القطاع العام - تقييمات احتياجات الخدمات الاجتماعية

فهم احتياجات الخدمة الاجتماعية وتقديم رعاية مستهدفة أفضل من خلال التحليلات المتقدمة

تلعب عملية تقييم احتياجات الرعاية الاجتماعية دورًا مهمًا في ضمان رفاهية ودعم الأفراد الذين يحتاجون إلى المساعدة بسبب التحديات الجسدية أو العقلية أو الاجتماعية من خلال المساعدة على تحديد وفهم متطلباتهم المحددة. من خلال تقييم الاحتياجات الجسدية والعاطفية والاجتماعية للفرد، يمكن للمهنيين تطوير فهم أوسع وأدق لظروفهم. يسمح هذا لهم بإنشاء خطط رعاية شخصية تعالج التحديات الفريدة لكل شخص، والتي يمكن أن تعزز نهجًا أكثر فعالية ومركزًا على العميل للرعاية الاجتماعية.

عملية التقييم مهمة لعدة أسباب، بما في ذلك الآتي:

• تعزيز الاستقلال والحفاظ عليه: من خلال تحديد المجالات التي قد يحتاج فيها الأفراد إلى المساعدة، يمكن لمقدمي الرعاية التركيز على تمكينهم من الحفاظ على الاستقلال الذاتي في حياتهم اليومية. ويمكن أن يشمل هذا تنفيذ نظم دعم تعزز قدرتها على أداء المهام اليومية، ما يمكن أن يسهم في تحقيق الاكتفاء الذاتي والشعور بالكرامة.
• تخصيص الدعم مع التحكم في التكاليف: تُعدُّ عملية التقييم وسيلة للتدخل المبكر. إن تحديد المشكلات أو التحديات المحتملة في مراحلها المبكرة يسمح بالتدخل في الوقت المناسب والمستهدف، ما يمكن أن يساعد على منع المشاكل من التصعيد. لا يساعد هذا النهج الاستباقي على تحسين الجودة الشاملة للرعاية فحسب، بل يمكن أن يؤدي أيضًا إلى توفير التكاليف من خلال تجنب التدخلات اللاحقة الأكثر شمولاً وتكلفة.
• تمكين التعاون بين مختلف المساهمين داخل نظام الرعاية الصحية: تعزيز عملية التقييم من التواصل الفعال بين متخصصي الرعاية الصحية والأخصائيين الاجتماعيين والأطراف الأخرى ذات الصلة. ويساعد هذا النهج التعاوني على ضمان مراعاة جميع جوانب رفاهية الفرد، ما قد يؤدي إلى خطة رعاية أكثر شمولاً وتكاملاً.
• تخصيص الموارد بكفاءة ونزاهة وإنصاف: من خلال قياس مستوى الدعم الذي يتطلبه الفرد أو المجموعة بدقة، يمكن لصانعي سياسات الرعاية الاجتماعية تخصيص الموارد بكفاءة، واستهداف المجالات الأكثر احتياجًا. لا يعمل هذا على تحسين استخدام الموارد المتاحة فحسب، بل يساعد أيضًا على منع نقص أو الإفراط في تقديم الخدمات، ما يجعل نظام الرعاية الاجتماعية برمته أكثر استدامة واستجابة.

غالبًا ما تكون موارد الرعاية الاجتماعية محدودة، ويجب تخصيصها بكفاءة لمن هم في أمس الحاجة إليها. وتساعد تقييمات الاحتياجات القائمة على التحليلات في تحديد الأفراد والمجتمعات ذات الاحتياجات الأكبر، مما يساعد على ضمان توجيه الموارد إذ يمكن أن يكون لها أكبر تأثير. وتحديد الاحتياجات في وقت مبكر أمر بالغ الأهمية في الرعاية الاجتماعية، لأنها تسمح بالتدخل والدعم في الوقت المناسب. ويمكن أن يمنع التدخل المبكر المشاكل من أن تصبح أكثر حدة ومكلفة عند معالجتها. ومن خلال تحليل نتائج التدخلات المختلفة وتقييم تأثيرها على رفاهية الفرد، يمكن لمقدمي الرعاية الاستمرار في تحسين وتحسين نهجهم.

