Les entreprises s'appuient sur des opérations efficaces, et l'un des éléments les plus cruciaux est la préservation des données structurées sur plusieurs systèmes. Il peut être difficile de normaliser les données entre les divisions de votre entreprise ou dans toute une organisation. La vérité est que chaque département a accès aux informations dont il a besoin pour accomplir ses tâches sans avoir à se soucier de l'apprentissage de nouveaux formats, et les problèmes d'intégrité des données peuvent être évités lorsque des normes de données claires et cohérentes sont en place. Cet article expliquera comment la normalisation des données est actuellement effectuée dans le secteur de la santé, ses meilleures pratiques et pourquoi elle est importante pour les entreprises modernes.
Normalisation des données
La normalisation des données transforme les données dans un format reconnu et compris par les ordinateurs. Ceci est important car il permet le partage de données et une utilisation efficace des données entre différents systèmes. Il serait difficile pour divers moyens de communiquer et d'échanger des informations sans normes de données. La préservation de la qualité des données dépend également de la standardisation des données. Il est considérablement plus simple de repérer les problèmes et de s'assurer que les données sont fiables lorsqu'elles sont normalisées. Il est crucial de s'assurer que les décideurs ont accès à des informations exactes et fiables.
En général, la normalisation des données est essentielle pour garantir que l'information est accessible et utilisable. Sans elle, nous ne serions pas en mesure d'utiliser et de gérer efficacement les données.
Normalisation des données dans le domaine de la santé
La normalisation des données est constituée de méthodes, de protocoles, de terminologies et de spécifications pour la collecte, l'échange, le stockage et la récupération d'informations liées aux applications de soins de santé, telles que les dossiers médicaux, les médicaments, les images radiologiques, le paiement et le remboursement, les dispositifs médicaux et les systèmes de surveillance, et les informations administratives. procédures. Cette définition inclut la normalisation des données dans le contexte des soins de santé.
Suivez les étapes suivantes pour la normalisation des données dans le secteur de la santé :
- Définition des éléments de normalisation des données choisissant les informations à collecter et à partager dans le secteur de la santé.
- Les formats standard pour l'enregistrement électronique des éléments de données, y compris le séquençage et la gestion des erreurs, sont connus sous le nom de formats d'échange de données. Les modèles d'information qui spécifient les connexions entre les éléments de données dans un message et les architectures de document pour structurer les éléments de données lors de leur transmission sont d'autres exemples de normes d'échange.
- Les éléments de données sont décrits, catégorisés et codés à l'aide de terminologies - terminologie et concepts médicaux - ainsi que de langages d'expression de données et de syntaxe qui caractérisent les liens entre les termes et les concepts.
- Techniques standard de représentation électronique de la littérature médicale, des recommandations cliniques et d'informations similaires pour l'aide à la décision.
Meilleures pratiques de normalisation des données
Il existe quelques pratiques différentes pour la normalisation de vos données, mais la cohérence dans la façon dont vos données sont formatées est importante. Avant de choisir une approche de normalisation des données, il est essentiel de connaître les pratiques suivantes :
#1. Déterminez votre besoin
Les entreprises génèrent beaucoup de données, il est donc essentiel de normaliser ces données pour en faire bon usage. Examinez d'abord les différents types de données dont vous disposez et comment elles sont actuellement organisées. Est-ce que tout est au même endroit ? Existe-t-il une gamme de formats ? Est-il actuel et précis ? Vous pouvez commencer à identifier les endroits où la normalisation serait avantageuse si vous avez une compréhension claire de la situation actuelle de vos données.
Réfléchissez ensuite aux objectifs de votre entreprise et aux choix que vous devez faire. De quels types d'informations auriez-vous besoin pour parvenir à ces conclusions ? La standardisation vous faciliterait-elle l'accès et l'analyse de ces données ?
#2. Analyser les points de saisie des données
Lors de l'évaluation des points d'entrée des données tout au long du processus de normalisation des données, un certain nombre de choses doivent être identifiées. Il est avantageux d'identifier initialement tous les sites potentiels de saisie de données et d'évaluer leur viabilité afin de rationaliser la procédure.
