands oder des sozialen Wohlbefindens besteht. Durch die Analyse historischer Daten und Muster können diese Modelle den Pflegekräften dabei helfen, potenzielle Probleme zu antizipieren, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen und trägt dazu bei, Krisen zu verhindern und die Gesamtbelastung der Sozialdienste zu verringern.

Daten und fortschrittliche Analysen ermöglichen es den Pflegeteams auch, einen proaktiven Ansatz in der Sozialfürsorge zu verfolgen, von dem nicht nur der Einzelne, sondern auch das gesamte Sozialfürsorgesystem profitieren kann. So können beispielsweise Machine Learning-Algorithmen riesige Datensätze analysieren, um Muster und Korrelationen zu erkennen, die für menschliche Beobachter nicht sofort ersichtlich sind. Pflegedienste können diese Informationen nutzen, um Maßnahmen anzubieten, die sowohl auf die aktuellen Bedürfnisse des Einzelnen zugeschnitten sind als auch künftige Herausforderungen antizipieren. Dies kann zu einem dynamischeren und reaktionsfähigeren Sozialpflegesystem beitragen.

Darüber hinaus können Echtzeit-Datenstreams von Geräten wie Wearables und Smart-Home-Sensoren wertvolle Einblicke in die täglichen Aktivitäten und den Pflegestatus einer Person liefern und eine kontinuierliche Überwachung ihrer Bedürfnisse und der Wirksamkeit von Maßnahmen in Echtzeit ermöglichen. Ein reaktives Eingreifen und eine adaptive Planung, bei der die Pflegeteams die Maßnahmen an die sich ändernden Umstände anpassen können, wird dadurch möglich gemacht.

Stellen Sie optimierte und individuell zugeschnittene soziale Betreuungsdienste mit einer umfassenden Datenplattform bereit

Eine Datenplattform, die Daten in Bezug auf den Pflegebedarf und die Leistungserbringung erfassen, aufbereiten, verarbeiten und analysieren kann, kann den Akteuren im Bereich Sozialfürsorge datengestützte Erkenntnisse liefern. Anhand derer können sie die vielfältigen und sich verändernden Bedürfnisse von Einzelpersonen und Gemeinschaften erkennen, bewerten und erfüllen. Datenanalyse, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben das Potenzial, Organisationen dabei zu helfen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren, die Leistungserbringung zu verbessern und letztendlich die Ergebnisse für gefährdete Bevölkerungsgruppen zu verbessern. Die hier vorgestellte Architektur zeigt, wie wir empfohlene Oracle Komponenten kombinieren können, um eine Analysearchitektur aufzubauen, die den gesamten Lebenszyklus der Datenanalyse abdeckt und Sozialdienstleistern dabei helfen soll, die Bedürfnisse ihrer Patienten besser zu erkennen.

Dieses Bild zeigt, wie die Oracle Data Platform for Public Sector zur Verbesserung der Bedarfsermittlung im Bereich der Sozialdienste und zur Ermöglichung proaktiver Maßnahmen eingesetzt werden kann.

1. 1. Datenquellen, Entdeckung
2. 2. Aufnehmen, transformieren
3. 3. Beibehalten, kuratieren, erstellen
4. 4. Analysieren, lernen, prognostizieren
5. 5. Messen, handeln

Die Säule Datenquellen, Entdeckung umfasst vier Kategorien von Daten:

1. 1. Die Anwendungen umfassen Daten aus Aufzeichnungen von Sozialdiensten, Ausbildungsakten, Kundeninterviews und Fallnotizen sowie Daten der Kinderfürsorge.
2. 2. Business Records umfassen Daten aus den Bereichen Beschäftigung, Steuern, öffentliche Gesundheit, Erhebungen der Gemeinschaft und Bevölkerungsanalyse.
3. 3. Technischer Input umfasst Daten aus sozialen Daten.
4. 4. Daten von Dritten umfassen Volkszählungs- und demografische Daten sowie Umweltdaten.