في السنوات الأخيرة، ظهر استخدام البيانات والتحليلات كقوة تحويلية في الرعاية الاجتماعية، ما يوفر فرصًا لا مثيل لها لتحسين فعالية تقييمات احتياجات الرعاية الاجتماعية وكفاءتها. وتوفر البيانات والتحليلات معًا مجموعة أدوات قوية لمتخصصي الرعاية الاجتماعية، ما يساعدهم على فهم الاحتياجات المتنوعة للأفراد والتنبؤ بها والاستجابة لها وتمكينهم من خلال الرؤى المستندة إلى الأدلة التي يحتاجون إليها لاتخاذ قرارات مدروسة.

يتيح النهج القائم على البيانات لتقييم احتياجات الرعاية الاجتماعية لمقدمي الرعاية تطوير استراتيجيات تدخل شخصية مفصلة ودقيقة للمساعدة على تعزيز دقة وفعالية الرعاية الاجتماعية. ومن خلال تجميع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك السجلات الصحية والتفاعلات الاجتماعية والمعلومات الديموغرافية، يمكن لفرق الرعاية تطوير فهم شامل لظروف الفرد واحتياجاته. وتسمح التحليلات المتقدمة بتطوير نماذج تنبؤية يمكنها تحديد الأفراد المعرضين لخطر تدهور الصحة أو الرفاهية الاجتماعية. ومن خلال تحليل البيانات والأنماط التاريخية، يمكن أن تساعد هذه النماذج العاملين في مجال الرعاية على توقع المشكلات المحتملة قبل تصعيدها، ما يتيح التدخل المبكر والمساعدة على منع الأزمات وتقليل العبء الإجمالي على خدمات الرعاية الاجتماعية.

كما تمكّن البيانات والتحليلات المتقدمة فرق الرعاية من اتباع نهج استباقي للرعاية الاجتماعية، والذي لا يمكن أن يفيد الأفراد فحسب، بل أيضًا نظام الرعاية الاجتماعية العام. على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل مجموعات بيانات واسعة لتحديد الأنماط والارتباطات التي يمكن ألا تظهر على الفور للمراقبين البشريين. ويمكن لمقدمي الرعاية استخدام هذه المعلومات لتقديم تدخلات مصممة لتلبية الاحتياجات الحالية للفرد وتوقع التحديات المستقبلية، والتي يمكن أن تساعد على إنشاء نظام رعاية اجتماعية أكثر ديناميكية واستجابة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لتدفقات البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة مثل الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار المنزلية الذكية توفير رؤى قيمة حول الأنشطة اليومية للفرد وحالة الرعاية وجعل من الممكن مراقبة احتياجاتهم باستمرار وفعالية التدخلات في الوقت الفعلي. ويسمح هذا بالتدخل التفاعلي والتخطيط التكيفي، إذ يمكن لفرق الرعاية تعديل التدخلات استجابة للظروف المتغيرة.

تحديد خدمات الرعاية الاجتماعية المُحسنة والمستهدفة بشكل فردي وتوفيرها من خلال منصة شاملة للبيانات

يمكن لمنصة البيانات التي يمكنها استيعاب البيانات المتعلقة باحتياجات الرعاية وتقديم الخدمات وتنسيقها ومعالجتها وتحليلها تمكين المساهمين في قطاع الرعاية الاجتماعية من خلال الرؤى القائمة على البيانات لمساعدتهم على تحديد الاحتياجات المتنوعة والمتطورة للأفراد والمجتمعات وتقييمها ومعالجتها. وتمتلك تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القدرة على مساعدة المؤسسات على تحسين تخصيص الموارد وتحسين تقديم الخدمات وتحسين النتائج في نهاية المطاف للمعرضين للخطر. وتوضح البنية المقدمة هنا كيف يمكننا الجمع بين مكونات Oracle الموصى بها لبناء بنية تحليلات تغطي دورة حياة تحليلات البيانات بأكملها، وهي مصممة لمساعدة مقدمي الخدمات الاجتماعية على تحديد احتياجات عملائهم بشكل أفضل.

توضح هذه الصورة كيف يمكن استخدام Oracle Data Platform للقطاع العام لتحسين تقييمات احتياجات الخدمات الاجتماعية وتمكين التدخل الاستباقي.

