Le aziende si affidano a operazioni efficaci e uno dei componenti più cruciali è la conservazione dei dati strutturati su diversi sistemi. Potrebbe essere difficile standardizzare i dati tra le divisioni della tua azienda o in un'intera organizzazione. La verità è che ogni reparto ha accesso alle informazioni necessarie per completare le proprie attività senza doversi preoccupare di apprendere nuovi formati e i problemi di integrità dei dati possono essere evitati quando sono in atto standard di dati chiari e coerenti. Questo post spiegherà come viene attualmente effettuata la standardizzazione dei dati nel settore sanitario, le sue migliori pratiche e perché è importante per il business moderno.
Standardizzazione dei dati
La standardizzazione dei dati trasforma i dati in un formato riconosciuto e compreso dai computer. Ciò è significativo perché consente la condivisione dei dati e un utilizzo efficiente dei dati tra vari sistemi. Sarebbe difficile per vari modi comunicare e scambiare informazioni senza standard di dati. La conservazione della qualità dei dati dipende anche dalla standardizzazione dei dati. È notevolmente più semplice individuare i problemi e garantire che i dati siano affidabili quando sono standardizzati. È fondamentale garantire che i responsabili delle decisioni abbiano accesso a informazioni accurate e affidabili.
In generale, la standardizzazione dei dati è essenziale per garantire che le informazioni siano accessibili e utilizzabili. Senza di essa non saremmo in grado di utilizzare e gestire i dati in modo efficiente.
Standardizzazione dei dati in ambito sanitario
La standardizzazione dei dati è metodi, protocolli, terminologie e specifiche per la raccolta, lo scambio, l'archiviazione e il recupero di informazioni relative alle applicazioni sanitarie, come cartelle cliniche, farmaci, immagini radiologiche, pagamenti e rimborsi, dispositivi medici e sistemi di monitoraggio e procedure amministrative procedure. Questa definizione include la standardizzazione dei dati nel contesto dell'assistenza sanitaria.
Adottare le seguenti misure per la standardizzazione dei dati nel settore sanitario:
- Definizione degli elementi di standardizzazione dei dati scegliendo le informazioni da raccogliere e condividere in ambito sanitario.
- I formati standard per la registrazione elettronica dei pezzi di dati, inclusa la sequenza e la gestione degli errori, sono noti come formati di interscambio di dati. I modelli informativi che specificano le connessioni tra gli elementi di dati in un messaggio e le architetture dei documenti per strutturare gli elementi di dati mentre vengono trasmessi sono ulteriori esempi di standard di scambio.
- Gli elementi di dati sono descritti, classificati e codificati utilizzando terminologie - terminologia e concetti medici - nonché linguaggi di espressione dei dati e sintassi che caratterizzano le connessioni tra termini e concetti.
- Tecniche standard per la rappresentazione elettronica della letteratura medica, raccomandazioni cliniche e informazioni simili per il supporto decisionale.
Best practice per la standardizzazione dei dati
Esistono alcune pratiche diverse per la standardizzazione dei dati, ma la coerenza nel modo in cui i dati vengono formattati è importante. Prima di scegliere qualsiasi approccio di standardizzazione dei dati, è fondamentale essere a conoscenza delle seguenti pratiche:
#1. Determina il tuo requisito
Le aziende generano molti dati, quindi la standardizzazione dei dati è essenziale per farne buon uso. Guarda i diversi tipi di dati che hai e come sono attualmente organizzati per primi. È tutto in un posto? Esiste una gamma di formati? È attuale e preciso? Puoi iniziare a individuare i punti in cui la standardizzazione sarebbe vantaggiosa se hai una chiara comprensione della tua attuale situazione dei dati.
Quindi, pensa agli obiettivi della tua azienda e alle scelte che devi fare. Di quali tipi di informazioni avresti bisogno per giungere a tali conclusioni? La standardizzazione renderebbe più semplice l'accesso e l'analisi di tali dati?
#2. Analizzare i punti di immissione dei dati
Quando si valutano i punti di inserimento dei dati durante il processo di standardizzazione dei dati, è necessario identificare una serie di elementi. È utile identificare inizialmente tutti i potenziali siti di immissione dei dati e valutarne la fattibilità al fine di semplificare la procedura.
