Bedrijven vertrouwen op operaties die effectief zijn, en een van de meest cruciale componenten is het bewaren van gestructureerde gegevens in verschillende systemen. Het kan moeilijk zijn om gegevens over divisies in uw bedrijf of over een hele organisatie heen te standaardiseren. De waarheid is dat elke afdeling toegang heeft tot de informatie die ze nodig hebben om hun taken uit te voeren zonder dat ze zich zorgen hoeven te maken over het leren van nieuwe formaten, en problemen met gegevensintegriteit kunnen worden vermeden als er duidelijke, consistente gegevensstandaarden zijn. In dit bericht wordt uitgelegd hoe gegevensstandaardisatie momenteel wordt uitgevoerd in de gezondheidszorg, de best practices en waarom dit belangrijk is voor moderne bedrijven.
Gegevensstandaardisatie
Gegevensstandaardisatie transformeert gegevens in een formaat dat door computers wordt herkend en begrepen. Dit is belangrijk omdat het gegevensuitwisseling en efficiënt gebruik van gegevens tussen verschillende systemen mogelijk maakt. Het zou moeilijk zijn om op verschillende manieren te communiceren en informatie uit te wisselen zonder datastandaarden. Het behoud van datakwaliteit hangt ook af van datastandaardisatie. Het is aanzienlijk eenvoudiger om problemen op te sporen en ervoor te zorgen dat gegevens betrouwbaar zijn als ze gestandaardiseerd zijn. Het is van cruciaal belang ervoor te zorgen dat besluitvormers toegang hebben tot nauwkeurige en betrouwbare informatie.
Over het algemeen is het standaardiseren van gegevens essentieel om ervoor te zorgen dat informatie toegankelijk en bruikbaar is. Zonder data zouden we niet efficiënt kunnen gebruiken en beheren.
Datastandaardisatie in de zorg
Gegevensstandaardisatie is methoden, protocollen, terminologieën en specificaties voor het verzamelen, uitwisselen, opslaan en ophalen van informatie met betrekking tot toepassingen in de gezondheidszorg, zoals medische dossiers, medicijnen, radiologische beelden, betaling en terugbetaling, medische hulpmiddelen en bewakingssystemen, en administratieve procedures. Deze definitie omvat ook gegevensstandaardisatie in het kader van de gezondheidszorg.
Zet de volgende stappen voor datastandaardisatie in de zorg:
- Definitie van gegevensstandaardisatie-elementen die de informatie kiezen die moet worden verzameld en gedeeld in de gezondheidszorg.
- Standaardformaten voor het elektronisch vastleggen van de datastukken, inclusief sequencing en foutafhandeling, staan bekend als data-uitwisselingsformaten. Informatiemodellen die de verbindingen specificeren tussen data-items in een bericht en documentarchitecturen voor het structureren van data-elementen terwijl ze worden verzonden, zijn verdere voorbeelden van uitwisselingsstandaarden.
- Gegevensitems worden beschreven, gecategoriseerd en gecodeerd met behulp van terminologieën - medische terminologie en concepten - evenals data-expressietalen en syntaxis die de verbanden tussen de termen en concepten kenmerken.
- Standaardtechnieken voor het elektronisch weergeven van medische literatuur, klinische aanbevelingen en vergelijkbare informatie voor beslissingsondersteuning.
Best practices voor gegevensstandaardisatie
Er zijn een paar verschillende manieren om uw gegevens te standaardiseren, maar consistentie in de manier waarop uw gegevens zijn opgemaakt, is belangrijk. Alvorens een datastandaardisatiebenadering te kiezen, is het cruciaal om op de hoogte te zijn van de volgende praktijken:
#1. Bepaal uw behoefte
Bedrijven genereren veel gegevens, dus het standaardiseren van die gegevens is essentieel om er goed gebruik van te maken. Kijk eerst naar de verschillende soorten gegevens die je hebt en hoe ze momenteel zijn gerangschikt. Staat alles op één plek? Bestaat er een reeks formaten? Is het actueel en nauwkeurig? U kunt beginnen met het aanwijzen van plaatsen waar standaardisatie voordelig zou zijn als u een goed begrip heeft van uw huidige gegevenssituatie.
Denk vervolgens na over de doelstellingen van uw bedrijf en de keuzes die u moet maken. Welke soorten informatie zou u nodig hebben om tot die conclusies te komen? Zou standaardisatie het voor u gemakkelijker maken om toegang te krijgen tot die gegevens en deze te analyseren?
#2. Analyseer de punten van gegevensinvoer
Bij het beoordelen van gegevensinvoerpunten tijdens het gegevensstandaardisatieproces, moet een aantal dingen worden geïdentificeerd. Het is nuttig om in eerste instantie alle mogelijke sites voor gegevensinvoer te identificeren en hun levensvatbaarheid te beoordelen om de procedure te stroomlijnen.