1. 1. مصادر البيانات، الاكتشاف
2. 2. استيعاب، تحويل
3. 3. الاحتفاظ، التوقع، الإنشاء
4. 4. التحليل والتعلم والتنبؤ
5. 5. القياس، العمل

تتضمن دعامة الاكتشاف ومصادر البيانات أربع فئات من البيانات.

1. 1. تشمل التطبيقات بيانات من سجلات الخدمة الاجتماعية وسجلات التعليم ومقابلات العملاء وملاحظات الحالة وبيانات رعاية الطفل.
2. 2. تشمل سجلات الأعمال بيانات من بيانات التوظيف وبيانات الضرائب وبيانات الصحة العامة واستطلاعات المجتمع وتحليلات السكان.
3. 3- تشمل المدخلات الفنية بيانات من البيانات الاجتماعية.
4. 4 - تشمل بيانات الجهات الخارجية بيانات التعداد السكاني والبيانات الديمغرافية والبيانات البيئية.

تشمل دعامة الاتصال والاستيعاب والتحويل أربع إمكانيات.

1. 1. يستخدم استيعاب الدفعة أدوات تكامل بيانات OCI وOracle Data Integrator وDB.
2. 2. يستخدم النقل المجمع OCI Fast Connect، ونقل بيانات OCI وMFT وOCI CLI.
3. 3- يستخدم تسجيل بيانات التغيير OCI GoldenGate وOracle Data Integrator.
4. 4. يستخدم استيعاب التدفق Kafka Connect.

تتصل جميع الإمكانات الأربع بشكل أحادي الاتجاه في مخزن بيانات الخدمة والتخزين السحابي داخل الركيزة المثابرة، والإشراف، والإنشاء.

علاوة على هذا، يرتبط استيعاب التدفق بمعالجة التدفق ضمن دعامة التحليل والتعلم والتنبؤ.

تتكون دعامة الاستمرار والدقة والإنشاء من خمس إمكانيات.

1. 1. يستخدم مخزن بيانات الخدمة Oracle Autonomous Data Warehouse وExadata Database Cloud Service وExadata Cloud@Customer.
2. 2. تستخدم Hadoop المُدارة خدمة Oracle Big Data Service
3. 3. يستخدم تخزين السحابة تخزين كائنات OCI.
4. 4. تستخدم المعالجة الدفعية تدفق بيانات OCI.
5. 5. تستخدم الحوكمة OCI Data Catalog.

هذه القدرات مرتبطة بالركيزة. يتم توصيل التخزين السحابي بشكل غير مباشر بكل من مخزن بيانات الخدمة وHadoop المُدار؛ كما أنه متصل بشكل ثنائي بمعالجة الدفعة.

يتم توصيل نظام Hadoop المُدار بشكل غير مباشر بمخزن بيانات الخدمة.

تتصل إمكانيتان في ركيزة التحليل والتعلم والتنبؤ. يتصل مخزن بيانات الخدمة بإمكانية التحليلات والتمثيل المرئي وأيضًا بمنتجات البيانات وإمكانية واجهات برمجة التطبيقات. يتصل التخزين السحابي بإمكانية التعلم الآلي.

وتشتمل دعامة التحليل والتعلم والتنبؤ على أربع إمكانيات.

1. 1. تستخدم التحليلات والتمثيل المرئي Oracle Analytics Cloud وGraphStudio وموردي البرامج المستقلين (ISV).
2. 2. تستخدم منتجات البيانات وواجهة برمجة التطبيقات مشاركة البيانات الذاتية وبوابة واجهة برمجة التطبيقات والوظائف.
3. 3. يستخدم التعلم الآلي Oracle Machine Learning، وOracle ML Notebooks.
4. 4- تستخدم معالجة التدفق OCI Goldengate Stream Analytics والجهات الخارجية.

تسجل ركيزة القياس والفعل طريقة استخدام تحليل البيانات: من الأشخاص والشركاء ومحللي الرعاية الاجتماعية وتنبيهات التدخل.

تشمل الشعوب والشركاء التنميط الاجتماعي (الديموغرافيا والمؤشرات الاجتماعية والاقتصادية والبيانات المتعلقة بالصحة) وتقييمات المخاطر وتحليل الاتجاهات الاجتماعية وتحليل الدفعة.

يضم محللو الرعاية الاجتماعية تحليل الأسباب الجذرية وتحديد الأنماط وتحليل توجه معالجة اللغة الطبيعية ونمذجة التصنيف والتجميع والكشف عن أوجه الخلل.

