Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mengenal Healthcare pada Profesi Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 16-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-03-2023-11-16-151817_x_Thumbnail800.jpg

Data analyst memiliki berbagai jenjang karir yang bisa dimasuki oleh siapapun, baik pemula maupun experienced. Tak ayal, jika profesi ini menawarkan banyak sekali pilihan karir sesuai preferensi dan pengalaman yang dimilikinya. Selain itu, data analyst juga memiliki tugas dan tanggung jawab yang berbeda pada setiap lini industri yang menjadi tempat kerja mereka.


Misalnya tugas data analyst di perusahaan farmasi akan berbeda job descriptionnya dibandingkan tugas data analyst di ranah industri manufaktur maupun pendidikan. Perbedaan tanggung jawab ini membuat posisi data analyst semakin versatile dan bisa masuk ke bidang industri apa saja. Salah satunya pada industri kesehatan (healthcare).


Seorang healthcare data analyst adalah seorang profesional yang bekerja dalam industri perawatan kesehatan dan bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data yang berkaitan dengan aspek-aspek perawatan kesehatan.


Peran ini melibatkan penggunaan data untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan yang dapat membantu penyedia layanan kesehatan, rumah sakit, lembaga perawatan kesehatan, dan organisasi terkait dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan perbaikan proses perawatan pasien.


Jika kamu penasaran dengan sekelumit tugas sekaligus tanggung jawab dari posisi healthcare data analyst, salah satu cabang karir dari data analyst, kamu bisa simak postingan berikut ini!


1. Pemodelan Statistik

Pemodelan statistik adalah salah satu keterampilan utama yang diperlukan oleh seorang healthcare data analyst untuk menggali wawasan dari data kesehatan. Berikut adalah beberapa teknik pemodelan statistik yang sering digunakan dalam pekerjaan healthcare data analyst:

Data Analyst

Sumber Gambar: ProjectPro


Regresi Linear: Regresi linear digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen. Dalam konteks perawatan kesehatan, ini dapat digunakan untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi hasil pasien, seperti pengaruh usia atau faktor risiko terhadap penyakit tertentu.


Regresi Logistik: Regresi logistik adalah teknik yang digunakan untuk menganalisis data biner atau kategori, seperti prediksi apakah seorang pasien akan mengalami komplikasi setelah operasi atau tidak.


Analisis Kelangsungan Hidup (Survival Analysis): Analisis kelangsungan hidup digunakan untuk mengukur waktu hingga terjadinya suatu peristiwa, seperti waktu sampai pasien meninggal atau waktu sampai kambuhnya suatu penyakit. Ini penting dalam penelitian klinis dan pemantauan pasien.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah langkah penting dalam pekerjaan seorang healthcare data analyst. Proses ini melibatkan pengumpulan berbagai jenis data kesehatan dari berbagai sumber yang kemudian akan digunakan untuk analisis. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat diambil dalam pengumpulan data sebagai seorang healthcare data analyst:

Data Analyst

Sumber Gambar: USF Health Online


Identifikasi Sumber Data: Langkah pertama adalah mengidentifikasi sumber data yang relevan. Ini dapat mencakup rekam medis elektronik (EMR), sistem informasi rumah sakit (HIS), sistem manajemen laboratorium, data klaim asuransi kesehatan, data survei pasien, data klinis, dan sumber data lain yang relevan.


Akses ke Sumber Data: Setelah mengidentifikasi sumber data, healthcare data analyst perlu mendapatkan akses ke data tersebut. Ini mungkin melibatkan negosiasi dengan departemen atau organisasi yang memiliki akses ke data, serta memastikan kepatuhan terhadap regulasi privasi data seperti HIPAA di Amerika Serikat.


Eksplorasi Data: Setelah mendapatkan akses ke data, langkah berikutnya adalah melakukan eksplorasi data untuk memahami struktur dan karakteristik data tersebut. Ini termasuk memeriksa format data, melihat variabel-variabel yang tersedia, dan memahami potensi masalah dalam kualitas data.


3. Visualisasi Data

Visualisasi data adalah proses mewakili data secara grafis untuk membantu memahami pola, tren, dan wawasan yang terkandung dalam data. Bagi seorang healthcare data analyst, visualisasi data adalah alat yang penting untuk mengkomunikasikan temuan analisis dengan cara yang mudah dipahami oleh berbagai pemangku kepentingan, termasuk profesional perawatan kesehatan, manajer rumah sakit, dan petugas kebijakan kesehatan.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


4. Pemecahan Masalah

Seorang healthcare data analyst memiliki peran penting dalam membantu organisasi perawatan kesehatan mengidentifikasi, menganalisis, dan memecahkan berbagai masalah yang berkaitan dengan perawatan pasien dan operasi rumah sakit.


Seorang healthcare data analyst dapat menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi masalah yang ada dalam perawatan kesehatan, seperti peningkatan biaya perawatan, penurunan kualitas perawatan pasien, atau masalah efisiensi operasional. Analisis data dapat membantu dalam mendeteksi tren yang mungkin tidak terlihat secara kasat mata.


Kamu pemula yang tidak memiliki background STEM? Jangan khawatir, karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.


Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab atau ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login