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El análisis predictivo en atención médica se refiere al análisis de datos de atención médica actuales e históricos que permite a los profesionales de la salud encontrar oportunidades para tomar decisiones operativas y clínicas más efectivas y eficientes, predecir tendencias e incluso controlar la propagación de enfermedades.

En este artículo, analizamos más de cerca dos de las soluciones de análisis integrado más populares del mercado: Reveal y Looker, para ayudarlo a encontrar la mejor herramienta para sus necesidades.

Elegir la plataforma de análisis integrado incorrecta ralentiza su hoja de ruta, aumenta la carga de los desarrolladores y debilita la experiencia del producto. Muchas herramientas marcan las casillas de características, pero fallan en los modelos de precios, el control de integración, el ajuste de integración y la escala a largo plazo.

Las aplicaciones de análisis modernas, como las soluciones de análisis integradas, permiten a los usuarios no técnicos gestionar y trabajar con los datos ellos mismos al proporcionar capacidades de arquitectura moderna y de autoservicio. Ofrecen informes en tiempo real, visualizaciones de datos interactivas y capacidades de análisis avanzadas, incluido el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, directamente en una aplicación comercial empresarial.

Tener información de la empresa al alcance de la mano es la ventaja más valiosa de la BI móvil. No está limitado a una computadora en una ubicación, sino que puede acceder a información de datos importantes en su dispositivo móvil en cualquier momento y desde cualquier ubicación.

Los conocimientos basados en datos pueden ayudarlo a identificar oportunidades comerciales, detectar fugas en el recorrido del cliente e identificar de manera proactiva las debilidades en su producto antes de que se conviertan en problemas graves.

Un gráfico de diagrama de árbol está diseñado para escenarios detallados. Muestra el peso relativo de los puntos de datos en más de un nivel, lo que permite a los usuarios profundizar continuamente en el conjunto de datos que está representado por rectángulos más pequeños para un análisis más eficiente.