يتم توصيل تنبيهات التدخل بمعالجة التدفق.

الركائز الأساسية الثلاثة - الاستيعاب والتحويل والاستمرار والدقة والإنشاء والتحليل والتعلم والتنبؤ - مدعومة بالبنية التحتية والشبكة والأمان وIAM.

ربط البيانات واستيعابها وتحويلها

يتألف حلنا من ثلاث ركائز، يدعم كل منها إمكانيات نظام أساسي محدد للبيانات. توفر الركيزة الأولى إمكانية توصيل البيانات واستيعابها وتحويلها.

ثمة ثلاث طرق أساسية لإدخال البيانات في بنية لمساعدة مؤسسات تقديم الخدمات على تحديد الاحتياجات الاجتماعية وتقييمها.

• لبدء عمليتنا، سنقوم بتمكين عمليات الاستخراج المتكررة أو في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبًا المطلوبة عادةً لتحديد أحداث محددة أو احتياجات تدخل من الأنظمة التشغيلية مثل إدارة الحالات وإدارة التدخل وأنظمة السجلات التعليمية. سنستوعب البيانات من أنظمة إدارة الحالات وHCM/المورد والخدمة باستخدام Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GoldenGate. يجب استيعاب بيانات الأحداث وتوافر الخدمة ومتطلبات الأهلية في الوقت الفعلي تقريبًا (يشار إليها أيضًا باسم استيعاب "الوقت المناسب") لمساعدة مقدمي الرعاية الاجتماعية على تحديد الخدمات اللازمة وتقديمها. تكون هذه البيانات عادةً ارتباطية في طبيعتها ويتم الحصول عليها من تطبيقات المؤسسة. تستخدم OCI GoldenGate تسجيل بيانات التغيير لاكتشاف أحداث التغيير في الهيكل الأساسي للأنظمة التي تقدم العمليات التشغيلية التي تحتاج إلى الخدمة (على سبيل المثال، تكوين حالة ووضع علامة على مشكلة العميل والتدخل وما إلى ذلك) وإرسال البيانات في الوقت الفعلي إلى طبقة الثبات و/أو طبقة التدفق. توفر OCI GoldenGate آلية لتسجيل بيانات التغيير التي يمكن من خلالها معالجة تغييرات المصدر بشكل غير سائد عن طريق معالجة ملفات السجل للإجراءات/المعاملات المكتملة وتخزين هذه التغييرات المسجلة في ملفات المسار الخارجية بشكل مستقل عن قاعدة البيانات. يتم بعد ذلك نقل التغييرات بشكل موثوق إلى قاعدة بيانات الترحيل. تستخدم وحدة معرفة اليومية (JKM) بيانات التعريف التي يديرها Oracle Data Integrator لإنشاء جميع ملفات تكوين OCI GoldenGate ومعالجة جميع التغييرات التي اكتشفتها OCI GoldenGate في منطقة التخزين المؤقت. سيتم تحميل هذه التغييرات إلى مستودع البيانات المستهدف باستخدام تعيينات التحويل التعريفية لـ Oracle Data Integrator. تتيح هذه البنية إمكانية إعداد تقارير منفصلة في الوقت الفعلي عن جداول مناطق التخزين المؤقت التي تمت تسويتها بالإضافة إلى تحميل البيانات وتحويلها إلى جداول مستودع البيانات التحليلية.
• بعد ذلك، سنقوم بتمكين النقل المجمع لبيانات المعاملات التشغيلية التاريخية لتدريب النماذج وتحليلات تقديم الخدمة. تُستخدم خدمات النقل المجمع في الحالات التي يلزم فيها نقل كميات كبيرة من البيانات إلى Oracle Cloud Infrastructure OCI للمرة الأولى، على سبيل المثال، البيانات من المستودعات التحليلية المحلية الحالية أو مصادر السحابة الأخرى. ستعتمد خدمة النقل المجمّع المحددة التي سنستخدمها على موقع البيانات وتكرار النقل. على سبيل المثال، قد نستخدم خدمة OCI Data Transfer أو OCI Data Transfer Appliance لتحميل كمية كبيرة من البيانات المحلية من التخطيط التاريخي أو مستودعات تخزين البيانات. عندما يجب نقل كميات كبيرة من البيانات بشكل مستمر، نوصي باستخدام OCI FastConnect، التي توفر اتصال شبكة خاصة مخصصًا وعالي النطاق بين مركز بيانات العميل وOCI.
• أصبحت القدرة على تحليل بيانات المجتمع أو المجموعة أو العميل من مصادر متعددة في الوقت الفعلي مهمة بشكل متزايد لتحديد فرص التدخل المبكر. في حالة الاستخدام هذه، نستخدم دمج البيانات لاستيعاب كل البيانات المقروءة من أحداث العملاء أو الأحداث الداخلية من خلال التفاعلات عبر الأجهزة المحمولة وإنترنت الأشياء والاتصالات من جهاز إلى جهاز، وغيرها من الوسائل. يمكن أن تنشأ التدفقات من مجموعة متنوعة من المصادر الداخلية (المراقبة والاتصالات عن بعد) والخارجية (الاجتماعية)، ويمكن أن تشمل بيانات الموقع وبيانات تفاعل العميل وبيانات الحركة وبيانات الوسائط الاجتماعية. يتم استيعاب البيانات (الأحداث)، وتحدث بعض التحويلات/التجميعات الأساسية قبل تخزينها في مخزن كائنات OCI. يمكن استخدام تحليلات التدفق الإضافية لتحديد ارتباط أحداث الموقع وبدء إجراءات مثل تدخلات العميل، ويمكن تغذية أي أنماط محددة (يدويًا) بحيث يمكن فحص البيانات الأولية باستخدام علوم بيانات OCI.
• على الرغم من تطور الاحتياجات في الوقت الفعلي، فإن الاستخراج الأكثر شيوعًا من أنظمة إدارة الحالات والمعاملات وتخطيط الموارد والعملاء والبيانات الديموغرافية والمخاطر والتوافق هو نوع من استيعاب الدفعات باستخدام عملية الاستخراج والتحويل والتحميل. يتم استخدام استيعاب الدفعة لاستيراد البيانات من الأنظمة التي لا يمكنها دعم تدفق البيانات (على سبيل المثال، معظم أنظمة إدارة الحالات القديمة والسجلات). يمكن استيعاب هذه المستخلصات بشكل متكرر، في كثير من الأحيان كل 10 أو 15 دقيقة، ولكن لا تزال مجموعة في طبيعتها حيث يتم استخراج مجموعات من المعاملات ومعالجتها بدلاً من المعاملات الفردية. تقدم OCI خدمات مختلفة لمعالجة استيعاب الدفعة، مثل خدمة تكامل بيانات OCI الأصلية وOracle Data Integrator تعمل على طبعة OCI Compute. وسيستند اختيار الخدمة في المقام الأول إلى تفضيلات العملاء وليس إلى متطلبات تقنية.

