Die Query-Engine verwendet darüber hinaus feldübergreifende Indizes (Gruppen, Sort- und Join-Operationen) und kombiniert diese für effiziente Abfragen. Außerdem entfällt die ansonsten nötige Datenaggregierung. Man kann so ohne Einschränkungen exakt auf die Gesundheitsdaten in der Datenbank zugreifen, die für bestimmte Analysen benötigt werden. Fachabteilungen können auf diese Weise grundsätzlich alle Daten miteinander in Beziehung setzen.

Cloud-Angebot für Krankenkassen

Genau besehen handelt es sich bei dem Ansatz von AnyCare/Thieme um ein Service- oder Cloud-Angebot. Die Datenanalysen stehen im Zentrum der Leistungen für Datenmanagement, die man den Krankenkassen unter seinen Kunden anbietet. Ganz am Anfang geht es jedoch um die Beschaffung der Kundendaten, die in die Datenbank übernommen werden sollen. Zunächst erhält man vom Auftraggeber freigegebene Daten aus dessen RechenzentrumRechenzentrum. Dabei handelt es sich um pseudonymisierte und anonymisierte Daten, wie es das Bundesdatenschutzgesetz vorschreibt. Einzelangaben können daher nicht bestimmten natürlichen Personen zugeordnet werden. Alles zu Rechenzentrum auf CIO.de

Der Anbieter kontrolliert bei jedem Kundenauftrag, ob die von der Krankenkasse gelieferten Daten die erwartete Zusammensetzung und Qualität aufweisen. Dafür werden die von Qyte entwickelten Prüfungs- und Plausibilitätsroutinen verwendet. Später beim Kunden präsentierte Ergebnisse dürfen auf keinen Fall auf Auswertungen falscher oder unvollständiger Daten basieren.

Die neuen Analyse-Werkzeuge bringen auch Licht in bis dato unbekannte Zusammenhänge innerhalb des Datenbestandes. So können die Analysten von AnyCare laut eigenen Angaben "intuitiv" - das heißt ohne vorherige Hypothesen-Bildung - Daten untersuchen. Das ermöglicht ihnen, neue Erkenntnisse zu gewinnen - nicht nur für die Umsetzung bestehender Betreuungsprogramme, sondern auch für die Entwicklung neuer Versorgungsansätze und Leistungsangebote für die Krankenkassen.

Außerdem erleichtert die neue Analyse-Umgebung betriebswirtschaftliche Analysen: Diese sollen Krankenkassen beispielsweise helfen, ihren Deckungsbeitrag positiv und nachhaltig zu beeinflussen. So können kundenindividuelle Potentiale für Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen, Einnahmensteigerungen und verbesserte Kundenbindung ermittelt werden.