As empresas dependem de operações eficazes e um dos componentes mais importantes é a preservação de dados estruturados em vários sistemas. Pode ser difícil padronizar os dados entre as divisões de sua empresa ou em toda a organização. A verdade é que cada departamento tem acesso às informações necessárias para realizar suas tarefas sem ter que se preocupar em aprender novos formatos, e problemas de integridade de dados podem ser evitados quando há padrões de dados claros e consistentes. Este post explicará como a padronização de dados é realizada atualmente no setor de saúde, suas melhores práticas e por que é importante para os negócios modernos.
Padronização de dados
A padronização de dados transforma os dados em um formato reconhecido e compreendido pelos computadores. Isso é significativo porque permite o compartilhamento de dados e a utilização eficiente de dados entre vários sistemas. Seria difícil para várias formas de se comunicar e trocar informações sem padrões de dados. A preservação da qualidade dos dados também depende da padronização dos dados. É consideravelmente mais simples detectar problemas e garantir que os dados sejam confiáveis quando são padronizados. Garantir que os tomadores de decisão tenham acesso a informações precisas e confiáveis é crucial.
Em geral, a padronização dos dados é essencial para garantir que as informações sejam acessíveis e utilizáveis. Não poderíamos usar e gerenciar dados com eficiência sem ele.
Padronização de dados na área da saúde
Padronização de dados são métodos, protocolos, terminologias e especificações para a coleta, troca, armazenamento e recuperação de informações relacionadas a aplicações de saúde, como registros médicos, medicamentos, imagens radiológicas, pagamento e reembolso, dispositivos médicos e sistemas de monitoramento e administrativos procedimentos. Esta definição inclui a padronização de dados no contexto da saúde.
Siga os seguintes passos para padronização de dados no setor de saúde:
- Definição de elementos de padronização de dados escolhendo as informações a serem coletadas e compartilhadas no setor de saúde.
- Os formatos padrão para registrar eletronicamente as partes de dados, incluindo sequenciamento e tratamento de erros, são conhecidos como formatos de intercâmbio de dados. Modelos de informação que especificam as conexões entre itens de dados em uma mensagem e arquiteturas de documentos para estruturar elementos de dados à medida que são transmitidos são outros exemplos de padrões de troca.
- Os itens de dados são descritos, categorizados e codificados usando terminologias — terminologia e conceitos médicos — bem como linguagens de expressão de dados e sintaxe que caracterizam as conexões entre os termos e conceitos.
- Técnicas padrão para representar eletronicamente literatura médica, recomendações clínicas e informações semelhantes para suporte à decisão.
Práticas recomendadas de padronização de dados
Existem algumas práticas diferentes para padronização de seus dados, mas a consistência em como seus dados são formatados é importante. Antes de escolher qualquer abordagem de padronização de dados, é crucial estar ciente das seguintes práticas:
#1. Determine sua exigência
As empresas geram muitos dados, portanto, padronizar esses dados é essencial para fazer bom uso deles. Observe primeiro os diferentes tipos de dados que você possui e como eles estão organizados no momento. Está tudo em um só lugar? Existe uma gama de formatos? É atual e preciso? Você pode começar a identificar locais onde a padronização seria vantajosa se tiver uma compreensão clara de sua situação atual de dados.
Em seguida, pense nos objetivos da sua empresa e nas escolhas que você deve fazer. Que tipos de informações você precisaria para chegar a essas conclusões? A padronização facilitaria o acesso e a análise desses dados?
#2. Analisar os pontos de entrada de dados
Ao avaliar os pontos de entrada de dados ao longo do processo de padronização de dados, várias coisas precisam ser identificadas. É benéfico identificar inicialmente todos os possíveis locais de entrada de dados e avaliar sua viabilidade para agilizar o procedimento.
Ao avaliar os pontos de entrada de dados, algumas coisas a serem lembradas são:
- A fonte de dados: A informação é confiável e correta?
- Com que facilidade os dados podem ser transformados no formato necessário?
- Quantos dados existem e são gerenciáveis?
- Os pontos de entrada de dados: são simples de usar e bem definidos?
Ao manter essas coisas em mente, você pode agilizar o procedimento de padronização de dados e garantir o mais alto nível de qualidade de dados.
#3. Definir padrões de dados
Definir diretrizes para a organização e formatação dos dados é essencial ao trabalhar com eles. Ao fazer isso, você pode garantir que todos em sua empresa operem sob as mesmas presunções e que os dados possam ser facilmente compartilhados entre vários sistemas e departamentos. Padrões de dados são regulamentos ou padrões que especificam como organizar e formatar dados. Você pode garantir que seus dados sejam consistentes e simples de usar definindo padrões de dados. Você deve escolher o formato em que seus dados devem ser armazenados. Texto, números, datas e outros tipos de dados podem ser formatados como dados.
#4. Limpe seus dados
Limpar seus dados é uma das fases cruciais da padronização de dados. Isso envolve a eliminação de quaisquer pontos de dados duplicados, imprecisos ou inválidos. Os dados inseridos em um campo inválido não correspondem aos requisitos do campo. Um campo de número de telefone, por exemplo, deve conter apenas números e talvez um traço ou parêntese. Quaisquer outros caracteres seriam inválidos nesse campo. Dados imprecisos não refletem corretamente o que deveriam significar. Por exemplo, o primeiro nome de uma pessoa pode aparecer em um espaço que deveria conter seu sobrenome. Os dados idênticos a outro ponto de dados no mesmo conjunto de dados são chamados de dados duplicados.
