Synlab Ecuador integra su información con un Data Warehouse corporativo 

Synlab Ecuador implementó un Data Warehouse corporativo para integrar información clínica, operativa y comercial que antes se encontraba dispersa en distintos sistemas y hojas de cálculo. La iniciativa permitió disponer de datos actualizados, fortalecer la analítica del negocio y avanzar hacia una mayor trazabilidad en la atención de los pacientes. 

Puntos de interés

• Arquitectura para analítica e integración 
• Células de BI para acercar la analítica al negocio 

Debido a la importancia que han adquirido los datos en los procesos de toma de decisiones y en la capacidad de transformar la incertidumbre en información útil para la gestión y la estrategia, Synlab Ecuador implementó un Data Warehouse corporativo. 

Roberto Toapanta, National Head of IT de Synlab Ecuador, explica que antes del proyecto la organización trabajaba con información distribuida en distintos silos, donde el uso de archivos en Excel era predominante. Además, el análisis se realizaba a partir de copias o réplicas del ERP especializado trasladadas a un ambiente alterno, lo que implicaba que los datos disponibles para consulta podían tener días y hasta semanas de desfase, dependiendo del momento en que se generaba una nueva copia del sistema. 

En una primera fase del proyecto se realizó un proceso de análisis que permitió identificar las necesidades de integración y disponibilidad de información dentro de la organización. 

El proyecto tomó aproximadamente dos meses en su fase inicial. Durante este periodo, el área de Tecnología se encargó de diseñar la arquitectura, seleccionar las herramientas, definir las bases de datos y establecer los mecanismos de conexión entre los distintos sistemas. 

Una vez implementado el Data Warehouse, señala el ejecutivo, se integraron progresivamente distintas áreas del negocio. Tecnología incorporó los primeros dashboards en línea; el área de Laboratorio aportó la información de biomarcadores obtenidos de pacientes —considerada el core de la operación—; Marketing integró datos demográficos de pacientes para su análisis; y CRM incorporó información vinculada con la experiencia del cliente y la atención al usuario. 

“El propósito final del proyecto es que cada organización médica o sus médicos de consulta disponga de información analítica y del historial de sus pacientes con diferentes niveles de profundidad para tomar decisiones gerenciales o evidenciar el comportamiento de los biomarcadores de manera individual o resumida, para evaluar condición de salud o la eficacia terapéutica; todo esto acorde a roles de visualización asignados a cada perfil de usuario, señala. 

Arquitectura para analítica e integración 

Según Roberto, la arquitectura del Data Warehouse permite actualizar la información bajo esquemas de calendarización e incorpora procesos de limpieza, transformación y estandarización de datos. 

El diseño de la plataforma también fue concebido como una base tecnológica para habilitar nuevas aplicaciones e integraciones, con la posibilidad de generar nuevos conjuntos de datos a partir de los procesos operativos que se conecten a esta infraestructura. 

Para el ejecutivo, uno de los mayores retos del proyecto fue integrar información proveniente de distintos sistemas y bases de datos, construir una red de conexiones que permitiera integrar las fuentes de datos se manera segura y con mecanismos de comunicación, cuidando siempre el impacto en vulnerabilidades de seguridad. 

Células de BI para acercar la analítica al negocio 

Roberto explica que uno de los aspectos importantes en el proyecto fue alinear criterios entre las áreas técnicas y las áreas de negocio. Para ello, el área de Tecnología debía comprender los procesos operativos, conocer las estrategias de la organización y articularlas con la visión tecnológica. 

“El área de tecnología actuó como un puente entre la infraestructura tecnológica y las necesidades del negocio”, afirma. 

Como parte de esta dinámica se crearon células de Business Intelligence en cada área, integradas por delegados que participan en talleres de trabajo y adquieren la capacidad de construir sus propios tableros a partir de la información previamente preparada por TI en el Data Warehouse. 

“Antes del proyecto, el área de TI entregaba aproximadamente un tablero mensual por área. Con la implementación del Data Warehouse y el trabajo de las células de BI, cada unidad puede generar entre cuatro y cinco tableros al mes, lo que amplía la capacidad de análisis dentro de la organización”. 

Actualmente el equipo continúa trabajando en nuevas capas tecnológicas, incluyendo el uso de contenedores y aplicaciones de BI con gestión avanzada de roles y permisos, con el fin de asegurar que cada área acceda únicamente a la información que requiere. 

Para el ejecutivo de IT, el objetivo final del proyecto es que los datos lleguen de forma precisa y segura hasta el paciente, y cuenten con niveles de control, seguridad y acceso a la información. 

Este hito ha sido posible, dijo:  “gracias al aporte de los diferentes líderes de negocio, y la colaboración técnica y profesional del equipo de trabajo conformado por Carla Sanango, líder de Aplicaciones y José Soto, líder de Tecnología.