الحفاظ على البيانات ومعالجتها وتنظيمها

يتم بناء استمرارية البيانات ومعالجتها على ثلاثة مكونات. سيستخدم بعض العملاء جميعهم، بينما سيستخدم آخرون مجموعة فرعية. اعتمادًا على وحدات التخزين وأنواع البيانات، يمكن تحميل البيانات إلى تخزين الكائنات أو تحميلها مباشرةً إلى قاعدة بيانات علائقية منظمة للتخزين الدائم. عندما نتوقع تطبيق إمكانات علوم البيانات، يتم عادةً تسجيل البيانات التي يتم استرجاعها من مصادر البيانات في شكلها الأولي (كملف أصلي غير معالج أو استخراج) وتحميلها من أنظمة المعاملات إلى مخزن السحابة.

• التخزين السحابي هو طبقة الاحتفاظ بالبيانات الأكثر شيوعًا في النظام الأساسي للبيانات. ويمكن استخدامها مع كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يعد تخزين كائنات OCI وOCI Data Flow وOracle Autonomous Data Warehouse (ADW) اللبنات الأساسية. يتم تسجيل البيانات المسترجعة من مصادر البيانات بصيغتها الأولية وتحميلها إلى تخزين كائنات OCI. مخزن كائنات OCI هو طبقة استمرار البيانات الأساسية، وSpark في تدفق بيانات OCI هو محرك المعالجة الدفعية الأساسي. تتضمن معالجة الدفعة العديد من الأنشطة، بما في ذلك المعالجة الأساسية للضوضاء وإدارة البيانات المفقودة والترشيح استنادًا إلى مجموعات البيانات الصادرة المحددة. تتم إعادة كتابة النتائج إلى طبقات مختلفة من تخزين الكائنات أو إلى مخزن علائقي دائم استنادًا إلى المعالجة المطلوبة وأنواع البيانات المستخدمة.
• سنستخدم الآن متجر بيانات الخدمة للحفاظ على بياناتنا المنسقة في نموذج محسن لأداء الاستعلام وتقديم عرض شامل لمتطلبات واحتياجات الرعاية الاجتماعية. يوفر مخزن بيانات الخدمة طبقة علائقية مستمرة تستخدم لخدمة بيانات منسقة عالية الجودة للمستخدمين النهائيين مباشرة عبر أدوات مستندة إلى SQL. في هذا الحل، يتم تكوين طبعة Oracle Autonomous Data Warehouse كمخزن بيانات يخدم مستودع بيانات المؤسسة، وإذا لزم الأمر، متاجر بيانات على مستوى النطاق أكثر تخصصًا. كما يمكن أن يكون مصدر البيانات أيضًا لمشروعات علوم البيانات أو المستودع المطلوب لـ Oracle Machine Learning. قد يأخذ مخزن بيانات الخدمة أحد الأشكال المتعددة، بما في ذلك Oracle MySQL HeatWave أو Oracle Database Exadata Cloud Service أو Oracle Exadata Cloud@Customer.

تحليل البيانات والتعلم والتنبؤ

يتم تسهيل إمكانية التحليل والتعلم والتنبؤ من خلال ثلاثة مناهج تقنية.

• تُعد إمكانات التحليلات المتقدمة أمرًا بالغ الأهمية لتحديد احتياجات الخدمة الاجتماعية الحالية والمستقبلية. في حالة الاستخدام هذه، نعتمد على Oracle Analytics Cloud لتقديم التحليلات والتمثيلات المرئية. يمكّن ذلك المؤسسة من استخدام التحليلات الوصفية (تصف الاتجاهات الحالية مع الرسوم البيانية والرسوم البيانية)، والتحليلات التنبؤية (تتنبأ بالأحداث المستقبلية، وتحدد الاتجاهات، وتحدد احتمالية النتائج غير المؤكدة)، والتحليلات الوصفية (تقترح إجراءات مناسبة لدعم اتخاذ القرار الأمثل).
  