Die Säule „Verbinden, aufnehmen, transformieren“ umfasst vier Funktionen.

1. 1. Die Batch-Ingestion verwendet OCI Data Integration, Oracle Data Integrator und DB-Tools.
2. 2. Die Massenübertragung verwendet OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT und OCI CLI.
3. 3. Die Datenänderungserfassung verwendet OCI GoldenGate und Oracle Data Integrator.
4. 4. Die Streaming-Aufnahme verwendet Kafka Connect.

Alle vier Funktionen verbinden sich unidirektional mit dem bereitstellenden Datenspeicher und dem Cloud-Speicher innerhalb des Pillars „Beibehalten, kurieren, erstellen“.

Darüber hinaus ist die Streaming-Aufnahme mit der Stream-Verarbeitung innerhalb der Säule „Analysieren, lernen, prognostizieren“ verbunden.

Die Säule „Beibehalten, kurieren, erstellen“ umfasst fünf Funktionen.

1. 1. Der zugrunde liegende Datenspeicher verwendet Oracle Autonomous Data Warehouse Exadata Database Cloud Service und Exadata Cloud@Customer.
2. 2. Managed Hadoop verwendet Oracle Big Data Service
3. 3. Der Cloud-Speicher verwendet OCI Object Storage.
4. 4. Die Batchverarbeitung verwendet OCI Data Flow.
5. 5. Governance verwendet OCI Data Catalog.

Diese Funktionen sind innerhalb der Säule miteinander verbunden. Der Cloud-Speicher ist unidirektional mit dem bereitstellenden Datenspeicher und dem verwalteten Hadoop und außerdem bidirektional mit der Batchverarbeitung verbunden.

Das verwaltete Hadoop ist unidirektional mit dem bereitstellenden Datenspeicher verbunden.

Zwei Funktionen sind mit der Säule „Analysieren, lernen, prognostizieren“ verbunden. Der bereitstellende Datenspeicher ist sowohl mit der Analyse- und Visualisierungsfunktion als auch mit den Datenprodukten und API-Funktionen verbunden. Der Cloud-Speicher ist mit der ML-Funktion verbunden.

Die Säule „Analysieren, lernen, prognostizieren“ umfasst vier Funktionen.

1. 1. Analysen und Visualisierungen verwenden Oracle Analytics Cloud, GraphStudio und ISVs.
2. 2. Datenprodukte, APIs verwenden autonome Datenfreigabe, API-Gateway und Funktionen.
3. 3. Maschinelles Lernen verwendet Oracle Machine Learning und Oracle ML Notebooks.
4. 4. Die Streaming-Verarbeitung verwendet OCI Goldengate Stream Analytics und Drittanbieter.

Die Säule „Messen, handeln“ erfasst, wie die Datenanalyse genutzt werden kann: von Personen und Partnern, Analysten aus dem Bereich Sozialfürsorge und Interventionswarnungen.

Personen and Partner umfasst die Erstellung sozialer Profile (demografische und sozioökonomische Indikatoren sowie gesundheitsbezogene Daten), Risikobewertungen, Analysen sozialer Trends und Kohortenanalysen.

Analysten aus dem Bereich Sozialfürsorge umfasst die Analyse von Ursachen, die Identifizierung von Mustern, die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Analyse von Gefühlen, die Modellierung von Klassifizierungen, Clustering und die Erkennung von Anomalien.

Interventionswarnungen sind mit der Streamverarbeitung verbunden.

Die drei zentralen Säulen – Aufnehmen, transformieren; Beibehalten, kuratieren, erstellen und Analysieren, lernen, prognostizieren – werden durch Infrastruktur, Netzwerk, Sicherheit und IAM unterstützt.

Daten verbinden, aufnehmen und transformieren

Unsere Lösung besteht aus drei Pillar, die jeweils spezifische Datenplattformfunktionen unterstützen. Der erste Pillar bietet die Möglichkeit, Daten zu verbinden, aufzunehmen und zu transformieren.

