120 годин на ручне зведення звітів щомісяця — аналітики вигорають, а кардіологи чекають дані тижнями

Минулого місяця я вручну зводила дані з трьох різних медичних систем у Google Sheets, щоб підготувати звіт для керівництва. Це зайняло понад 40 годин чистого часу, бо формати вивантаження постійно конфліктували між собою. Я використовувала ChatGPT для написання складних формул, але все одно довелося перевіряти кожен рядок. На цей процес ми витратили близько 45000 гривень лише моєї зарплати та часу асистентів. У результаті ми отримали цифри з запізненням на тиждень, що критично для планування закупівель препаратів.

Найбільше дратує те, що через помилки в ручному введенні ми втрачаємо довіру лікарів до нашої аналітики. Коли кардіолог бачить розбіжність у кількості візитів, він перестає вірити іншим показникам. Це створює неймовірне напруження в колективі та відчуття безпорадності. Я відчуваю постійну втому, бо замість стратегічного аналізу займаюся копіюванням клітинок. Бізнес через це не може швидко реагувати на зміну попиту в онкологічному відділенні.

Системна проблема полягає в тому, що наші медичні інформаційні системи не мають нормальної інтеграції між собою. Ми використовуємо застаріле програмне забезпечення, яке не дозволяє автоматично витягувати дані через API. У нас в команді всього два аналітики на 35 працівників, і ми просто не встигаємо створювати нові інструменти. Процеси налаштовані так, що будь-яка зміна в звітності вимагає тижнів погоджень. Фактично, ми працюємо на милицях з Excel та ручної праці.

Ми спробували найняти фрілансера на Upwork, щоб він написав нам скрипти для автоматизації збору даних. Це обійшлося компанії приблизно у 1200 доларів за разову роботу. Спочатку це трохи полегшило життя, і ми почали використовувати Notion для візуалізації завдань. Проте, як тільки оновилася основна медична база, скрипти перестали працювати. Зараз ми знову повернулися до напівавтоматичного режиму в Sheets, фактично витрачаючи гроші на вітер.

Це рішення виявилося абсолютно нежиттєздатним у довгостроковій перспективі, бо воно не масштабується. Кожного разу, коли у нас з'являється новий напрямок лікування, нам доводиться знову платити зовнішнім розробникам. Фрілансер не розуміє специфіки медицини, тому в коді було багато логічних помилок. Ми витрачаємо більше часу на підтримку цього старого коду, ніж на саму аналітику. Це просто латання дірок, яке не дає нам рости далі Києва та Львівської області.