  ينطوي تطبيق النماذج التنبؤية على البيانات القديمة على إمكانيات كبيرة لتحسين تقييمات احتياجات الرعاية الاجتماعية بالطرق التالية:
  • توقع الطلب المستقبلي: يمكن لخوارزميات التحليلات التنبؤية تحليل البيانات القديمة حول استخدام الرعاية الاجتماعية والاتجاهات الديموغرافية والمؤشرات الاجتماعية والاقتصادية للتنبؤ بالطلب المستقبلي على مختلف الخدمات. ويمكن أن يساعد فهم الاحتياجات المتوقعة للمجتمعات المحلية وكالات الخدمات الاجتماعية على التخطيط الاستباقي للموارد وتخصيصها لتلبية تلك المتطلبات بكفاءة.
  • تحديد السكان المعرضين للخطر: يمكن لمقدمي الخدمات استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد الأفراد أو المجتمعات الأكثر عرضة لخطر الحاجة إلى الرعاية الاجتماعية استنادًا إلى مجموعة من العوامل، بما في ذلك العمر ومستوى الدخل والظروف الصحية وأنماط استخدام الخدمة السابقة. ومن خلال استهداف التدخلات تجاه هؤلاء المعرضين للخطر، يمكن لوكالات الخدمات الاجتماعية اتخاذ إجراءات لمنع الأزمات وتقديم الدعم المبكر للتخفيف من التحديات المحتملة.
  • تخصيص التدخلات: يمكن لمؤسسات الخدمة الاجتماعية تحسين تقديم الرعاية باستخدام التحليلات التنبؤية لتحديد التدخلات الأكثر ملاءمة وفعالية بناءً على الاحتياجات والخصائص الخاصة للفرد. يمكن أن يساعد تخصيص الخدمات للمتطلبات الفريدة لكل فرد أو مجموعة مقدمي الرعاية الاجتماعية على زيادة تأثير تدخلاتهم إلى أقصى حد، ودعم النتائج المحسنة، وزيادة فعالية تكلفة برامجهم.
  • تحسين تخصيص الموارد: يمكن للعاملين في مجال الرعاية الاجتماعية استخدام التحليلات لإعلام تخصيص الموارد والتخطيط الاستراتيجي من خلال تحديد المجالات التي تحتاج إلى الخدمات بشكل أكبر. ومن خلال إعطاء الأولوية للاستثمار في هذه المجالات التي تشتد الحاجة إليها، يمكن لوكالات الخدمات الاجتماعية أن تساعد في ضمان تخصيص الموارد بكفاءة وفعالية للتصدي للتحديات الأكثر إلحاحًا داخل المجتمعات المحلية.
  • التكيف مع احتياجات الرعاية المتطورة: تتيح التحليلات التنبؤية لوكالات الخدمة الاجتماعية مراقبة تدخلاتها وتنقيحها باستمرار استنادًا إلى البيانات والملاحظات في الوقت الفعلي. من خلال تحليل النتائج وتعديل الاستراتيجيات استجابة للاحتياجات والظروف المتغيرة، يمكن للمؤسسات الحفاظ على فعالية برامج الرعاية الاجتماعية واستجابتها مع تغير احتياجات مجتمعاتها.
• بالإضافة إلى التحليلات المتقدمة والمتدفقة، يتم استخدام علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل متزايد للبحث عن أوجه الخلل والتنبؤ أينما يحدث زمن انتقال العملية وتحسين تجربة العميل ونتائجه. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي لتعريف سياق العميل وتحليل السكان وتقسيم الناتج. من خلال التعلم المستمر من البيانات الجديدة، يمكن لهذه النماذج تكييف أدائها مع مرور الوقت وتحسينها، ما يمكن أن يدعم زيادة الكفاءة التشغيلية واتخاذ قرارات أفضل. يمكن استخدام OCI Data Science وOCI AI Services وOracle Machine Learning في قواعد البيانات.
  
