Practical Framework for Data Management and Implementation of Data-Driven Healthcare and Business Intelligence Solutions

Resumo

Introdução: A transformação digital e a incorporação de tecnologias como big data, análise preditiva e inteligência artificial têm redefinido a gestão em saúde, com impacto direto na sustentabilidade e na qualidade da atenção na saúde suplementar. Nesse contexto, a consolidação de estruturas robustas de governança e análise de dados torna-se essencial para qualificar o cuidado, aumentar a eficiência assistencial e subsidiar decisões regulatórias e estratégicas. Objetivo: Descrever o desenvolvimento e a aplicação de um framework prático para implementação de soluções em saúde baseadas em dados e inteligência de negócios (Business Intelligence – BI), destacando sua contribuição para o aprimoramento da gestão e da tomada de decisão no contexto da saúde suplementar. Métodos: Estudo exploratório conduzido na área de Epidemiologia e Informações em Saúde entre 2022 e 2025. O framework foi estruturado em seis etapas sequenciais: (1) compreensão do negócio e planejamento do projeto; (2) avaliação e qualificação da qualidade dos dados; (3) definição da arquitetura de dados e desenvolvimento das soluções; (4) validação técnica e entrega; (5) monitoramento e melhoria contínua; e (6) padronização e documentação dos processos. A aplicação contemplou demandas assistenciais, administrativas e estratégicas. Resultados: A implementação do framework resultou na criação e manutenção de 240 dashboards institucionais, dos quais 79 permanecem ativos, abrangendo áreas assistenciais e administrativas. No período analisado, foram atendidas 582 solicitações estruturadas de dados, ampliando a capacidade analítica institucional, fortalecendo a transparência e apoiando decisões relacionadas à qualidade assistencial, eficiência operacional e gestão de custos. Conclusão: O framework proposto demonstrou aplicabilidade prática como instrumento de fortalecimento da governança de dados na saúde suplementar, contribuindo para maior maturidade analítica, suporte à regulação baseada em evidências e sustentabilidade do sistema. Sua adoção pode apoiar organizações na transição para modelos assistenciais mais eficientes, transparentes e orientados a valor.