Lors de l'évaluation des points d'entrée de données, certaines choses à garder à l'esprit sont :
- La source de données : les informations sont-elles fiables et correctes ?
- Avec quelle facilité les données peuvent-elles être transformées dans le format nécessaire ?
- Combien y a-t-il de données et est-ce gérable ?
- Les points d'entrée des données : Sont-ils simples à utiliser et bien définis ?
En gardant ces éléments à l'esprit, vous pouvez rationaliser la procédure de normalisation des données et garantir le plus haut niveau de qualité des données.
#3. Définir les normes de données
L'établissement de lignes directrices pour l'organisation et le formatage des données est essentiel lorsque vous travaillez avec elles. En faisant cela, vous pouvez vous assurer que tout le monde dans votre entreprise fonctionne selon les mêmes présomptions et que les données peuvent être facilement partagées entre différents systèmes et départements. Les normes de données sont des réglementations ou des normes qui spécifient comment organiser et formater les données. Vous pouvez vous assurer que vos données sont cohérentes et simples à utiliser en définissant des normes de données. Vous devez choisir le format dans lequel vos données doivent être stockées. Le texte, les nombres, les dates et d'autres types de données peuvent tous être formatés en tant que données.
#4. Nettoyez vos données
Le nettoyage de vos données est l'une des phases cruciales de la standardisation des données. Cela implique l'élimination de tous les points de données en double, inexacts ou invalides. Les données saisies dans un champ non valide ne correspondent pas aux exigences du champ. Un champ de numéro de téléphone, par exemple, ne doit contenir que des chiffres et peut-être un tiret ou une parenthèse. Tout autre caractère serait invalide dans ce champ. Des données inexactes ne reflètent pas correctement ce qu'elles devraient signifier. Par exemple, le prénom d'une personne peut apparaître dans un espace censé contenir son nom de famille. Les données identiques à un autre point de données dans le même jeu de données sont appelées données en double.
La normalisation des données peut commencer lorsque vos données ont été nettoyées. Cela implique l'établissement de directives uniformes pour la saisie et l'encodage des données.
#5. Appliquez vos données avec une plateforme d'automatisation des données
Il existe de nombreux formats et types de données différents que vous pourriez rencontrer. Cela peut compliquer l'évaluation et l'interprétation de toutes les données. Cependant, les données peuvent être standardisées afin de simplifier leur utilisation. L'utilisation d'une plate-forme d'automatisation des données est un moyen d'y parvenir.
Vos données peuvent être normalisées afin qu'elles soient toutes dans le même format grâce à l'utilisation d'un logiciel d'automatisation des données. Cela peut rendre le travail et l'analyse beaucoup plus simples. Une plate-forme d'automatisation des données peut également être utilisée pour normaliser les types de données. En faisant cela, vous pouvez vous assurer que toutes vos données sont dans le même format, ce qui rendra leur travail beaucoup plus simple.
Pourquoi la normalisation des données est-elle importante
Chaque système a un ensemble unique de contraintes, qui produit des modèles de données distincts et leurs définitions. Pour cette raison, vous devrez peut-être modifier les données avant qu'un processus métier puisse les utiliser correctement. En règle générale, les éléments suivants sont importants pour la normalisation des données :
#1. Faire correspondre les données entrantes ou sortantes
Il existe de nombreuses interfaces au sein d'une organisation où les points de données de partenaires ou de fournisseurs qui sont des parties prenantes externes sont échangés. Il est essentiel de conformer les données à la norme requise chaque fois qu'elles entrent ou sortent d'une entreprise ; sinon, le fouillis de données non normalisées ne fait qu'empirer.
#2. Préparez les données pour la BI ou l'analyse.
Les mêmes données peuvent être représentées de différentes manières, mais la plupart des systèmes de BI ne sont pas conçus pour gérer toutes les manières potentielles de représenter les valeurs de données, ce qui pourrait entraîner un traitement incohérent des données ayant la même signification. Cela peut entraîner des résultats BI faussés ou erronés. Par conséquent, afin d'obtenir des informations précises et utiles, les données doivent d'abord être nettoyées, standardisées et dédupliquées avant d'être introduites dans les systèmes de BI.
