Las empresas dependen de operaciones que sean efectivas, y uno de los componentes más cruciales es preservar los datos estructurados en varios sistemas. Puede ser difícil estandarizar los datos entre las divisiones de su negocio o en toda la organización. La verdad es que todos los departamentos tienen acceso a la información que necesitan para completar sus tareas sin tener que preocuparse por aprender nuevos formatos, y los problemas de integridad de datos se pueden evitar cuando existen estándares de datos claros y consistentes. Esta publicación explicará cómo se lleva a cabo actualmente la estandarización de datos en el sector de la salud, sus mejores prácticas y por qué es importante para las empresas modernas.
Estandarización de datos
La estandarización de datos transforma los datos en un formato que las computadoras reconocen y entienden. Esto es importante porque permite compartir datos y utilizarlos de manera eficiente entre varios sistemas. Sería difícil para varias formas comunicarse e intercambiar información sin estándares de datos. La preservación de la calidad de los datos también depende de la estandarización de los datos. Es considerablemente más sencillo detectar problemas y garantizar que los datos sean confiables cuando están estandarizados. Asegurarse de que los tomadores de decisiones tengan acceso a información precisa y confiable es crucial.
En general, la estandarización de los datos es esencial para garantizar que la información sea accesible y utilizable. No seríamos capaces de usar y administrar datos de manera eficiente sin él.
Estandarización de datos en el cuidado de la salud
La estandarización de datos son métodos, protocolos, terminologías y especificaciones para recopilar, intercambiar, almacenar y recuperar información relacionada con aplicaciones de atención médica, como registros médicos, medicamentos, imágenes radiológicas, pagos y reembolsos, dispositivos médicos y sistemas de monitoreo, y administrativos. procedimientos. Esta definición incluye la estandarización de datos en el contexto de la atención médica.
Siga los siguientes pasos para la estandarización de datos en el sector de la salud:
- Definición de elementos de estandarización de datos eligiendo la información a recopilar y compartir en el sector salud.
- Los formatos estándar para registrar electrónicamente las piezas de datos, incluida la secuenciación y el manejo de errores, se conocen como formatos de intercambio de datos. Los modelos de información que especifican las conexiones entre los elementos de datos en un mensaje y las arquitecturas de documentos para estructurar los elementos de datos a medida que se transmiten son otros ejemplos de estándares de intercambio.
- Los elementos de datos se describen, clasifican y codifican utilizando terminologías (terminología y conceptos médicos), así como lenguajes de expresión de datos y sintaxis que caracterizan las conexiones entre los términos y conceptos.
- Técnicas estándar para la representación electrónica de literatura médica, recomendaciones clínicas e información similar para el apoyo a la toma de decisiones.
Mejores prácticas de estandarización de datos
Existen algunas prácticas diferentes para la estandarización de sus datos, pero la coherencia en el formato de sus datos es importante. Antes de elegir cualquier enfoque de estandarización de datos, es fundamental conocer las siguientes prácticas:
#1. Determine su requerimiento
Las empresas generan una gran cantidad de datos, por lo que estandarizar esos datos es esencial para hacer un buen uso de ellos. Mire primero los diferentes tipos de datos que tiene y cómo están organizados actualmente. ¿Está todo en un solo lugar? ¿Existe una gama de formatos? ¿Es actual y preciso? Puede comenzar a identificar los lugares donde la estandarización sería ventajosa si tiene una comprensión clara de su situación de datos actual.
A continuación, piense en los objetivos de su empresa y las elecciones que debe hacer. ¿Qué tipo de información necesitaría para llegar a esas conclusiones? ¿La estandarización le facilitaría el acceso y el análisis de esos datos?
#2. Analizar los puntos de entrada de datos
Al evaluar los puntos de entrada de datos a lo largo del proceso de estandarización de datos, es necesario identificar una serie de cosas. Es beneficioso identificar inicialmente todos los sitios potenciales de entrada de datos y evaluar su viabilidad para agilizar el procedimiento.
Al evaluar los puntos de entrada de datos, algunas cosas a tener en cuenta son:
- La fuente de datos: ¿La información es confiable y correcta?
- ¿Con qué facilidad se pueden transformar los datos al formato necesario?
- ¿Cuántos datos hay? ¿Son manejables?
- Los puntos de entrada de datos: ¿Son fáciles de usar y están bien definidos?
Teniendo estas cosas en mente, puede agilizar el procedimiento de estandarización de datos y garantizar el más alto nivel de calidad de datos.
#3. Definir estándares de datos
Establecer pautas para la organización y el formato de los datos es esencial cuando se trabaja con ellos. Al hacer esto, puede asegurarse de que todos en su empresa operen bajo las mismas presunciones y que los datos se puedan compartir fácilmente entre varios sistemas y departamentos. Los estándares de datos son regulaciones o estándares que especifican cómo organizar y dar formato a los datos. Puede asegurarse de que sus datos sean consistentes y fáciles de usar al establecer estándares de datos. Debe elegir el formato en el que se deben almacenar sus datos. El texto, los números, las fechas y otros tipos de datos se pueden formatear como datos.
#4. Limpie sus datos
La limpieza de sus datos es una de las fases cruciales de la estandarización de datos. Esto implica eliminar cualquier punto de datos duplicados, inexactos o no válidos. Los datos que se ingresan en un campo no válido no coinciden con los requisitos del campo. Un campo de número de teléfono, por ejemplo, solo debe contener números y tal vez un guión o paréntesis. Cualquier carácter adicional sería inválido en ese campo. Los datos inexactos no reflejan correctamente lo que deberían significar. Por ejemplo, el nombre de pila de una persona puede aparecer en un espacio que se supone que debe llevar su apellido. Los datos que son idénticos a otro punto de datos en el mismo conjunto de datos se denominan datos duplicados.
