10.4医院的质量指标
本节主要讲述如何使用DataFocus进行监控指标，从而大大的减少人力和资金成本。
10.4.1奥巴马医改和医疗保险报销
在美国，年的《平价医疗法案》(AffordableCareAct，也被称为奥巴马医改)，在原有基础上提供高质量的护理和病人体验，即基于价值的购买计划（VBP）。例如，在付薪酬时，不仅仅看员工做了多少，也看员工做了什么，病人的反馈如何。
10.4.2如何使用DataFocus分析VBP
VBP首先推出了两个篮子措施。一个是一系列的护理过程测量，例如被诊断患有心力衰竭的患者是否有书面出院说明，或者是否对诊断为肺炎的患者进行了适当的抗生素选择。
第二个篮子由患者体验指标组成，比如如何进行病人与护士以及医生之间的沟通良好。此外，评分标准的统一性有助于最低得分目标的确定，医院做好各方面工作。所有分数都是混合成的一个综合分数。
例如，SouthernMaine医院的业绩是用曲线来划分的，最终的收入是增长还是损失取决于“最终线性交换函数(FLEF)”。这个函数是SouthernMaine创建的一个模型的输入，医院盈利能力效果的评估。
最初的盈利模式是由许多电子表格共同建立起来的，因此如果想要一个新的数字范围，他必须做一个副本Excel工作簿。没有随时间变化的视图，也没有单位度量的增益或损失的范围，只有一个具体数字。其实数据生成表格后，可以将所有结果放入DataFocus中，创建一个数据看板，用户可以查看本月相比前一个月的变化，并迅速查看哪些措施最具成效性（潜在损失/最小收益）。图10.4.1为生成的示例数据看板。
图10.4.1估计基线增益/损失
DataFocus还用于监控每项指标的性能。如图10.4.2所示的示例数据看板，可以看到有些变化真的很明显。
图10.4.2每项指标性能
10.4.3监控可视化的意义
年秋季，医疗保险公布了基于价值的采购的SouthernMaine医院的最终数据盈利，增加了1.%。使用DataFocus监控进度，通过可视化的操作分析，医院财务状况，更为重要的是，提高了病人护理和体验。
10.5大学入学测试场景案例
ACT组织是一个位于爱荷华州爱荷华市的非营利性组织，它提供各种测试和评估服务。你可能听说过这种行为测试——大学入学准备测试。TimKuhns是创新研究的原则以及ACT的分析布道者，负责寻找新的方法分析、理解和沟通内部信息。ACT组织一直在为其提供测试服务超过五十年。
10.5.1ACT如何使用DataFocus
ACT生成许多测试数据，DataFocus可以用来分析测试成绩数据得出结果。图10.5.1展示了一个示例。
得分分布数据看板包括：通过绘制关于分数分布的数据直方图，查看综合分数分布，基本呈正态分布；散点图提供了学生人数和分数的相关分布；右侧的条形图给读者呈现的是各种参考维度下的得分结果，包括种族、期望值相关。
10.5.2可持续发展
Tim和他的团队通过制定策略来确保持续沟通，包括创建内部平台等，确保ACT团队的能力得到持续扩展。有经验的咨询伙伴建立一个内部用户组进行问答，分享团队的最佳想法，并为缺乏经验的用户提供例子。
图10.5.1得分分布数据看板
10.6使用数据可视化帮助继任规划
继任规划是人力资源分析中的一部分，是指人员更替和岗位安排，是企业人员管理中的重要一环。使用DataFocus数据分析工具可以将员工数据进行可视化，简单直观的洞察到相关信息，及时作出人员调整。
10.6.1促进有效对话和行动的框架
继任规划主要任务是提供驱动劳动力的研究分析以协助人力资源规划。继任规划可视化在人力资源部专业人员协助运营管理者做基于事实的决策时，不仅仅能给管理者们的一个历史的数据观点，而且还能给管理者们提供有助于战略规划的科学信息。
10.6.2为继任规划提供渐进式信息
继任规划数据对组织的人才发展战略至关重要。通常，这些信息的结构可以帮助决策者更容易地发现潜在的问题、发现未来的方向并制定策略，为平稳的人力过渡做好准备。图10.6.1所示的继任规划数据看板，可以用于促进领导和员工之间的对话。
图10.6.1继任规划数据看板
此数据看板中使用两个继任者的需求维度，分别为员工在组织中的任期和年龄。通过标度的设置，用户可以根据特定的组织需求更改视图。例如，如果公司的预期退休年龄是60岁，任期为15年，可以修改标度线来更清晰的查看员工信息。
当然，仅仅通过任期和年龄两个维度不够充分的理解关键需求。在数据看板中添加能力或其他关键技能，可以更深入地分析和理解特定人才需求，即提供一种识别人才的方法，用于替代每个职位的潜在人选的空缺。由于机密性，这部分信息在图10.6.1数据看板中删除了。
人力资本是每个企业最宝贵的资产。通过呈现相关维度数据，在视觉上更容易查看到异常值，提供了一种渐进式继任规划可视化。
DataFocus突破数据数亿量大关，用于分析理解海量及繁杂的数据集。存储数据的最终目标是将其转换为可用的信息，做出更科学的决策。