Es gibt drei primäre Möglichkeiten, Daten in eine Architektur einzubringen, um Organisationen, die Dienstleistungen erbringen, bei der Ermittlung und Bewertung sozialer Bedürfnisse zu unterstützen.

• Um unseren Prozess zu starten, aktivieren wir die häufigen Echtzeit- oder echtzeitnahen Extrakte, die typischerweise erforderlich sind, um bestimmte Ereignisse oder Interventionsbedürfnisse aus operativen Systemen wie Case Management, Interventionsmanagement und Bildungsaufzeichnungssystemen zu identifizieren. Wir werden Daten aus Fallmanagement-, HCM-/Ressourcen- und Servicesystemen mithilfe von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GoldenGate einlesen. Ereignisdaten, die Serviceverfügbarkeit und Anspruchsvoraussetzungen müssen nahezu in Echtzeit erfasst werden (auch als „Right-Time“-Erfassung bezeichnet), damit die Anbieter von Sozialleistungen die erforderlichen Dienstleistungen erkennen und erbringen können. Diese Daten sind in der Regel relationaler Natur und stammen aus Unternehmensanwendungen. OCI GoldenGate verwendet Datenänderungserfassung, um Änderungsereignisse in der zugrunde liegenden Struktur der Systeme zu erkennen, die die zugrunde liegenden Betriebsprozesse liefern (z. B. die Erstellung eines Falls, die Meldung eines Kundenproblems, eine Intervention usw.), und sendet die Daten in Echtzeit an eine Persistenzschicht und/oder die Streaming-Schicht. OCI GoldenGate bietet einen Change-Data-Capture-Mechanismus, der Quelländerungen nichtinvasiv verarbeiten kann, indem er Protokolldateien abgeschlossener Aktionen/Transaktionen verarbeitet und diese erfassten Änderungen in externen, von der Datenbank unabhängigen Trail-Dateien speichert. Die Änderungen werden dann zuverlässig in eine Staging-Datenbank übertragen. Das Journaling Knowledge Module (JKM) verwendet die von Oracle Data Integrator verwalteten Metadaten, um alle OCI GoldenGate-Konfigurationsdateien zu generieren und verarbeitet alle von OCI GoldenGate erkannten Änderungen im Staging-Bereich. Diese Änderungen werden mithilfe der deklarativen Transformations-Mappings von Oracle Data Integrator in das Ziel-Data Warehouse geladen. Diese Architektur ermöglicht eine separate Echtzeit-Berichterstattung über die normalisierten Staging-Bereich-Tabellen zusätzlich zum Laden und Umwandeln der Daten in die analytischen Data Warehouse-Tabellen.
• Als Nächstes werden wir die Massenübertragung historischer betrieblicher Transaktionsdaten für Modellschulungen und Analysen der Leistungserbringung ermöglichen. Massenübertragungs-Services werden in Situationen verwendet, in denen große Datenmengen zum ersten Mal in die Oracle Cloud Infrastructure verschoben werden müssen, z. B. für Daten aus vorhandenen On-Premises-Analyse-Repositorys oder anderen Cloud-Quellen . Welcher Massenübertragungsdienst verwendet wird, hängt vom Speicherort der Daten und der Häufigkeit der Übertragung ab. Beispielsweise kann OCI Data Transfer Service oder OCI Data Transfer Appliance verwendet werden, um eine große Menge an On-Premises-Daten aus historischen Planungs- oder Data Warehouse-Repositorys zu laden. Wenn große Datenmengen kontinuierlich verschoben werden müssen, empfehlen wir die Verwendung von OCI FastConnect, das eine dedizierte private Netzwerkverbindung mit hoher Bandbreite zwischen dem Data Center eines Kunden und OCI bietet.
• Die Fähigkeit, Gemeinschafts-, Kohorten- oder Kundendaten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu analysieren, wird immer wichtiger, um Möglichkeiten für ein frühzeitiges Eingreifen zu erkennen. In diesem Anwendungsfall verwenden wir die Streaming-Ingestion, um alle von Kunden oder internen Ereignissen eingelesenen Daten über mobile Interaktionen, IoT, Machine-to-Machine-Kommunikation und andere Mittel einzuspeisen. Die Datenstreams können aus einer Vielzahl interner (Telematik und Überwachung) und externer (sozialer) Quellen stammen und können Standortdaten, Daten zur Kundeninteraktion, Bewegungsdaten und Daten aus sozialen Medien umfassen. Daten (Ereignisse) werden aufgenommen und es finden einige grundlegende Transformationen/Aggregationen statt, bevor sie im OCI Object Storage gespeichert werden. Zusätzliche Streaming-Analysen können verwendet werden, um korrelierende Standortereignisse zu identifizieren und Aktionen wie Kundeninterventionen einzuleiten. Erkannte Muster können (manuell) zurückgegeben werden, sodass die Rohdaten mit OCI Data Science untersucht werden können.
• Auch wenn sich die Echtzeit-Anforderungen weiterentwickeln, ist der gängigste Extract aus Fall- Transaktions-, Warenwirtschafts-, Kunden-, Demografie- und Risiko- und Compliance-Management-Systemen eine Art Batch-Ingestion mithilfe eines ETL-Prozesses. Die Batch-Ingestion wird verwendet, um Daten aus Systemen zu importieren, die kein Daten-Streaming unterstützen (z. B. die meisten älteren Fallverwaltungssysteme und Register). Diese Extracts können häufig aufgenommen werden, so oft wie alle 10 oder 15 Minuten. Sie sind jedoch immer noch in Batch-Form, da Transaktionsgruppen extrahiert und verarbeitet werden und nicht einzelne Transaktionen. OCI bietet verschiedene Services für die Batch-Ingestion, wie z. B. den nativen OCI Data Integration-Service und Oracle Data Integrator, die auf einer OCI Compute-Instanz ausgeführt werden. Die Wahl des Services würde in erster Linie eher auf Kundenpräferenzen als auf technischen Anforderungen basieren.