La normalización de datos puede comenzar cuando sus datos se hayan limpiado. Esto implica establecer pautas uniformes para el ingreso y codificación de datos.
#5. Aplique sus datos con una plataforma de automatización de datos
Hay muchos formatos y tipos de datos diferentes que puede encontrar. Esto puede dificultar la evaluación e interpretación de todos los datos. Sin embargo, los datos se pueden estandarizar para que sea más fácil trabajar con ellos. El uso de una plataforma de automatización de datos es una forma de lograr esto.
Sus datos se pueden normalizar para que estén todos en el mismo formato con el uso de software de automatización de datos. Esto puede hacer que trabajar con él y analizarlo sea mucho más simple. También se puede utilizar una plataforma de automatización de datos para estandarizar los tipos de datos. Al hacer esto, puede asegurarse de que todos sus datos estén en el mismo formato, lo que hará que trabajar con ellos sea mucho más simple.
¿Por qué es importante la estandarización de datos?
Cada sistema tiene un conjunto único de restricciones, que produce distintos modelos de datos y sus definiciones. Debido a esto, es posible que deba modificar los datos antes de que cualquier proceso comercial pueda usarlos correctamente. Por lo general, los siguientes son algunos de los aspectos importantes de la estandarización de datos:
#1. Hacer coincidir los datos entrantes o salientes
Existen numerosas interfaces dentro de una organización donde se intercambian puntos de datos de socios o proveedores que son partes interesadas externas. Es esencial ajustar los datos al estándar requerido cada vez que ingresan o salen de una empresa; de lo contrario, la confusión de datos no estandarizados solo empeora.
#2. Obtenga datos listos para BI o análisis.
Los mismos datos se pueden representar de varias maneras, pero la mayoría de los sistemas de BI no están diseñados para manejar todas las formas posibles en que se pueden representar los valores de los datos, lo que podría conducir a un tratamiento inconsistente de los datos con el mismo significado. Esto puede generar resultados de BI sesgados o erróneos. Como resultado, para obtener información valiosa y precisa, los datos primero deben limpiarse, estandarizarse y desduplicarse antes de introducirse en los sistemas de BI.
#3. Combinar entidades para deshacerse de la duplicación
Uno de los mayores riesgos para la calidad de los datos que enfrentan las empresas es la duplicación de datos. La eliminación de registros duplicados para el mismo artículo (ya sea un cliente, un producto, una ubicación o un empleado) es necesaria para que las operaciones de la empresa sean productivas y estén libres de errores, y un proceso de deduplicación de datos eficiente requiere que cumpla con los estándares de calidad de datos.
#4. Distribuir datos entre departamentos
Los datos deben presentarse de una manera clara para todos si se van a compartir entre departamentos. La mayoría de las empresas tienen información de los clientes en los CRM que el personal de ventas y marketing puede comprender. Esto puede causar retrasos en la finalización de tareas y barreras de productividad para el equipo.
Estandarización de datos frente a normalización
El aprendizaje automático utiliza con frecuencia técnicas de pretratamiento de datos de normalización y estandarización. Ambos enfoques pueden ser útiles en determinadas circunstancias y cada uno tiene sus propias ventajas.
El proceso de normalización se utiliza para escalar datos numéricos dentro de un cierto rango. Cuando las variables de características tienen múltiples unidades de medida y queremos ponerlas todas en la misma escala, este método es útil. Podemos usar la normalización para traer datos de altura y peso en la misma escala, por ejemplo, si la altura se mide en centímetros y el peso en kilos. Los datos se escalan por normalización entre 0 y 1, donde 0 es el valor mínimo y 1 es el valor máximo.
Otro método para escalar datos numéricos es la estandarización. Con este método, los datos se modifican para tener una varianza unitaria y una media cero. Cuando hay valores atípicos en los datos y deseamos reducir su impacto, esta estrategia es útil. Los datos que han sido estandarizados se escalan para tener una media de 0 y una desviación estándar de 1.
El tamaño de los datos es la principal distinción entre normalización y estandarización. Mientras que la estandarización escala los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1, la normalización escala los datos entre 0 y 1. La estandarización generalmente se usa para eliminar el impacto de los valores atípicos de los datos, mientras que la normalización se usa típicamente para escalar todas las funciones. .
¿Cuáles son los pasos para la estandarización de datos?
Los cuatro sencillos pasos de un proceso de estandarización de datos se definen, prueban, transforman y vuelven a probar.
¿Cuáles son los 4 tipos de estandarización?
Hay al menos cuatro etapas de estandarización: referencia, elementos comunes, intercambiabilidad y compatibilidad.
¿Cuáles son los principios básicos de la normalización?
Los siguientes son los objetivos de la estandarización: adaptar un producto, proceso o servicio para su uso previsto; controlar la variedad empleando el número ideal de tipos o tamaños; para asegurar la compatibilidad de productos variados; proporcionar salud, seguridad y protección del medio ambiente; etc. El consenso es el principio fundamental de la estandarización.
¿Qué son los métodos de estandarización?
En las investigaciones epidemiológicas, existen dos técnicas de estandarización que se pueden distinguir si se usa una distribución de población como estándar (método directo) o un conjunto de tasas específicas como estándar (método indirecto).
¿Qué es un ejemplo simple de estandarización?
Los Principios de Contabilidad Generalmente Aceptados (GAAP) que las empresas deben cumplir al producir o informar sus estados financieros anuales es un ejemplo de estandarización.
¿Cuáles son los 4 elementos clave del trabajo estandarizado?
Takt time, equilibrio de línea, secuencia de trabajo y stock estándar en proceso son los cuatro componentes básicos del trabajo estandarizado.
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Referencias