  نستخدم أساليب التعلم الآلي وعلم البيانات لبناء نماذجنا التنبؤية وتدريبها. يمكن بعد ذلك نشر نماذج التعلم الآلي هذه للتسجيل عبر واجهات برمجة التطبيقات أو تضمينها كجزء من خط أعمال تحليلات تدفق OCI GoldenGate. في بعض الحالات، يمكن نشر هذه النماذج في قاعدة البيانات باستخدام Oracle Machine Learning Services REST API (لإجراء ذلك، يجب أن يكون النموذج بصيغة Open Neural Network Exchange). بالإضافة إلى ذلك، يمكن نشر علوم بيانات OCI لأجهزة الكمبيوتر المحمولة التي ترتكز على Jupyter/Python أو Oracle Machine Learning لخوارزميات تعلم الآلة والحواسيب المحمولة Zeppelin داخل مخزن بيانات المعاملات أو الخادم. وبالمثل، يمكن لـ Oracle Machine Learning وOCI Data Science، إما بمفردها أو بالاشتراك معها، تطوير نماذج توصيات/قرارات. يمكن نشر هذه النماذج كخدمة، ويمكننا نشرها خلف بوابة واجهة برمجة تطبيقات OCI ليتم تقديمها على أنها "منتجات بيانات" وخدمات. وأخيرًا، بمجرد إنشائها، يمكن نشر نماذج التعلم الآلي في التطبيقات التي تعد جزءًا من نظام اتخاذ القرارات التشغيلية (إذا كان مسموحًا بذلك).
• المكون النهائي ولكن الحرج هو حوكمة البيانات. سيتم توفير ذلك من خلال كتالوج بيانات OCI، وهو خدمة مجانية توفر إدارة البيانات وإدارة البيانات الوصفية (للبيانات الوصفية التقنية وبيانات تعريف الأعمال) لجميع مصادر البيانات في النظام البيئي للنظام الأساسي للبيانات. تعد OCI Data Catalog أيضًا مكونًا مهمًا للاستعلامات من Oracle Autonomous Data Warehouse إلى OCI Object Storage حيث توفر طريقة لتحديد موقع البيانات بسرعة بغض النظر عن طريقة التخزين الخاصة بها. وهذا يسمح للمستخدمين والمطورين وعلماء البيانات باستخدام لغة وصول مشتركة (SQL) عبر جميع مخازن البيانات المستمرة في البنية.