Daten beibehalten, verarbeiten und kuratieren

Die Datenpersistenz und -verarbeitung basiert auf drei Komponenten. Einige Kunden werden alle verwenden, und andere wiederum nur einen Teil. Je nach Volumes und Datentypen können Daten in den Objektspeicher oder direkt in eine strukturierte relationale Datenbank zur dauerhaften Speicherung geladen werden. Wenn wir die Anwendung von Data Science-Funktionen erwarten, werden Daten, die aus Datenquellen in ihrer Rohform (als unverarbeitete native Datei oder Extrakt) abgerufen werden, in der Regel erfasst und von Transaktionssystemen in den Cloud-Speicher geladen.

• Der Cloud-Speicher ist die häufigste Datenpersistenzschicht für unsere Datenplattform. Er kann sowohl für strukturierte als auch für unstrukturierte Daten verwendet werden. OCI Object Storage, OCI Data Flow und Oracle Autonomous Data Warehouse sind (ADW) die grundlegenden Bausteine. Aus Datenquellen im Rohformat abgerufene Daten werden erfasst und in den OCI Object Storage geladen. OCI Object Storage ist die primäre Datenpersistenzschicht, und Spark in OCI Data Flow ist die primäre Batchverarbeitungs-Engine. Die Batchverarbeitung umfasst mehrere Aktivitäten, einschließlich der grundlegenden Behandlung hinsichtlich der Qualität, der Verwaltung fehlender Daten und der Filterung basierend auf definierten ausgehenden Datasets. Die Ergebnisse werden basierend auf der erforderlichen Verarbeitung und den verwendeten Datentypen in verschiedene Ebenen des Objektspeichers oder in ein persistentes relationales Repository zurückgeschrieben.
• Wir verwenden nun einen zugrunde liegenden Datenspeicher, um unsere kuratierten Daten in einer für die Abfrageleistung optimierten Form zu speichern und einen umfassenden Blick auf die Anforderungen und Bedürfnisse im Bereich der sozialen Dienste zu erhalten. Der bereitstellende Datenspeicher bietet eine persistente relationale Ebene, über die qualitativ hochwertige kuratierte Daten über SQL-basierte Tools direkt an Endbenutzer bereitgestellt werden. In dieser Lösung wird Oracle Autonomous Data Warehouse als bereitstellender Datenspeicher für das Data Warehouse des Unternehmens und, falls erforderlich, spezialisiertere Data Marts auf Domainebene instanziiert. Außerdem kann es die Datenquelle für Data Science-Projekte oder das für Oracle Machine Learning erforderliche Repository sein. Der bereitstellende Datenspeicher kann eine von mehreren Formen annehmen, einschließlich Oracle MySQL HeatWave, Oracle Database Exadata Cloud Service oder Oracle Exadata Cloud@Customer.