#3. Fusionner des entités pour se débarrasser de la duplication
L'un des plus grands risques pour la qualité des données auxquels les entreprises sont confrontées est la duplication des données. L'élimination des enregistrements en double pour le même article (qu'il s'agisse d'un client, d'un produit, d'un emplacement ou d'un employé) est nécessaire pour des opérations productives et sans erreur de l'entreprise, et un processus de déduplication des données efficace nécessite que vous respectiez les normes de qualité des données.
#4. Distribuer les données entre les départements
Les données doivent être présentées de manière claire pour tous si elles doivent être partagées entre les services. La plupart des entreprises ont des informations sur les clients dans les CRM que le personnel des ventes et du marketing peut comprendre. Cela peut entraîner des retards dans l'exécution des tâches et des obstacles à la productivité de l'équipe.
Standardisation des données vs normalisation
L'apprentissage automatique utilise fréquemment des techniques de prétraitement des données de normalisation et de standardisation. Les deux approches peuvent être utiles dans certaines circonstances et chacune a ses propres avantages distincts.
Le processus de normalisation est utilisé pour mettre à l'échelle des données numériques dans une certaine plage. Lorsque les variables de caractéristiques ont plusieurs unités de mesure et que nous voulons toutes les placer sur la même échelle, cette méthode est utile. Nous pouvons utiliser la normalisation pour amener les données de taille et de poids sur la même échelle, par exemple, si la taille est mesurée en centimètres et le poids en kilos. Les données sont mises à l'échelle par normalisation entre 0 et 1, où 0 est la plus petite valeur et 1 est la plus grande valeur.
Une autre méthode de mise à l'échelle des données numériques est la normalisation. Avec cette méthode, les données sont modifiées pour avoir une variance unitaire et une moyenne nulle. Lorsqu'il y a des valeurs aberrantes dans les données et que nous souhaitons réduire leur impact, cette stratégie est utile. Les données qui ont subi une normalisation sont mises à l'échelle pour avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1.
La taille des données est la principale distinction entre normalisation et standardisation. Alors que la normalisation met à l'échelle les données pour avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1, la normalisation met à l'échelle les données entre 0 et 1. La normalisation est généralement utilisée pour éliminer l'impact des valeurs aberrantes des données, tandis que la normalisation est généralement utilisée pour mettre à l'échelle toutes les fonctionnalités. .
Quelles sont les étapes de la normalisation des données ?
Les quatre étapes simples d'un processus de normalisation des données sont définies, testées, transformées et retestées.
Quels sont les 4 types de normalisation ?
Il existe au moins quatre étapes de normalisation : référence, communité, interchangeabilité et compatibilité.
Quels sont les principes de base de la normalisation ?
Les objectifs de la normalisation sont les suivants : adapter un produit, un processus ou un service à l'usage auquel il est destiné ; contrôler la variété en employant le nombre idéal de types ou de tailles ; assurer la compatibilité de produits variés ; assurer la santé, la sécurité et la protection de l'environnement ; etc. Le consensus est le principe fondamental de la normalisation.
Que sont les méthodes de normalisation ?
Dans les enquêtes épidémiologiques, il existe deux techniques de standardisation qui peuvent être distinguées selon qu'une distribution de population est utilisée comme standard (méthode directe) ou qu'un ensemble de taux spécifiques est utilisé comme standard (approche indirecte).
Qu'est-ce qu'un exemple simple de normalisation ?
Les principes comptables généralement reconnus (PCGR) auxquels les entreprises doivent se conformer lors de la production ou de la présentation de leurs états financiers annuels sont un exemple de normalisation.
Quels sont les 4 éléments clés du travail standardisé ?
Le takt time, l'équilibrage des lignes, la séquence de travail et le stock standard en cours de fabrication sont les quatre composants de base du travail standardisé.
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Bibliographie
