Сеть клиник: единые данные по филиалам и AI-ассистент администраторов

Данные филиалов жили в разных системах, и руководство не понимало, где сеть зарабатывает. Построили хранилище данных, дашборды по филиалам и AI-ассистента для администраторов.

Кейсы · 1327 октября 20262 мин чтения
Отрасль

Медицина

Технологии

DWH · BI · AI-ассистент

Задача

Разрозненные данные по филиалам сети клиник: руководство не понимало, какие филиалы и услуги приносят прибыль.

Решение

Единое хранилище данных, дашборды по филиалам и услугам, AI-ассистент для администраторов.

Сеть клиник: единые данные по филиалам и AI-ассистент администраторов

Контекст

Сеть клиник работала в нескольких филиалах. Запись, медицинская информационная система, касса и бухгалтерия жили отдельно, а отчёты по филиалам собирались вручную и по разным правилам. Руководство видело общую выручку, но не понимало, какие филиалы и направления на самом деле приносят прибыль.

Задача

  • собрать данные всех филиалов в одном месте;
  • считать выручку, загрузку и прибыльность по единым правилам;
  • разгрузить администраторов от типовых вопросов пациентов и сотрудников.

Что сделали

Аудит источников. Описали, какие данные есть в каждой системе, где они расходятся и как сейчас считаются ключевые показатели.

Хранилище данных. Настроили регулярную автоматическую загрузку из систем филиалов в единое хранилище, привели к общим справочникам услуги, врачей и подразделения.

Дашборды по филиалам. Выручка, затраты, загрузка врачей и кабинетов, средний чек и прибыльность — по каждому филиалу и направлению, с сравнением периодов.

AI-ассистент для администраторов. Ассистент отвечает на типовые вопросы по услугам, подготовке к исследованиям и внутренним регламентам на основе базы знаний клиники.

Результат

Впервые появилась честная картина по каждому филиалу. По данным выяснилось, что два филиала работали в минус. Понимая причины, руководство за один квартал вывело их в плюс. Администраторы тратят меньше времени на повторяющиеся вопросы.

Что использовали

Хранилище данных, ETL-загрузка из систем филиалов, BI-дашборды, AI-ассистент на базе знаний клиники.

Результат

Что изменилось

2 филиалаоказались убыточными — выявили по данным
1 кварталчтобы вывести их в плюс
«Наконец-то видим, что происходит в каждом филиале. Два из них работали в минус — мы этого не знали.»Операционный директор сети клиник
#медицина#dwh#хранилище данных#bi#ai-ассистент

Другие кейсы

Все кейсы
ПроизводствоERP · BI · Автоматизация

Производство: от Excel и устных отчётов к ERP и утренней сводке собственнику

Задача
Операционка в головах и Excel: собственник не видел, что происходит в бизнесе, а отчётность собиралась вручную по два дня.
Решение
ERP под процессы компании, автоматическая загрузка данных и дашборд руководителя с утренней сводкой в Telegram.
«Разобрался в нашем бизнесе глубже, чем некоторые сотрудники. Результат увидели через месяц.»Владелец производственной компании
0 дней — на отчётность вместо двух
B2B · продажиCRM · AI · Автоматизация

B2B-продажи: CRM и AI-разбор звонков вместо сделок в мессенджерах

Задача
Менеджеры ведут сделки в мессенджерах, воронки нет, причины потерянных сделок неизвестны.
Решение
CRM с воронкой продаж, AI-разбор звонков с оценкой по скрипту и ежедневная сводка руководителю.
+23% — конверсия в сделку
ПромышленностьIoT · SCADA · MES

Диспетчеризация производственной площадки: данные с оборудования в реальном времени

Задача
Оборудование цеха не передавало данные: выпуск, простои и их причины фиксировались вручную в журналах и попадали к руководству с опозданием.
Решение
Сбор данных с контроллеров и датчиков, SCADA-диспетчеризация линий, учёт простоев с причинами, передача выпуска в учётную систему и дашборд начальника производства.

Обсудим ваш проект

Ответим в течение рабочего дня
Первая встреча — с архитектором решения, а не с менеджером продаж
Подписываем NDA до начала обсуждения

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.