企業は効果的な運用に依存しており、最も重要なコンポーネントの XNUMX つは、複数のシステム間で構造化データを保存することです。 ビジネス内の部門間または組織全体にわたってデータを標準化することは難しい場合があります。 実際には、すべての部門が新しい形式を学ぶことを心配することなく、タスクを完了するために必要な情報にアクセスでき、明確で一貫したデータ標準が整備されていればデータ整合性の問題を回避できます。 この投稿では、医療分野でデータ標準化が現在どのように行われているか、そのベストプラクティス、そして現代のビジネスにとってデータ標準化が重要である理由について説明します。
データの標準化
データの標準化は、データをコンピュータが認識および理解できる形式に変換します。 これは、さまざまなシステム間でのデータ共有と効率的なデータ活用を可能にするため、重要です。 データ標準がなければ、さまざまな方法で情報を通信および交換することは困難です。 データ品質の維持は、データの標準化にも依存します。 標準化されていると、問題を特定し、データの信頼性を確保することが大幅に簡単になります。 意思決定者が正確で信頼できる情報に確実にアクセスできるようにすることが重要です。
一般に、情報にアクセスして使用できるようにするには、データの標準化が不可欠です。 それなしではデータを効率的に使用および管理することはできません。
医療におけるデータの標準化
データ標準化とは、医療記録、薬剤、放射線画像、支払いと償還、医療機器と監視システム、管理システムなどの医療アプリケーションに関連する情報を収集、交換、保存、検索するための方法、プロトコル、用語、仕様のことです。手順。 この定義には、医療の文脈におけるデータの標準化が含まれます。
医療分野でのデータ標準化のために次の手順を実行します。
- 医療分野で収集および共有する情報を選択するデータ標準化要素の定義。
- シーケンスやエラー処理など、データを電子的に記録するための標準フォーマットは、データ交換フォーマットとして知られています。 メッセージ内のデータ項目間の接続を指定する情報モデルと、送信時にデータ要素を構造化するためのドキュメント アーキテクチャは、交換標準のさらなる例です。
- データ項目は、用語 (医学用語と概念) だけでなく、用語と概念の間の接続を特徴付けるデータ表現言語と構文を使用して記述、分類、コード化されます。
- 意思決定支援のために、医学文献、臨床推奨事項、および同様の情報を電子的に表現するための標準技術。
データ標準化のベストプラクティス
データの標準化にはいくつかの異なる方法がありますが、データの形式の一貫性が重要です。 データ標準化アプローチを選択する前に、次の慣行を認識しておくことが重要です。
#1. 要件を決定する
企業は大量のデータを生成するため、データを有効に活用するにはデータを標準化することが不可欠です。 まず、所有しているさまざまな種類のデータと、それらが現在どのように配置されているかを確認します。 すべてが XNUMX か所にありますか? さまざまな形式が存在しますか? それは最新かつ正確ですか? 現在のデータの状況を明確に理解していれば、標準化が有利になる場所を正確に特定し始めることができます。
次に、会社の目標と選択しなければならないことについて考えてください。 その結論に達するにはどのような種類の情報が必要ですか? 標準化により、そのデータへのアクセスと分析が容易になりますか?
#2. データ入力のポイントを分析する
データ標準化プロセス全体を通じてデータ エントリ ポイントを評価する場合、多くのことを特定する必要があります。 手順を合理化するには、最初にすべての潜在的なデータ入力サイトを特定し、その実行可能性を評価することが有益です。
データ エントリ ポイントを評価する際には、次の点に留意する必要があります。
- データソース: 情報は信頼でき、正確ですか?
- データを必要な形式にどの程度簡単に変換できるでしょうか?
- データはどれくらいありますか? それは管理可能ですか?
- データエントリポイント: 使いやすく、明確に定義されていますか?