Daten analysieren; lernen und vorhersagen

Die Fähigkeit, zu analysieren, zu lernen und vorherzusagen, wird durch drei Technologieansätze erleichtert.

• Advanced Analytics-Funktionen sind entscheidend für die Ermittlung des aktuellen und künftigen Bedarfs an sozialen Dienstleistungen. In diesem Anwendungsfall verlassen wir uns für die Bereitstellung von Analysen und Visualisierungen auf Oracle Analytics Cloud. Dadurch kann das Unternehmen deskriptive Analysen (beschreiben aktuelle Trends mit Histogrammen und Diagrammen), Vorhersageanalysen (sagen zukünftige Ereignisse voraus, identifiziert Trends und bestimmen die Wahrscheinlichkeit ungewisser Ergebnisse) und präskriptive Analysen (schlagen geeignete Maßnahmen vor, um eine optimale Entscheidungsfindung zu fördern) verwenden.
  
  Die Anwendung von Vorhersagemodellen auf historische Daten birgt ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Bedarfsermittlung im Bereich der Sozialfürsorge auf folgende Weise:
  • Vorhersage des künftigen Bedarfs: Algorithmen der prädiktiven Analytik können historische Daten über die Inanspruchnahme von Sozialleistungen, demografische Trends und sozioökonomische Indikatoren analysieren, um die künftige Nachfrage nach verschiedenen Dienstleistungen zu prognostizieren. Ein Verständnis der voraussichtlichen Bedürfnisse von Gemeinschaften kann Sozialdienstleistern helfen, proaktiv zu planen und Ressourcen zuzuweisen, um diese Anforderungen effizient zu erfüllen.
  • Ermittlung gefährdeter Bevölkerungsgruppen: Dienstleister können prädiktive Analysen einsetzen, um Einzelpersonen oder Gemeinschaften zu identifizieren, bei denen ein höheres Risiko besteht, dass sie soziale Betreuung benötigen, und zwar auf der Grundlage einer Kombination von Faktoren wie Alter, Einkommensniveau, Gesundheitszustand und bisherige Inanspruchnahme von Dienstleistungen. Durch gezielte Maßnahmen für diese Risikogruppen können Sozialdienste Krisen vorbeugen und frühzeitig Unterstützung leisten, um potenzielle Probleme abzuschwächen.
  • Maßgeschneiderte Interventionen: Sozialdienstleister können die Bereitstellung von Pflegeleistungen optimieren, indem sie prädiktive Analysen einsetzen, um die am besten geeigneten und wirksamsten Interventionen auf der Grundlage der spezifischen Bedürfnisse und Merkmale einer Person zu ermitteln. Die Anpassung der Dienstleistungen an die individuellen Bedürfnisse jedes Einzelnen oder jeder Gruppe kann den Pflegediensten helfen, die Wirkung ihrer Maßnahmen zu maximieren, bessere Ergebnisse zu erzielen und ihre Programme kosteneffizienter zu machen.
  • Optimierung der Ressourcenzuweisung: Sozialarbeiter können Analysen nutzen, um die Ressourcenzuweisung und die strategische Planung zu unterstützen, indem sie die Bereiche mit dem größten Bedarf an Dienstleistungen ermitteln. Durch die Priorisierung von Investitionen in diese Bereiche mit hohem Bedarf können Sozialdienstleister dazu beitragen, dass die Ressourcen effizient und effektiv zugewiesen werden. So lassen sich die drängendsten Probleme in den Gemeinschaften angehen.
  • Anpassung an den sich entwickelnden Pflegebedarf: Prädiktive Analysen ermöglicht es Sozialdienstleistern, ihre Interventionen auf der Grundlage von Echtzeitdaten und -feedback kontinuierlich zu überwachen und zu verfeinern. Durch die Analyse der Ergebnisse und die Anpassung der Strategien an sich ändernde Bedürfnisse und Umstände können Organisationen die Effektivität und Reaktionsfähigkeit ihrer Sozialfürsorgeprogramme aufrechterhalten, wenn sich die Bedürfnisse ihrer Gemeinschaften ändern.
• Neben erweiterten und Streaming-Analysen werden zunehmend Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt, um nach Anomalien zu suchen, vorauszusagen, wo Prozesslatenzen auftreten könnten, und das Kundenerlebnis und -ergebnis zu optimieren. So können beispielsweise Machine Learning-Modelle für die Identifizierung des Kundenkontextes, die Bevölkerungsanalyse und die Segmentierung der Ergebnisse verwendet werden. Da diese Modelle kontinuierlich aus neuen Daten lernen, können sie sich anpassen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz und einer besseren Entscheidungsfindung führt. OCI Data Science, OCI AI Services und Oracle Machine Learning können in den Datenbanken verwendet werden.
  