Bij het evalueren van gegevensinvoerpunten zijn enkele dingen waarmee u rekening moet houden:
- De gegevensbron: Is de informatie betrouwbaar en correct?
- Hoe gemakkelijk kunnen de gegevens worden omgezet in het benodigde formaat?
- Hoeveel data is er en is het beheersbaar?
- De gegevensinvoerpunten: zijn ze eenvoudig te gebruiken en goed gedefinieerd?
Door deze zaken in gedachten te houden, kunt u de procedure voor gegevensstandaardisatie stroomlijnen en het hoogste niveau van gegevenskwaliteit garanderen.
#3. Definieer gegevensstandaarden
Het opstellen van richtlijnen voor de organisatie en opmaak van gegevens is essentieel bij het werken ermee. Op deze manier kunt u ervoor zorgen dat iedereen in uw bedrijf onder dezelfde uitgangspunten werkt en dat gegevens eenvoudig kunnen worden gedeeld tussen verschillende systemen en afdelingen. Gegevensstandaarden zijn voorschriften of standaarden die specificeren hoe gegevens moeten worden gerangschikt en opgemaakt. U kunt ervoor zorgen dat uw gegevens consistent en gebruiksvriendelijk zijn door gegevensstandaarden in te stellen. U moet het formaat kiezen waarin uw gegevens moeten worden opgeslagen. Tekst, getallen, datums en andere soorten gegevens kunnen allemaal als gegevens worden opgemaakt.
#4. Reinig uw gegevens
Het opschonen van uw gegevens is een van de cruciale fasen van gegevensstandaardisatie. Dit houdt in dat alle dubbele, onnauwkeurige of ongeldige gegevenspunten worden geëlimineerd. Gegevens die in een ongeldig veld zijn ingevoerd, komen niet overeen met de vereisten van het veld. Een telefoonnummerveld mag bijvoorbeeld alleen cijfers bevatten en misschien een streepje of haakje. Alle verdere tekens in dat veld zouden ongeldig zijn. Onnauwkeurige gegevens geven niet correct weer wat ze zouden moeten betekenen. De voornaam van een persoon kan bijvoorbeeld voorkomen in een ruimte die verondersteld wordt zijn achternaam te dragen. Gegevens die identiek zijn aan een ander gegevenspunt in dezelfde gegevensset, worden duplicaatgegevens genoemd.
Datanormalisatie kan beginnen wanneer uw data zijn opgeschoond. Dit houdt in dat er uniforme richtlijnen worden opgesteld voor het invoeren en coderen van gegevens.
#5. Pas uw gegevens toe met een platform voor gegevensautomatisering
Er zijn veel verschillende formaten en soorten gegevens die u kunt tegenkomen. Dit kan het moeilijk maken om alle gegevens te evalueren en te interpreteren. Gegevens kunnen echter worden gestandaardiseerd om het eenvoudiger te maken om mee te werken. Het gebruik van een data-automatiseringsplatform is een manier om dit te bereiken.
Uw gegevens kunnen worden genormaliseerd zodat ze allemaal in hetzelfde formaat zijn met behulp van software voor gegevensautomatisering. Dit kan het werken met en het analyseren ervan veel eenvoudiger maken. Een data-automatiseringsplatform kan ook worden gebruikt om datatypen te standaardiseren. Door dit te doen, kunt u ervoor zorgen dat al uw gegevens in hetzelfde formaat zijn, waardoor het veel eenvoudiger wordt om ermee te werken.
Waarom is gegevensstandaardisatie belangrijk
Elk systeem heeft een unieke set beperkingen, die verschillende datamodellen en hun definities produceert. Hierdoor moet u mogelijk gegevens wijzigen voordat een bedrijfsproces deze correct kan gebruiken. Doorgaans zijn de volgende zaken van belang bij gegevensstandaardisatie:
#1. Zorg dat inkomende of uitgaande gegevens overeenkomen
Er zijn tal van interfaces binnen een organisatie waar datapunten van partners of leveranciers die externe belanghebbenden zijn, worden uitgewisseld. Het is van essentieel belang dat gegevens voldoen aan de vereiste standaard wanneer ze een onderneming binnenkomen of verlaten; anders wordt de niet-gestandaardiseerde wirwar van gegevens alleen maar erger.
#2. Bereid gegevens voor op BI of analyse.
Dezelfde gegevens kunnen op verschillende manieren worden weergegeven, maar de meeste BI-systemen zijn niet ontworpen om alle mogelijke manieren aan te kunnen waarop gegevenswaarden kunnen worden weergegeven, wat kan leiden tot een inconsistente behandeling van gegevens met dezelfde betekenis. Dit kan resulteren in BI-resultaten die scheef of foutief zijn. Om nauwkeurige, waardevolle inzichten te verkrijgen, moeten gegevens daarom eerst worden opgeschoond, gestandaardiseerd en ontdubbeld voordat ze in BI-systemen worden ingevoerd.