これらのことを念頭に置くことで、データの標準化手順を合理化し、最高レベルのデータ品質を保証できます。
#3. データ標準の定義
データを扱う際には、データの編成と書式設定に関するガイドラインを設定することが不可欠です。 これにより、社内の全員が同じ前提の下で業務を遂行し、さまざまなシステムや部門間でデータを簡単に共有できるようになります。 データ標準は、データを配置およびフォーマットする方法を指定する規制または標準です。 データ標準を設定することで、データの一貫性と使いやすさを確保できます。 データを保存する形式を選択する必要があります。 テキスト、数値、日付、その他の種類のデータはすべてデータとして書式設定できます。
#4. データをクリーンアップする
データのクリーニングは、データ標準化の重要な段階の XNUMX つです。 これには、重複、不正確、または無効なデータ ポイントを削除することが必要になります。 無効なフィールドに入力されたデータは、フィールドの要件と一致しません。 たとえば、電話番号フィールドには数字のみを含める必要があり、場合によってはダッシュや括弧も含める必要があります。 それ以上の文字はそのフィールドでは無効になります。 不正確なデータは、それが示すべき内容を正しく反映していません。 たとえば、姓が表示されるはずのスペースに、その人の名が表示される場合があります。 同じデータセット内の別のデータ ポイントと同一のデータは、重複データと呼ばれます。
データの正規化は、データがクリーンアップされたときに開始できます。 これには、データの入力とエンコードに関する統一ガイドラインの確立が必要になります。
#5. データ自動化プラットフォームを使用してデータを適用する
遭遇する可能性のあるデータにはさまざまな形式やタイプがあります。 これにより、すべてのデータの評価と解釈が困難になる可能性があります。 ただし、作業を簡単にするためにデータを標準化することはできます。 データ自動化プラットフォームの使用は、これを実現する XNUMX つの方法です。
データ自動化ソフトウェアを使用して、データをすべて同じ形式になるように正規化できます。 これにより、作業と分析がはるかに簡単になります。 データ自動化プラットフォームを使用して、データ型を標準化することもできます。 こうすることで、すべてのデータが同じ形式であることを確認でき、データの操作がはるかに簡単になります。
データ標準化が重要な理由
すべてのシステムには固有の制約セットがあり、それによって個別のデータ モデルとその定義が生成されます。 このため、ビジネス プロセスでデータを適切に使用できるようにするには、データを変更する必要がある場合があります。 一般に、データ標準化の重要性は次のとおりです。
#1. 受信データまたは終了データを一致させる
組織内には、外部の利害関係者であるパートナーやベンダーからのデータ ポイントが交換されるインターフェイスが数多くあります。 データが企業に出入りするときは常に、データを必要な標準に準拠させることが不可欠です。 そうしないと、標準化されていないデータの混乱がさらに悪化するだけです。
#2. BI または分析用にデータを準備します。
同じデータはさまざまな方法で表現できますが、ほとんどの BI システムは、データ値が表現される可能性のあるすべての方法を処理できるようには設計されていないため、同じ意味を持つデータの扱いに一貫性がなくなる可能性があります。 これにより、BI の結果が歪んだり、誤ったりする可能性があります。 その結果、正確で価値のある洞察を得るには、まずデータをクレンジング、標準化、重複排除してから BI システムに入力する必要があります。
#3. エンティティを結合して重複を取り除く
企業が直面するデータ品質に対する最大のリスクの XNUMX つは、データの重複です。 同じ項目 (顧客、製品、場所、従業員など) の重複レコードを排除することは、生産的でエラーのない企業運営に必要であり、効率的なデータ重複排除プロセスを行うには、データ品質基準に準拠する必要があります。
#4. 部門間でのデータの分散
データを部門間で共有する場合は、誰にとっても明確な方法でデータを提示する必要があります。 ほとんどの企業は、営業担当者やマーケティング担当者が理解できる顧客情報を CRM に保存しています。 これにより、タスクの完了が遅れ、チームの生産性が低下する可能性があります。
データの標準化と正規化
機械学習では、正規化と標準化というデータの前処理手法が頻繁に使用されます。 どちらのアプローチも特定の状況では役立ち、それぞれに独自の利点があります。
正規化のプロセスは、数値データを特定の範囲内にスケールするために使用されます。 特徴変数に複数の測定単位があり、それらをすべて同じスケールに置きたい場合、この方法が役立ちます。 正規化を使用すると、たとえば、身長がセンチメートルで測定され、体重がキログラムで測定される場合、身長と体重のデータを同じスケールに合わせることができます。 データは 0 と 1 の間の正規化によってスケーリングされます。0 が最小値、1 が最大値です。
数値データをスケーリングするもう 0 つの方法は標準化です。 この方法では、単位分散とゼロ平均を持つようにデータが変更されます。 データに外れ値があり、その影響を軽減したい場合、この戦略が役立ちます。 標準化されたデータは、平均が 1、標準偏差が XNUMX になるようにスケーリングされます。
データのサイズは、正規化と標準化の主な違いです。 標準化では平均が 0、標準偏差が 1 になるようにデータがスケーリングされますが、正規化ではデータが 0 から 1 の間でスケーリングされます。標準化は通常、データから異常値の影響を排除するために使用されますが、正規化は通常、すべての特徴をスケールアップするために使用されます。 。
データ標準化の手順は何ですか?
データ標準化プロセスの XNUMX つの簡単なステップは、定義、テスト、変換、再テストです。
4 種類の標準化とは何ですか?
標準化には、参照、共通性、互換性、互換性という少なくとも XNUMX つの段階があります。
標準化の基本原則とは何ですか?
標準化の目的は次のとおりです。製品、プロセス、またはサービスをその意図された用途に適合させること。 理想的な種類またはサイズの数を採用することで多様性を制御します。 さまざまな製品の互換性を確保するため。 健康、安全、環境保護を提供するため。 コンセンサスは標準化の基本原則です。
標準化の方法とは何ですか?
疫学調査には XNUMX つの標準化手法があり、母集団の分布を標準として使用する (直接法) か、特定の割合のセットを標準として使用する (間接的アプローチ) かによって区別されます。
標準化の簡単な例は何ですか?
企業が年次財務諸表を作成または報告する際に遵守しなければならない一般に認められた会計原則（GAAP）は、標準化の一例です。
標準化された作業の 4 つの重要な要素とは何ですか?
タクトタイム、ラインバランス、作業順序、標準仕掛在庫が標準化作業の XNUMX つの基本要素です。
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参考文献