Quando si valutano i punti di ingresso dei dati, alcune cose da tenere a mente sono:
- La fonte dei dati: le informazioni sono affidabili e corrette?
- Quanto facilmente possono essere trasformati i dati nel formato necessario?
- Quanti dati ci sono ed è gestibile?
- I punti di inserimento dati: sono semplici da usare e ben definiti?
Tenendo presente queste cose, è possibile semplificare la procedura di standardizzazione dei dati e garantire il massimo livello di qualità dei dati.
#3. Definire gli standard dei dati
Stabilire linee guida per l'organizzazione e la formattazione dei dati è essenziale quando si lavora con esso. In questo modo, puoi assicurarti che tutti nella tua azienda operino con gli stessi presupposti e che i dati possano essere facilmente condivisi tra vari sistemi e dipartimenti. Gli standard dei dati sono regolamenti o standard che specificano come organizzare e formattare i dati. Puoi assicurarti che i tuoi dati siano coerenti e semplici da usare impostando gli standard dei dati. Devi scegliere il formato in cui i tuoi dati devono essere archiviati. Testo, numeri, date e altri tipi di dati possono essere tutti formattati come dati.
#4. Pulisci i tuoi dati
La pulizia dei dati è una delle fasi cruciali della standardizzazione dei dati. Ciò comporta l'eliminazione di punti dati duplicati, imprecisi o non validi. I dati immessi in un campo non valido non corrispondono ai requisiti del campo. Un campo del numero di telefono, ad esempio, dovrebbe contenere solo numeri e forse un trattino o una parentesi. Qualsiasi ulteriore carattere non sarebbe valido in quel campo. I dati imprecisi non riflettono correttamente ciò che dovrebbero significare. Ad esempio, il nome di una persona potrebbe apparire in uno spazio che dovrebbe contenere il suo cognome. I dati identici a un altro punto dati nello stesso set di dati vengono definiti dati duplicati.
La normalizzazione dei dati può iniziare quando i dati sono stati puliti. Ciò comporta la definizione di linee guida uniformi per l'inserimento e la codifica dei dati.
#5. Applica i tuoi dati con una piattaforma di automazione dei dati
Ci sono molti diversi formati e tipi di dati che potresti incontrare. Ciò può rendere difficile la valutazione e l'interpretazione di tutti i dati. Tuttavia, i dati possono essere standardizzati per semplificarne il lavoro. L'utilizzo di una piattaforma di automazione dei dati è un modo per ottenere questo risultato.
I tuoi dati possono essere normalizzati in modo che siano tutti nello stesso formato con l'uso del software di automazione dei dati. Questo può rendere il lavoro e l'analisi molto più semplice. Una piattaforma di automazione dei dati può essere utilizzata anche per standardizzare i tipi di dati. In questo modo, puoi assicurarti che tutti i tuoi dati siano nello stesso formato, il che renderà il lavoro molto più semplice.
Perché è importante la standardizzazione dei dati
Ogni sistema ha un insieme univoco di vincoli, che produce modelli di dati distinti e le relative definizioni. Per questo motivo, potrebbe essere necessario modificare i dati prima che qualsiasi processo aziendale possa utilizzarli correttamente. In genere, quanto segue è una certa importanza della standardizzazione dei dati:
#1. Fai corrispondere i dati in entrata o in uscita
Esistono numerose interfacce all'interno di un'organizzazione in cui vengono scambiati punti dati di partner o fornitori che sono parti interessate esterne. È essenziale conformare i dati allo standard richiesto ogni volta che entrano o escono da un'impresa; in caso contrario, il miscuglio di dati non standardizzati non fa che peggiorare.
#2. Prepara i dati per la BI o l'analisi.
Gli stessi dati possono essere rappresentati in vari modi, ma la maggior parte dei sistemi BI non è progettata per gestire ogni potenziale modo in cui i valori dei dati potrebbero essere rappresentati, il che potrebbe portare a un trattamento incoerente dei dati con lo stesso significato. Ciò può comportare risultati BI distorti o errati. Di conseguenza, per ottenere insight accurati e utili, i dati devono essere prima ripuliti, standardizzati e deduplicati prima di essere inseriti nei sistemi di BI.