  Wir nutzen maschinelles Lernen und Data Science, um unsere vorausschauenden Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Diese ML-Modelle können dann für die Bewertung über APIs bereitgestellt oder als Teil der OCI GoldenGate-Streamanalyse-Pipeline eingebettet werden. In einigen Fällen können diese Modelle sogar mithilfe der REST-API von Oracle Machine Learning Services in der Datenbank bereitgestellt werden (dazu muss das Modell im Open Neural Network Exchange-Format vorliegen). Darüber hinaus können OCI Data Science für Jupyter/Python-zentrierte Notebooks oder Oracle Machine Learning für das Zeppelin-Notebook und Algorithmen für maschinelles Lernen innerhalb des bereitstellenden oder Transaktionsdatenspeichers bereitgestellt werden. In ähnlicher Weise können Oracle Machine Learning und OCI Data Science (entweder allein oder in Kombination) Empfehlungs-/Entscheidungsmodelle entwickeln. Diese Modelle können als Service eingesetzt werden, und wir können sie hinter OCI API Gateway implementieren, um sie als „Datenprodukte“ und Services bereitzustellen. Schließlich können die einmal erstellten ML-Modelle in Anwendungen eingesetzt werden, die Teil eines operativen Entscheidungssystems sind (falls zulässig).
• Die letzte, aber entscheidende Komponente ist die Data Governance. Dies wird von OCI Data Catalog ausgeführt, einem kostenlosen Service, der Data Governance und Metadatenverwaltung (sowohl für technische als auch geschäftliche Metadaten) für alle Datenquellen im Datenplattform-Ökosystem bereitstellt. OCI Data Catalog ist ebenso eine wichtige Komponente für Abfragen von Oracle Autonomous Data Warehouse an OCI Object Storage, da damit Daten unabhängig von der Speichermethode schnell lokalisiert werden können. Dadurch können Endbenutzer, Entwickler und Data Scientists eine gemeinsame Zugriffssprache (SQL) für alle persistenten Datenspeicher in der Architektur verwenden.

Gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis der Bedürfnisse der Gemeinschaft und ermöglichen Sie eine proaktive, faktenbasierte Entscheidungsfindung

Ein datengesteuerter Ansatz, der fortschrittliche Analysen auf die Bedürfnisse der Sozialfürsorge anwendet, kann die Art und Weise verbessern, wie Sozialdienste entwickelt, bereitgestellt und an die Bedürfnisse des Einzelnen und der Gemeinschaft angepasst werden. Die datengestützte Analyse ermöglicht es, die Bedürfnisse der verschiedenen demografischen Gruppen in einer Gemeinschaft besser zu verstehen. Die Anbieter von Sozialdienstleistungen können wertvolle Einblicke in Gesundheitsindikatoren, sozioökonomische Faktoren, demografische Trends und Muster der Inanspruchnahme von Dienstleistungen gewinnen, indem sie ein breites Spektrum von Datenquellen nutzen, darunter Gesundheitsdaten, Erhebungen der Gemeinschaft, Daten aus Sozialhilfeprogrammen und Volkszählungsdaten. Durch die Annahme einer ganzheitlichen Perspektive sind Organisationen besser in der Lage, Lücken in der Leistungserbringung zu erkennen, Maßnahmen auf unterprivilegierte Gruppen zu konzentrieren und die Ressourcen sinnvoller zu verteilen, um den dringendsten Bedarf zu decken.

Im Folgenden werden einige Möglichkeiten aufgezeigt, wie eine moderne Datenplattform Organisationen dabei helfen kann, die Qualität, Effizienz und Effektivität der Bedarfsermittlung für die Sozialfürsorge und die Bereitstellung von Pflegeleistungen zu verbessern.

• Konsolidierung verschiedener Datensätze aus unterschiedlichen Quellen, einschließlich Volkszählungsdaten, Aufzeichnungen des öffentlichen Gesundheitswesens, Daten aus Sozialhilfeprogrammen und Erhebungen der Gemeinschaft. Die Integration dieser Datensätze in einen zentralen Repository kann die Analyse aller Informationen und die Ermittlung von Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen erleichtern.
• Mit fortschrittlichen Analysefunktionen, wie z. B. Prognosemodellierung und Datenvisualisierungstools, können Entscheidungsträger Trends, Muster und Ungleichheiten in Bezug auf den Bedarf an Sozialfürsorge erkennen. Mithilfe von Techniken für die Vorhersagemodellierung lässt sich beispielsweise der künftige Bedarf an bestimmten sozialen Dienstleistungen auf der Grundlage demografischer und sozioökonomischer Faktoren vorhersagen.
• Machine Learning-Algorithmen können große Datenmengen analysieren, um verborgene Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die mit herkömmlichen Analysemethoden möglicherweise nicht erkennbar sind. Diese Algorithmen können Gruppen von Personen mit ähnlichem Bedarf an Sozialfürsorge erkennen oder vorhersagen, welche Personen von bestimmten Herausforderungen stehen, was proaktive Interventionsstrategien ermöglicht.
• Mithilfe von Geo-Analysetools kann der Bedarf an Sozialfürsorge auf Karten visualisiert werden, sodass die politischen Entscheidungsträger geografische Gebiete mit einer höheren Konzentration gefährdeter Bevölkerungsgruppen oder mit eingeschränktem Zugang zu sozialen Dienstleistungen ermitteln können. Dieses räumliche Verständnis hilft bei der Zuweisung von Ressourcen und der Planung von Dienstleistungen.
• Die Echtzeitüberwachung von Indikatoren für die Sozialfürsorge ermöglicht rechtzeitige Interventionen und Anpassungen der Strategien für die Erbringung von Dienstleistungen. Kontinuierliche Feedbackschleifen ermöglichen es den Anbietern von Sozialdienstleistungen, die Wirksamkeit von Interventionen zu bewerten und Sozialfürsorgeprogramme auf der Grundlage der beobachteten Ergebnisse zu optimieren.
• Ergreifen Sie Maßnahmen, um sicherzustellen, dass bei der Datenerfassung, -speicherung und -analyse strenge ethische Richtlinien und Datenschutzbestimmungen eingehalten werden, um die sensiblen Daten von Personen zu schützen. Moderne Datenplattformen verfügen über robuste Sicherheitsmaßnahmen und Anonymisierungstechniken, die Organisationen dabei helfen können, die Privatsphäre zu schützen und gleichzeitig Daten für die Bewertung des Bedarfs an Sozialfürsorge zu nutzen.