A normalização de dados pode começar quando seus dados forem limpos. Isso implica estabelecer diretrizes uniformes para a entrada e codificação de dados.
#5. Aplique seus dados com uma plataforma de automação de dados
Existem muitos formatos e tipos diferentes de dados que você pode encontrar. Isso pode dificultar a avaliação e interpretação de todos os dados. No entanto, os dados podem ser padronizados para simplificar o trabalho. Usar uma plataforma de automação de dados é uma maneira de conseguir isso.
Seus dados podem ser normalizados para que fiquem todos no mesmo formato com o uso de software de automação de dados. Isso pode tornar o trabalho e a análise muito mais simples. Uma plataforma de automação de dados também pode ser usada para padronizar os tipos de dados. Ao fazer isso, você pode garantir que todos os seus dados estejam no mesmo formato, o que tornará o trabalho com eles muito mais simples.
Por que a padronização de dados é importante
Cada sistema tem um conjunto único de restrições, que produz modelos de dados distintos e suas definições. Por causa disso, pode ser necessário alterar os dados antes que qualquer processo de negócios possa usá-los adequadamente. Normalmente, a seguir estão algumas importâncias da padronização de dados:
#1. Faça correspondência de dados de entrada ou saída
Existem inúmeras interfaces dentro de uma organização onde são trocados pontos de dados de parceiros ou fornecedores que são partes interessadas externas. É essencial adequar os dados ao padrão exigido sempre que eles entram ou saem de uma empresa; caso contrário, a confusão de dados não padronizados só piora.
#2. Prepare os dados para BI ou Analytics.
Os mesmos dados podem ser representados de várias maneiras, mas a maioria dos sistemas de BI não são projetados para lidar com todas as maneiras possíveis de representar os valores dos dados, o que pode levar a um tratamento inconsistente de dados com o mesmo significado. Isso pode resultar em resultados de BI distorcidos ou errôneos. Como resultado, para obter insights precisos e valiosos, os dados devem primeiro ser limpos, padronizados e desduplicados antes de serem inseridos nos sistemas de BI.
#3. Mesclar entidades para se livrar da duplicação
Um dos maiores riscos à qualidade dos dados que as empresas enfrentam é a duplicação de dados. A eliminação de registros duplicados para o mesmo item (seja um cliente, produto, local ou funcionário) é necessária para operações produtivas e sem erros da empresa, e um processo eficiente de desduplicação de dados exige que você siga os padrões de qualidade de dados.
#4. Distribuir dados entre departamentos
Os dados devem ser apresentados de forma clara para todos, caso sejam compartilhados entre os departamentos. A maioria das empresas possui informações de clientes em CRMs que as equipes de vendas e marketing podem entender. Isso pode causar atrasos na conclusão das tarefas e barreiras de produtividade para a equipe.
Padronização de Dados x Normalização
O aprendizado de máquina frequentemente usa técnicas de pré-tratamento de dados de normalização e padronização. Ambas as abordagens podem ser úteis em determinadas circunstâncias e cada uma tem suas vantagens distintas.
O processo de normalização é usado para dimensionar dados numéricos dentro de um determinado intervalo. Quando as variáveis de recurso têm várias unidades de medida e queremos colocá-las todas na mesma escala, esse método é útil. Podemos usar a normalização para trazer dados de altura e peso na mesma balança, por exemplo, se a altura for medida em centímetros e o peso em quilos. Os dados são escalados por normalização entre 0 e 1, onde 0 é o menor valor e 1 é o maior valor.
Outro método para dimensionar dados numéricos é a padronização. Com este método, os dados são modificados para ter uma variância unitária e uma média zero. Quando há valores discrepantes nos dados e queremos reduzir seu impacto, essa estratégia é útil. Os dados que passaram pela padronização são dimensionados para ter uma média de 0 e um desvio padrão de 1.
O tamanho dos dados é a principal distinção entre normalização e padronização. Enquanto a padronização dimensiona os dados para ter uma média de 0 e um desvio padrão de 1, a normalização dimensiona os dados entre 0 e 1. A padronização é normalmente usada para eliminar o impacto de outliers dos dados, enquanto a normalização é normalmente usada para escalar todos os recursos .
Quais são as etapas para padronização de dados?
As quatro etapas fáceis de um processo de padronização de dados são definidas, testadas, transformadas e retestadas.
Quais são os 4 tipos de padronização?
Existem pelo menos quatro estágios de padronização: referência, comunalidade, intercambiabilidade e compatibilidade.
Quais são os princípios básicos de padronização?
A seguir estão os objetivos da padronização: ajustar um produto, processo ou serviço para o uso pretendido; controlar a variedade empregando o número ideal de tipos ou tamanhos; para garantir a compatibilidade de produtos variados; para fornecer saúde, segurança e proteção ambiental; etc. O consenso é o princípio fundamental da padronização.
O que são métodos de padronização?
Em investigações epidemiológicas, existem duas técnicas de padronização que podem ser distinguidas pelo uso de uma distribuição populacional como padrão (método direto) ou de um conjunto de taxas específicas (abordagem indireta).
O que é um exemplo simples de padronização?
Os Princípios Contábeis Geralmente Aceitos (GAAP) aos quais as empresas devem aderir ao produzir ou relatar suas demonstrações financeiras anuais são um exemplo de padronização.
Quais são os 4 elementos-chave do trabalho padronizado?
Takt time, balanceamento de linha, sequência de trabalho e estoque padrão em processo são os quatro componentes básicos do trabalho padronizado.
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Referências