اكتساب فهم شامل لاحتياجات المجتمع وتمكين اتخاذ القرارات الاستباقية القائمة على الأدلة

يمكن للنهج القائم على البيانات الذي يطبق التحليلات المتقدمة على احتياجات الرعاية الاجتماعية أن يعزز طريقة تطوير الخدمات الاجتماعية وتوفيرها وتخصيصها لتلبية متطلبات الأفراد والمجتمعات. يجعل التحليل القائم على البيانات من الممكن فهم احتياجات مختلف المجموعات الديمغرافية في المجتمع بشكل أشمل. يمكن لمقدمي الخدمات الاجتماعية الحصول على رؤى قيمة عن المؤشرات الصحية، والمحددات الاجتماعية والاقتصادية والاتجاهات الديموغرافية، وأنماط استخدام الخدمة باستخدام مجموعة متنوعة من مصادر البيانات، بما في ذلك السجلات الصحية والدراسات الاستقصائية المجتمعية، وبيانات برنامج المساعدة الاجتماعية وبيانات التعداد السكاني. من خلال تبني منظور شامل، تكون المؤسسات أكثر استعدادًا لتحديد الثغرات في تقديم الخدمات، وتركيز التدخلات على المجموعات المحرومة، وتوزيع الموارد بشكل أكثر حكمة لتلبية الاحتياجات الأكثر إلحاحًا.

فيما يلي بعض الطرق التي يمكن من خلالها لمنصة البيانات الحديثة مساعدة المؤسسات على تحسين جودة وكفاءة وفعالية تقييم احتياجات الرعاية الاجتماعية وتقديم الرعاية.

• دمج مجموعات البيانات المتنوعة من مصادر مختلفة، بما في ذلك بيانات التعداد وسجلات الصحة العامة وبيانات برنامج المساعدة الاجتماعية والدراسات الاستقصائية المجتمعية. يمكن أن يسهل دمج مجموعات البيانات هذه في مستودع مركزي تحليل جميع المعلومات وتحديد الارتباطات بين المتغيرات المختلفة.
• باستخدام إمكانات التحليلات المتقدمة، مثل النمذجة التنبؤية وأدوات مؤثرات عرض البيانات، يمكن لصناع القرار تحديد الاتجاهات والأنماط والتفاوتات في احتياجات الرعاية الاجتماعية. على سبيل المثال، يمكن لتقنيات النمذجة التنبؤية توقع الطلب المستقبلي على خدمات اجتماعية محددة استنادًا إلى التركيبة السكانية والعوامل الاجتماعية والاقتصادية.
• يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط والعلاقات الخفية التي قد لا تكون واضحة من خلال طرق التحليل التقليدية. يمكن لهذه الخوارزميات اكتشاف مجموعات من الأفراد ذوي احتياجات الرعاية الاجتماعية المماثلة أو التنبؤ بالمعرضين لخطر تحديات معينة، ما يتيح استراتيجيات التدخل الاستباقي.
• وتتيح أدوات التحليل الجغرافي المكاني إمكانية تصور احتياجات الرعاية الاجتماعية على الخرائط وتمكين واضعي السياسات من تحديد المناطق الجغرافية ذات التركيزات الأعلى من المعرضين للخطر أو محدودية فرص الحصول على الخدمات الاجتماعية. يساعد هذا الفهم المكاني على تخصيص الموارد وتخطيط الخدمات.
• ويدعم رصد مؤشرات الرعاية الاجتماعية في الوقت الفعلي التدخلات والتعديلات في الوقت المناسب على استراتيجيات تقديم الخدمات. تتيح حلقات الملاحظات المستمرة لمقدمي الخدمات الاجتماعية تقييم فعالية التدخل وتحسين برامج الرعاية الاجتماعية بناءً على النتائج المرصودة.
• اتخذ خطوات للمساعدة على حماية التزام جمع البيانات وتخزينها وتحليلها بالمبادئ التوجيهية الأخلاقية الصارمة ولوائح الخصوصية لحماية المعلومات الحساسة للأفراد. تتضمن منصات البيانات الحديثة تدابير أمان قوية وتقنيات إخفاء الهوية التي يمكن أن تساعد المؤسسات على حماية الخصوصية مع الاستفادة من البيانات لتقييمات احتياجات الرعاية الاجتماعية.