问：
在实施和使用大数据分析时，公司往往会犯哪些主要错误？
A：十多年来，医疗保健组织已投资数百万美元建立数据仓库和大批数据分析人员，其唯一目的是对数据做出更好的决策以改善患者的治疗效果。 历史上的问题是，仅凭这些仓库和分析还不够，因为它们提供的分析，报告和仪表板见解不可行。 他们只是报告正在发生的事情，但是这些见解无法解释为什么会发生，以及可以采取以下措施：1）如果它对运营的影响为负面，则防止将来发生；或2）鼓励理想的积极结果。
现在，基础设施和技术已经不仅仅了解“正在发生的事情”，而且已经逐渐成熟，可以找出“原因”和“应对措施”。首先，在LeanTaaS，我们挖掘了大量的历史电子健康记录（电子病历（EHR）数据，并使用复杂的算法来发现趋势和模式-正面和负面。 然后，我们提供说明性指导来解决操作问题，以改善对受限资源的访问，减少在医院或输液中心设置中的患者等待时间，提高员工满意度并降低医疗服务的总体成本。
不幸的是，大多数大数据分析公司仅专注于其仪表板和报告工具，其中包含大量数据。 但是，现在是时候让分析公司期望更多的东西了，而不仅仅是数据展示。 数据需要讲述一个故事并提出建议，从而导致有意义的过程更改。 解决方案必须能够开发出准确的预测并生成足够具体的建议，以使第一线每天都能做出数百个切实的决定，而不仅仅是“欣赏问题”。
