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História do cliente

Departamento de Saúde do Estado de Washington analisa dados para criar mundo mais saudável

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Principais desafios

A covid-19 forçou o Departamento de Saúde do Estado de Washington a acelerar os esforços para mover a análise para a nuvem. A escala de dados provenientes de sistemas transacionais herdados e tabelas de referência de hospitais, escolas e clínicas sobrecarregou seus processos tradicionais, e as máquinas virtuais não resolveram o problema. A Saúde Pública foi subfinanciada nos últimos 50 anos, e nossos sistemas de dados refletem essa limitação. Quase todos os sistemas de dados foram construídos para um único propósito, excessivamente personalizados e não são interoperáveis com outros sistemas. A resposta da saúde pública requer uma análise rápida de dados para informar a tomada de decisões e ações de saúde pública. Consequentemente, antes que alguém possa analisar os dados, é necessário realizar um trabalho longo e meticuloso para limpar, transformar, padronizar e reestruturar os dados antes que possam ser consultados. As ferramentas para simplificar ou centralizar esse processo não estavam disponíveis, resultando em longos tempos para obter insights e uma grande quantidade de trabalho duplicado feito pelos analistas da agência.

Como o Designer Cloud resolveu o problema

O Designer Cloud fica dentro da plataforma interna CEDAR (Cloud Environment for Data Analytics and Reporting) no Microsoft Azure. Nela, os cientistas de dados podem acessar os dados brutos e criar tabelas amigáveis à análise para os analistas de programa. Eles podem, assim, acessar conjuntos de dados utilizáveis e explorar, limpar, padronizar e transformar rapidamente os dados em nuvem com rapidez para uso no analytics. O Designer Cloud tem se mostrado intuitivo para os analistas, permitindo que eles executem tarefas conhecidas com muito mais facilidade no Designer Cloud do que em ferramentas como R ou SAS. Os especialistas em qualidade de dados apreciam a padronização simples, os diferentes algoritmos de clusterização e a capacidade de transformar rapidamente texto livre em dados categóricos.

VANTAGENS DE SE USAR O ALTERYX
Qualidade de dados

Conjuntos de dados prontos para análise, consumíveis e limpos permitem a extração de insights de dados massivos que estavam sendo coletados, mas não analisados anteriormente

Colaboração

O Departamento de Saúde do Estado de Washington criou fluxos de trabalho que atualizavam tabelas para análises complexas em várias equipes, reduzindo o tempo gasto por analistas trabalhando de forma independente na preparação de dados em 25%

Maior produtividade

Pipelines de dados estabelecidos que as equipes podem criar, compartilhar centralmente e gerenciar por si mesmas, sem a necessidade de TI, criaram uma cultura self-service, quebrando a dependência de TI

 

Recursos recomendados

 
Caso de uso
Previsão de demanda
Empodere as equipes financeiras a prever mudanças de demanda mais rápido e com mais precisão com IA explicável, fluxos de trabalho automatizados e dados unificados entre ERP, CRM e sistemas de planejamento.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Automação da depreciação de ativos fixos
As equipes fiscais trocam o trabalho de depreciação em planilhas por uma automação controlada e com IA, o que melhora a acurácia, acelera os ciclos de fechamento e fortalece a confiança no planejamento.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Automação de Preços de Transferência
Automatize e padronize fluxos de trabalho de preços de transferência com dados governados, lógica reproduzível e documentação de auditoria clara usando o Alteryx One.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Modelagem de cenários de preços dinâmicos
As equipes financeiras simulam, comparam e atualizam estratégias de preços com agilidade ao unificar dados de custo, demanda e mercado em um único ambiente. Fluxos de trabalho automatizados e análises com suporte de inteligência artificial ajudam analistas a atualizar suposições, executar cenários e apoiar recomendações de preços no momento certo.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Segmentação de clientes
Unifique dados de CRM, doações e marketing em segmentos governados e prontos para IA. Automatize a modelagem, garanta a conformidade e ative insights em todas as campanhas para aumentar o ROI e a retenção.
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
  • IA generativa
Saiba mais
 
Caso de uso
Otimização de custos do supply chain
Reduza o custo de atendimento alinhando o supply chain com as metas financeiras. O Alteryx One combina dados operacionais, entradas de previsão e modelos de custos em um único ambiente governado, permitindo que equipes criem cenários, testem restrições e comparem resultados para reduzir gastos e aumentar a transparência.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais