Unternehmen sind auf effektive Abläufe angewiesen, und eine der wichtigsten Komponenten ist die Aufbewahrung strukturierter Daten über mehrere Systeme hinweg. Es kann schwierig sein, Daten abteilungsübergreifend in Ihrem Unternehmen oder im gesamten Unternehmen zu standardisieren. Die Wahrheit ist, dass jede Abteilung Zugriff auf die Informationen hat, die sie zur Erfüllung ihrer Aufgaben benötigt, ohne sich Gedanken über das Erlernen neuer Formate machen zu müssen, und Probleme mit der Datenintegrität können vermieden werden, wenn klare, konsistente Datenstandards vorhanden sind. In diesem Beitrag wird erläutert, wie die Datenstandardisierung derzeit im Gesundheitswesen durchgeführt wird, welche Best Practices es gibt und warum sie für moderne Unternehmen wichtig ist.
Datenstandardisierung
Durch die Datenstandardisierung werden Daten in ein Format umgewandelt, das von Computern erkannt und verstanden wird. Dies ist von Bedeutung, da es den Datenaustausch und die effiziente Datennutzung zwischen verschiedenen Systemen ermöglicht. Ohne Datenstandards wäre es schwierig, auf verschiedenen Wegen zu kommunizieren und Informationen auszutauschen. Der Erhalt der Datenqualität hängt auch von der Datenstandardisierung ab. Es ist wesentlich einfacher, Probleme zu erkennen und sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig sind, wenn sie standardisiert sind. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Entscheidungsträger Zugriff auf genaue und vertrauenswürdige Informationen haben.
Generell ist die Standardisierung von Daten unerlässlich, um sicherzustellen, dass Informationen zugänglich und nutzbar sind. Ohne sie wären wir nicht in der Lage, Daten effizient zu nutzen und zu verwalten.
Datenstandardisierung im Gesundheitswesen
Bei der Datenstandardisierung handelt es sich um Methoden, Protokolle, Terminologien und Spezifikationen für die Erfassung, den Austausch, die Speicherung und den Abruf von Informationen im Zusammenhang mit Gesundheitsanwendungen, wie z. B. Krankenakten, Medikamenten, radiologischen Bildern, Zahlungen und Erstattungen, medizinischen Geräten und Überwachungssystemen sowie Verwaltung Verfahren. Diese Definition umfasst die Datenstandardisierung im Kontext des Gesundheitswesens.
Ergreifen Sie die folgenden Schritte zur Datenstandardisierung im Gesundheitswesen:
- Definition von Datenstandardisierungselementen zur Auswahl der Informationen, die im Gesundheitssektor gesammelt und weitergegeben werden sollen.
- Standardformate zur elektronischen Aufzeichnung der Datenstücke, einschließlich Sequenzierung und Fehlerbehandlung, werden als Datenaustauschformate bezeichnet. Weitere Beispiele für Austauschstandards sind Informationsmodelle, die die Verbindungen zwischen Datenelementen in einer Nachricht spezifizieren, und Dokumentarchitekturen zur Strukturierung von Datenelementen während der Übertragung.
- Datenelemente werden mithilfe von Terminologien – medizinischer Terminologie und Konzepten – sowie Datenausdruckssprachen und Syntax beschrieben, kategorisiert und codiert, die die Verbindungen zwischen den Begriffen und Konzepten charakterisieren.
- Standardtechniken zur elektronischen Darstellung medizinischer Literatur, klinischer Empfehlungen und ähnlicher Informationen zur Entscheidungsunterstützung.
Best Practices für die Datenstandardisierung
Es gibt verschiedene Methoden zur Standardisierung Ihrer Daten, aber die Konsistenz der Formatierung Ihrer Daten ist wichtig. Bevor Sie sich für einen Datenstandardisierungsansatz entscheiden, ist es wichtig, sich der folgenden Praktiken bewusst zu sein:
#1. Bestimmen Sie Ihre Anforderung
Unternehmen erzeugen viele Daten, daher ist die Standardisierung dieser Daten für eine sinnvolle Nutzung unerlässlich. Schauen Sie sich zunächst die verschiedenen Arten von Daten an, die Sie haben, und wie diese derzeit angeordnet sind. Ist alles an einem Ort? Gibt es eine Reihe von Formaten? Ist es aktuell und korrekt? Wenn Sie ein klares Verständnis Ihrer aktuellen Datensituation haben, können Sie beginnen, die Stellen zu identifizieren, an denen eine Standardisierung von Vorteil wäre.
Denken Sie als Nächstes über die Ziele Ihres Unternehmens und die Entscheidungen nach, die Sie treffen müssen. Welche Arten von Informationen benötigen Sie, um zu diesen Schlussfolgerungen zu gelangen? Würde Ihnen eine Standardisierung den Zugriff und die Analyse dieser Daten erleichtern?
#2. Analysieren Sie die Punkte der Dateneingabe
Bei der Bewertung von Dateneingabepunkten im gesamten Datenstandardisierungsprozess müssen eine Reihe von Dingen identifiziert werden. Es ist von Vorteil, zunächst alle potenziellen Dateneingabestellen zu identifizieren und ihre Machbarkeit zu bewerten, um das Verfahren zu optimieren.
Bei der Bewertung von Dateneingabepunkten sollten Sie Folgendes beachten:
- Die Datenquelle: Sind die Informationen vertrauenswürdig und korrekt?
- Wie einfach lassen sich die Daten in das erforderliche Format umwandeln?
- Wie viele Daten gibt es und sind diese beherrschbar?
- Die Dateneingabepunkte: Sind sie einfach zu verwenden und klar definiert?
Wenn Sie diese Dinge im Hinterkopf behalten, können Sie das Verfahren zur Datenstandardisierung rationalisieren und ein Höchstmaß an Datenqualität gewährleisten.
#3. Definieren Sie Datenstandards
Bei der Arbeit mit Daten ist es wichtig, Richtlinien für die Organisation und Formatierung von Daten festzulegen. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass alle in Ihrem Unternehmen nach den gleichen Voraussetzungen arbeiten und dass Daten problemlos zwischen verschiedenen Systemen und Abteilungen ausgetauscht werden können. Datenstandards sind Vorschriften oder Standards, die festlegen, wie Daten angeordnet und formatiert werden. Durch die Festlegung von Datenstandards können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten konsistent und einfach zu verwenden sind. Sie müssen das Format auswählen, in dem Ihre Daten gespeichert werden sollen. Text, Zahlen, Datumsangaben und andere Datentypen können alle als Daten formatiert werden.
#4. Bereinigen Sie Ihre Daten
Die Bereinigung Ihrer Daten ist eine der entscheidenden Phasen der Datenstandardisierung. Dies beinhaltet die Beseitigung doppelter, ungenauer oder ungültiger Datenpunkte. Daten, die in ein ungültiges Feld eingegeben werden, entsprechen nicht den Anforderungen des Feldes. Ein Telefonnummernfeld sollte beispielsweise nur Zahlen und möglicherweise einen Bindestrich oder eine Klammer enthalten. Alle weiteren Zeichen wären in diesem Feld ungültig. Ungenaue Daten geben nicht richtig wieder, was sie bedeuten sollen. Beispielsweise könnte der Vorname einer Person an einer Stelle erscheinen, an der eigentlich ihr Nachname stehen soll. Daten, die mit einem anderen Datenpunkt im selben Datensatz identisch sind, werden als doppelte Daten bezeichnet.
Die Datennormalisierung kann beginnen, wenn Ihre Daten bereinigt wurden. Dabei geht es darum, einheitliche Richtlinien für die Eingabe und Verschlüsselung von Daten festzulegen.
#5. Wenden Sie Ihre Daten mit einer Datenautomatisierungsplattform an
Es gibt viele verschiedene Formate und Arten von Daten, auf die Sie stoßen können. Dies kann die Auswertung und Interpretation aller Daten erschweren. Daten können jedoch standardisiert werden, um die Arbeit damit zu vereinfachen. Der Einsatz einer Datenautomatisierungsplattform ist eine Möglichkeit, dies zu erreichen.
Mithilfe von Datenautomatisierungssoftware können Ihre Daten so normalisiert werden, dass sie alle im gleichen Format vorliegen. Dies kann die Arbeit damit und die Analyse erheblich vereinfachen. Eine Datenautomatisierungsplattform kann auch zur Standardisierung von Datentypen verwendet werden. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass alle Ihre Daten im gleichen Format vorliegen, was die Arbeit damit erheblich vereinfacht.
Warum ist Datenstandardisierung wichtig?
Jedes System verfügt über einen einzigartigen Satz von Einschränkungen, die unterschiedliche Datenmodelle und deren Definitionen erzeugen. Aus diesem Grund müssen Sie möglicherweise Daten ändern, bevor sie von einem Geschäftsprozess ordnungsgemäß verwendet werden können. Typischerweise sind die folgenden Punkte für die Datenstandardisierung von Bedeutung:
#1. Passen Sie eingehende oder ausgehende Daten an
Innerhalb einer Organisation gibt es zahlreiche Schnittstellen, an denen Datenpunkte von Partnern oder Anbietern ausgetauscht werden, die externe Stakeholder sind. Es ist wichtig, dass die Daten immer dem erforderlichen Standard entsprechen, wann immer sie in ein Unternehmen gelangen oder es verlassen; andernfalls wird das unstandardisierte Datenwirrwarr nur noch schlimmer.
#2. Bereiten Sie Ihre Daten für BI oder Analytics vor.
Dieselben Daten können auf unterschiedliche Weise dargestellt werden, die meisten BI-Systeme sind jedoch nicht darauf ausgelegt, jede mögliche Art der Darstellung von Datenwerten zu bewältigen, was zu einer inkonsistenten Behandlung von Daten mit derselben Bedeutung führen kann. Dies kann zu verzerrten oder fehlerhaften BI-Ergebnissen führen. Um genaue und wertvolle Erkenntnisse zu erhalten, müssen die Daten daher zunächst bereinigt, standardisiert und dedupliziert werden, bevor sie in BI-Systeme eingespeist werden.
#3. Führen Sie Entitäten zusammen, um Duplikate zu vermeiden
Eines der größten Risiken für die Datenqualität, denen Unternehmen ausgesetzt sind, ist die Datenduplizierung. Die Eliminierung doppelter Datensätze für denselben Artikel (sei es ein Kunde, ein Produkt, ein Standort oder ein Mitarbeiter) ist für einen produktiven und fehlerfreien Unternehmensbetrieb notwendig, und ein effizienter Datendeduplizierungsprozess erfordert die Einhaltung von Datenqualitätsstandards.
#4. Verteilen Sie Daten zwischen den Abteilungen
Für den abteilungsübergreifenden Austausch müssen Daten für jeden verständlich dargestellt werden. Die meisten Unternehmen verfügen über Kundeninformationen in CRMs, die die Vertriebs- und Marketingmitarbeiter verstehen können. Dies kann zu Verzögerungen bei der Aufgabenerledigung und Produktivitätsbarrieren für das Team führen.
Datenstandardisierung vs. Normalisierung
Maschinelles Lernen nutzt häufig Datenvorbehandlungstechniken zur Normalisierung und Standardisierung. Beide Ansätze können unter bestimmten Umständen hilfreich sein und jeder hat seine eigenen Vorteile.
Der Prozess der Normalisierung wird verwendet, um numerische Daten innerhalb eines bestimmten Bereichs zu skalieren. Wenn die Merkmalsvariablen mehrere Maßeinheiten haben und wir sie alle auf die gleiche Skala bringen möchten, ist diese Methode hilfreich. Mithilfe der Normalisierung können wir Größen- und Gewichtsdaten auf den gleichen Maßstab bringen, beispielsweise wenn die Größe in Zentimetern und das Gewicht in Kilo gemessen wird. Die Daten werden durch Normalisierung zwischen 0 und 1 skaliert, wobei 0 der kleinste Wert und 1 der größte Wert ist.
Eine weitere Methode zur Skalierung numerischer Daten ist die Standardisierung. Bei dieser Methode werden die Daten so geändert, dass sie eine Einheitsvarianz und einen Mittelwert von Null aufweisen. Wenn die Daten Ausreißer enthalten und wir deren Auswirkungen reduzieren möchten, ist diese Strategie hilfreich. Daten, die einer Standardisierung unterzogen wurden, werden so skaliert, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben.
Die Größe der Daten ist der Hauptunterschied zwischen Normalisierung und Standardisierung. Während die Standardisierung die Daten so skaliert, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben, skaliert die Normalisierung die Daten zwischen 0 und 1. Die Standardisierung wird normalerweise verwendet, um die Auswirkungen von Ausreißern aus den Daten zu eliminieren, während die Normalisierung normalerweise zum Hochskalieren aller Merkmale verwendet wird .
Was sind die Schritte zur Datenstandardisierung?
Die vier einfachen Schritte eines Datenstandardisierungsprozesses sind Definieren, Testen, Transformieren und erneutes Testen.
Was sind die 4 Arten der Standardisierung?
Es gibt mindestens vier Stufen der Standardisierung: Referenz, Gemeinsamkeit, Austauschbarkeit und Kompatibilität.
Was sind die Grundprinzipien der Standardisierung?
Die folgenden Ziele sind die Ziele der Standardisierung: ein Produkt, einen Prozess oder eine Dienstleistung an den vorgesehenen Verwendungszweck anzupassen; die Vielfalt durch den Einsatz der idealen Anzahl von Typen oder Größen zu kontrollieren; um die Kompatibilität verschiedener Produkte sicherzustellen; Gewährleistung von Gesundheit, Sicherheit und Umweltschutz; usw. Konsens ist der Grundgedanke der Standardisierung.
Was sind Standardisierungsmethoden?
Bei epidemiologischen Untersuchungen gibt es zwei Standardisierungstechniken, die sich dadurch unterscheiden lassen, ob eine Populationsverteilung als Standard (direkte Methode) oder eine Reihe spezifischer Raten als Standard (indirekter Ansatz) verwendet wird.
Was ist ein einfaches Beispiel für Standardisierung?
Ein Beispiel für Standardisierung sind die allgemein anerkannten Rechnungslegungsgrundsätze (GAAP), die Unternehmen bei der Erstellung oder Berichterstattung ihrer Jahresabschlüsse einhalten müssen.
Was sind die 4 Schlüsselelemente standardisierter Arbeit?
Taktzeit, Linienausgleich, Arbeitsreihenfolge und standardmäßiger In-Process-Bestand sind die vier Grundkomponenten standardisierter Arbeit.
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Bibliographie