#3. Entiteiten samenvoegen om duplicatie te voorkomen
Een van de grootste risico's voor de gegevenskwaliteit waarmee bedrijven worden geconfronteerd, is gegevensduplicatie. Het elimineren van dubbele records voor hetzelfde item (of het nu een klant, product, locatie of werknemer is) is noodzakelijk voor productieve en foutloze bedrijfsactiviteiten, en een efficiënt gegevensdeduplicatieproces vereist dat u zich houdt aan gegevenskwaliteitsnormen.
#4. Verdeel gegevens over afdelingen
Om tussen afdelingen te kunnen worden gedeeld, moeten gegevens op een voor iedereen begrijpelijke manier worden gepresenteerd. De meeste bedrijven hebben klantinformatie in CRM's die het verkoop- en marketingpersoneel kan begrijpen. Dit kan leiden tot vertragingen bij het voltooien van taken en productiviteitsbelemmeringen voor het team.
Gegevensstandaardisatie versus normalisatie
Machine learning maakt vaak gebruik van datavoorbehandelingstechnieken voor normalisatie en standaardisatie. Beide benaderingen kunnen in bepaalde omstandigheden nuttig zijn en elk heeft zijn eigen specifieke voordelen.
Het normalisatieproces wordt gebruikt om numerieke gegevens binnen een bepaald bereik te schalen. Wanneer de kenmerkvariabelen meerdere meeteenheden hebben en we ze allemaal op dezelfde schaal willen plaatsen, is deze methode nuttig. We kunnen normalisatie gebruiken om lengte- en gewichtsgegevens op dezelfde schaal te brengen, bijvoorbeeld als lengte wordt gemeten in centimeters en gewicht in kilo's. De gegevens worden geschaald door normalisatie tussen 0 en 1, waarbij 0 de kleinste waarde is en 1 de grootste waarde.
Een andere methode voor het schalen van numerieke gegevens is standaardisatie. Met deze methode worden de gegevens aangepast om een eenheidsvariantie en een nulgemiddelde te hebben. Wanneer er uitschieters in de gegevens zijn en we hun impact willen verminderen, is deze strategie nuttig. Gegevens die standaardisatie hebben ondergaan, worden geschaald om een gemiddelde van 0 en een standaarddeviatie van 1 te hebben.
De grootte van de gegevens is het belangrijkste onderscheid tussen normalisatie en standaardisatie. Terwijl standaardisatie de gegevens schaalt om een gemiddelde van 0 en een standaarddeviatie van 1 te hebben, schaalt normalisatie de gegevens tussen 0 en 1. Standaardisatie wordt meestal gebruikt om de impact van uitschieters van de gegevens te elimineren, terwijl normalisatie meestal wordt gebruikt om alle kenmerken op te schalen .
Wat zijn de stappen voor gegevensstandaardisatie?
De vier eenvoudige stappen van een gegevensstandaardisatieproces worden gedefinieerd, getest, getransformeerd en opnieuw getest.
Wat zijn de 4 soorten standaardisatie?
Er zijn ten minste vier stadia van standaardisatie: referentie, gemeenschappelijkheid, uitwisselbaarheid en compatibiliteit.
Wat zijn de basisprincipes van standaardisatie?
Het volgende zijn de doelstellingen van standaardisatie: een product, proces of dienst geschikt maken voor het beoogde gebruik; variëteit beheersen door het ideale aantal soorten of maten te gebruiken; om de compatibiliteit van verschillende producten te garanderen; om gezondheid, veiligheid en milieubescherming te bieden; enz. Consensus is het fundamentele principe van standaardisatie.
Wat zijn standaardisatiemethoden?
Bij epidemiologisch onderzoek zijn er twee standaardisatietechnieken die kunnen worden onderscheiden door een populatiespreiding als standaard te gebruiken (directe methode) of een set van specifieke percentages als standaard te gebruiken (indirecte benadering).
Wat is een eenvoudig voorbeeld van standaardisatie?
De algemeen aanvaarde boekhoudprincipes (GAAP) waaraan bedrijven zich moeten houden bij het opstellen of rapporteren van hun jaarrekening is een voorbeeld van standaardisatie.
Wat zijn de 4 sleutelelementen van gestandaardiseerd werk?
Takt-tijd, lijnbalancering, werkvolgorde en standaard voorraad tijdens het proces zijn de vier basiscomponenten van gestandaardiseerd werk.
gerelateerde berichten
- MRR: wat is MRR (maandelijks terugkerende inkomsten)?
- BUSINESS INTELLIGENCE TOOLS: betekenis, beste tools en gids
- VEREISNUMMER: Definitie en hoe het werkt
- De productlevenscyclustheorie: gids voor de fasen en voorbeelden
- IMPLEMENTATIESPECIALIST: Wat is het en wat doen ze?
- WAT IS CHIEF PEOPLE OFFICIER? Definitie en hoe u er één kunt worden
- SENIOR PRODUCTMANAGER: Wat doen ze en hoe word je er een?
Referenties