#3. Unisci entità per eliminare la duplicazione
Uno dei maggiori rischi per la qualità dei dati che le aziende devono affrontare è la duplicazione dei dati. L'eliminazione dei record duplicati per lo stesso articolo (che si tratti di un cliente, prodotto, posizione o dipendente) è necessaria per operazioni aziendali produttive e prive di errori e un processo efficiente di deduplicazione dei dati richiede il rispetto degli standard di qualità dei dati.
#4. Distribuire i dati tra i reparti
I dati devono essere presentati in modo chiaro a tutti se devono essere condivisi tra i reparti. La maggior parte delle aziende dispone di informazioni sui clienti nei CRM che il personale di vendita e marketing può comprendere. Ciò può causare ritardi nel completamento delle attività e barriere alla produttività per il team.
Standardizzazione dei dati vs normalizzazione
L'apprendimento automatico utilizza spesso tecniche di pretrattamento dei dati di normalizzazione e standardizzazione. Entrambi gli approcci possono essere utili in determinate circostanze e ognuno ha i suoi distinti vantaggi.
Il processo di normalizzazione viene utilizzato per ridimensionare i dati numerici entro un determinato intervallo. Quando le variabili delle caratteristiche hanno più unità di misura e vogliamo metterle tutte sulla stessa scala, questo metodo è utile. Possiamo usare la normalizzazione per portare i dati di altezza e peso sulla stessa scala, per esempio, se l'altezza è misurata in centimetri e il peso in chili. I dati vengono ridimensionati mediante normalizzazione tra 0 e 1, dove 0 è il valore minimo e 1 è il valore massimo.
Un altro metodo per ridimensionare i dati numerici è la standardizzazione. Con questo metodo, i dati vengono modificati per avere una varianza unitaria e una media zero. Quando ci sono valori anomali nei dati e desideriamo ridurne l'impatto, questa strategia è utile. I dati sottoposti a standardizzazione vengono ridimensionati per avere una media di 0 e una deviazione standard di 1.
La dimensione dei dati è la distinzione principale tra normalizzazione e standardizzazione. Mentre la standardizzazione ridimensiona i dati per avere una media di 0 e una deviazione standard di 1, la normalizzazione ridimensiona i dati tra 0 e 1. La standardizzazione viene in genere utilizzata per eliminare l'impatto dei valori anomali dai dati, mentre la normalizzazione viene generalmente utilizzata per aumentare tutte le funzionalità .
Quali sono i passaggi per la standardizzazione dei dati?
I quattro semplici passaggi di un processo di standardizzazione dei dati sono definiti, testati, trasformati e testati nuovamente.
Quali sono i 4 tipi di standardizzazione?
Ci sono almeno quattro fasi di standardizzazione: riferimento, comunanza, intercambiabilità e compatibilità.
Quali sono i principi di base della standardizzazione?
I seguenti sono gli obiettivi della standardizzazione: adattare un prodotto, processo o servizio all'uso previsto; controllare la varietà impiegando il numero ideale di tipi o dimensioni; per garantire la compatibilità di vari prodotti; per fornire salute, sicurezza e protezione dell'ambiente; ecc. Il consenso è il principio fondamentale della standardizzazione.
Quali sono i metodi di standardizzazione?
Nelle indagini epidemiologiche, esistono due tecniche di standardizzazione che possono essere distinte in base all'utilizzo di una distribuzione della popolazione come standard (metodo diretto) o di un insieme di tassi specifici come standard (approccio indiretto).
Qual è un semplice esempio di standardizzazione?
I principi contabili generalmente accettati (GAAP) a cui le aziende devono attenersi durante la produzione o la rendicontazione dei loro bilanci annuali sono un esempio di standardizzazione.
Quali sono i 4 elementi chiave del lavoro standardizzato?
Takt time, bilanciamento della linea, sequenza di lavoro e scorte in lavorazione standard sono le quattro componenti fondamentali del lavoro standardizzato.
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Riferimenti
