Datenverknüpfung nützt Klienten, Mitarbeitenden und der Führung

Mehr Zeit für Patienten, Klienten und Betreute: Das wünschen sich viele Menschen, die in Sozialberufen arbeiten. Doch administrative Aufgaben nehmen bei sozialen Leistungserbringern viel von den ohnehin knappen Ressourcen in Anspruch: Dokumentationen, Einsatzpläne, Finanz- oder Fuhrpark-Management sind wichtig, aber auch aufwendig. Effizientes Arbeiten mit der eigenen Datenbasis kann die entscheidende Weichenstellung sein. Denn Personal, das sich auf schnell verfügbare Informationen verlassen kann, hat mehr Energie für seine Kernaufgaben im Dienst am Mitmenschen. Entlastend wirkt dabei auch, unnötige Mehrfacharbeiten zu reduzieren und vorhandene Ressourcen optimal einzusetzen und so neue Spielräume im Zeit- und Mittel-Management zu schaffen. Gelingen kann dies durch die professionalisierte Nutzung und Auswertung von Daten.

Millionenfach werden jeden Tag Datensätze in Unternehmen, Verbänden und Non-Profit-Organisationen an den unterschiedlichsten Stellen generiert - häufig allerdings noch nicht zielorientiert genutzt. Dabei steckt viel Wissen in den Daten - nicht selten auch verborgenes, dessen Wert bislang un­entdeckt geblieben ist. Optimale Datenanalyse und -visualisierung mit Hilfe von Business Intelligence (BI) setzt genau hier an und bringt auf einer gemeinsamen Oberfläche Informationen aus vielen Datenquellen in Beziehung zueinander. Das führt zu neuartigen Einsichten, die wertvolle Entscheidungsgrundlagen und Impulsgeber für neue Ideen, etwa zur Ausweitung von Diensten, sein können.

Werden Daten, die bisher nur in isolierten Betrachtungen auftauchten, intelligent kombiniert und visualisiert, eröffnet sich der Weg zum konsequenten "Data Storytelling". Das heißt, die trockenen Zahlen und Ergebnisse werden in Geschichten übersetzt, die auch Mitarbeitenden ohne ausgeprägtes analytisches Rüstzeug und Talent Zusammenhänge erschließen, sie neugierig und motiviert für spannende Entwicklungen machen.

Das kann für die strategische Entwicklung einer sozialen Organisation entscheidend sein: Sie kann etwa ihre Daten aus der ambulanten Pflege auf einer gemeinsamen BI-Oberfläche mit soziodemografischen, in­frastrukturellen und geografischen Daten in Be­ziehung setzen. Auf diese Weise kann sie unternehmensinterne Informationen zusammen mit frei zugänglichen geografischen und gesellschaftlichen Parametern unter eigenen, assoziativen Fragestellungen untersuchen: Gibt es für Klient(inn)en der mobilen Pflege besondere, regionale Risikofaktoren? Steigt das Durchschnittsalter in bestimmten Stadtteilen oder Landkreisen besonders schnell? Könnte es bei der Flächenversorgung mit ambulanter Pflege knapp werden? Gilt es, mit besonderer Dringlichkeit neue Fachkräfte zu rekrutieren?

Individuelle Dashboards (englisch wörtlich: Armaturenbretter; Software-Applikationen, die Daten unterschiedlicher Herkunft gemeinsam visualisieren) zeigen solche Entwicklungen auf. Sie schärfen das Bild möglicher Chancen und Herausforderungen im eigenen Dienstleistungsgeschäft aufgrund neuer, von Daten und ihrer Verknüpfung getriebener Einsichten.

Was diese Art von Datenanalyse und -visualisierung tatsächlich bringt, wird unter anderem am Beispiel des Malteser Hilfsdienstes (MHD) deutlich: Die Malteser führten BI mit dem Schwerpunkt Finanzen und Con­trolling ein. Bei der Organisation waren Analysen lange über Standard-Reports in den SAP-Systemen abgebildet worden. Die Herausforderung fing dort an, wo die Möglichkeiten der im Quellsystem der Daten­erfassung und -verwaltung integrierten Be­richtssysteme ausgeschöpft waren: wenn es um die leistungsstarke Bereitstellung großer Datenmengen und die Integration von Daten aus weiteren, unterschiedlichen Systemen in einer einzigen Applikation ging. Um schnelle und flexible Datenanalysen durchführen zu können, entschied sich der MHD daher, auf eine BI-Plattform namens Visual Analytics zu setzen.

Nach der Einführung mit dem Schwerpunkt Finanzen und Controlling konnte sich diese BI-Lösung rasch als Berichtsplattform etablieren. Heute wird Visual Analytics zudem im Bereich der Mitglieder- und ­Spendenverwaltung, im Vertrieb, im Krankenhaus-Controlling und an vielen anderen Stellen eingesetzt, wo ad hoc eine Auswertungsmöglichkeit gebraucht wird. In einer Applikation zum Fuhrpark-Management können über die dort vereinten Daten nun die in diesem Bereich anfallenden Kosten sehr genau analysiert werden - bis hin zum einzelnen Fahrzeug.

Insgesamt integriert der MHD inzwischen eine ganze Palette an Datenquellen und -formaten in seine Datenvisualisierungen. SAP- und SAP-basierte Systeme sind ebenso angebunden wie branchentypische Lösungen und manuell erfasste Daten. Außerdem gibt es Schnittstellen zu externen Dienstleistern im operativen Fuhrpark-Betrieb wie etwa zu Tankstellen und Fahrzeugvermietungen.

Welche Fach- oder Querschnittsbereiche auch immer ihre Daten in die Analysen einspielen möchten: Durch offene Schnittstellen und passende Konnektoren können die allermeisten Datenquellen, die mehr oder weniger tief strukturiert in Organisationen der Sozialwirtschaft vorkommen, an moderne BI-Plattformen angebunden werden.

Unablässig werden neue Daten generiert

Um beim Beispiel mobile Pflege zu bleiben: Fast alle Anbieter nutzen inzwischen ausgefeilte digitale Planungs- und Organisationslösungen. Patient(inn)en werden mit ihren Personalien und Adressdaten geführt, Pflegeplan, besondere Bedarfe, Risikofaktoren und weitere einsatzrelevante Informationen sind hinterlegt. Und sie werden dauernd erweitert. Planung und Dokumentation können über einheitliche Bedienfelder erfasst werden; integrierte elektronische Fahrtenbücher vereinfachen die Routenplanung und speichern automatisiert Fahrt- und Einsatzzeiten. Jeder Tag, jeder Fahrer, jeder Patientenkontakt führt zu neuen Daten.

Werden diese richtig verstanden und führen sie über assoziative Kombinationen zu neuen, daten­basierten Einsichten, können alle Akteure innerhalb der Sozialwirtschaft profitieren: Führungs- und Fachkräfte sehen sich optimal mit Informationen versorgt und durch gute Organisation wertgeschätzt. Der Arbeitsalltag wird um administrativen Ballast und teure Mehrfachstrukturen entlastet. Leistungserbringer wissen frühzeitig und exakt, was Patient(inn)en und Klient(inn)en wirklich brauchen, und letztlich: wohin sich die Gesellschaft im Sozialstaat aktuell und zukünftig entwickeln könnte.