Предприятия полагаются на эффективные операции, и одним из наиболее важных компонентов является сохранение структурированных данных в нескольких системах. Стандартизировать данные между подразделениями вашего бизнеса или всей организацией может быть сложно. Правда в том, что каждый отдел имеет доступ к информации, необходимой им для выполнения своих задач, не беспокоясь об изучении новых форматов, и проблем с целостностью данных можно избежать, если есть четкие, согласованные стандарты данных. В этом посте будет рассказано, как в настоящее время осуществляется стандартизация данных в секторе здравоохранения, каковы лучшие практики и почему это важно для современного бизнеса.
Стандартизация данных
Стандартизация данных преобразует данные в формат, который распознается и понимается компьютерами. Это важно, потому что позволяет обмениваться данными и эффективно использовать данные между различными системами. Было бы трудно использовать различные способы связи и обмена информацией без стандартов данных. Сохранение качества данных также зависит от стандартизации данных. Выявить проблемы и обеспечить надежность данных значительно проще, когда они стандартизированы. Крайне важно обеспечить доступ лиц, принимающих решения, к точной и достоверной информации.
В целом стандартизация данных необходима для обеспечения доступности и пригодности информации. Без него мы не смогли бы эффективно использовать данные и управлять ими.
Стандартизация данных в здравоохранении
Стандартизация данных — это методы, протоколы, терминология и спецификации для сбора, обмена, хранения и поиска информации, относящейся к приложениям здравоохранения, такой как медицинские записи, лекарства, рентгенологические изображения, платежи и возмещение, медицинские устройства и системы мониторинга, а также административные данные. процедуры. Это определение включает стандартизацию данных в контексте здравоохранения.
Предпримите следующие шаги для стандартизации данных в секторе здравоохранения:
- Определение элементов стандартизации данных, выбирающих информацию, которая будет собираться и распространяться в секторе здравоохранения.
- Стандартные форматы для электронной записи фрагментов данных, включая упорядочивание и обработку ошибок, известны как форматы обмена данными. Информационные модели, которые определяют связи между элементами данных в сообщении, и архитектуры документов для структурирования элементов данных по мере их передачи являются дополнительными примерами стандартов обмена.
- Элементы данных описываются, классифицируются и кодируются с использованием терминологии — медицинской терминологии и понятий, а также языков выражения данных и синтаксиса, которые характеризуют связи между терминами и понятиями.
- Стандартные методы электронного представления медицинской литературы, клинических рекомендаций и аналогичной информации для поддержки принятия решений.
Лучшие практики стандартизации данных
Существует несколько различных методов стандартизации ваших данных, но важна согласованность в том, как ваши данные форматируются. Прежде чем выбрать какой-либо подход к стандартизации данных, важно ознакомиться со следующими практиками:
№1. Определите свое требование
Предприятия генерируют много данных, поэтому стандартизация этих данных необходима для их эффективного использования. Сначала посмотрите на различные типы данных, которые у вас есть, и на то, как они в настоящее время организованы. Все в одном месте? Существует ряд форматов? Является ли он актуальным и точным? Вы можете начать определять места, где стандартизация была бы выгодна, если у вас есть четкое представление о текущей ситуации с данными.
Затем подумайте о целях вашей компании и выборе, который вы должны сделать. Какие типы информации вам потребуются, чтобы прийти к таким выводам? Упростит ли стандартизация доступ к этим данным и их анализ?
№ 2. Анализ точек ввода данных
При оценке точек ввода данных на протяжении всего процесса стандартизации данных необходимо определить ряд моментов. Полезно изначально определить все потенциальные сайты ввода данных и оценить их жизнеспособность, чтобы упростить процедуру.
При оценке точек ввода данных необходимо помнить о следующих вещах:
- Источник данных: является ли информация достоверной и правильной?
- Насколько легко данные могут быть преобразованы в необходимый формат?
- Сколько данных имеется и можно ли ими управлять?
- Точки ввода данных: просты ли они в использовании и четко ли они определены?
Помня об этом, вы можете упростить процедуру стандартизации данных и гарантировать высочайший уровень качества данных.
№3. Определить стандарты данных
Установка руководящих принципов для организации и форматирования данных имеет важное значение при работе с ними. Делая это, вы можете убедиться, что все в вашей компании работают в соответствии с одними и теми же предположениями, и что данные могут быть легко разделены между различными системами и отделами. Стандарты данных — это правила или стандарты, которые определяют, как упорядочивать и форматировать данные. Вы можете убедиться, что ваши данные непротиворечивы и просты в использовании, установив стандарты данных. Вы должны выбрать формат, в котором ваши данные должны храниться. Текст, числа, даты и другие типы данных могут быть отформатированы как данные.
№ 4. Очистите свои данные
Очистка ваших данных — один из важнейших этапов стандартизации данных. Это влечет за собой устранение любых повторяющихся, неточных или недействительных точек данных. Данные, введенные в недопустимое поле, не соответствуют требованиям поля. Поле номера телефона, например, должно содержать только цифры и, возможно, тире или круглые скобки. Любые дополнительные символы в этом поле будут недействительными. Неточные данные не отражают правильно то, что они должны означать. Например, имя человека может появиться в пространстве, которое должно содержать его фамилию. Данные, идентичные другой точке данных в том же наборе данных, называются повторяющимися данными.
Нормализация данных может начаться после очистки ваших данных. Это влечет за собой установление единых руководящих принципов для ввода и кодирования данных.
№ 5. Применяйте свои данные с помощью платформы автоматизации данных
Существует множество различных форматов и типов данных, с которыми вы можете столкнуться. Это может затруднить оценку и интерпретацию всех данных. Однако данные можно стандартизировать, чтобы с ними было проще работать. Использование платформы автоматизации данных — один из способов добиться этого.
Ваши данные могут быть нормализованы, чтобы все они были в одном формате с использованием программного обеспечения для автоматизации данных. Это может значительно упростить работу с ним и его анализ. Платформа автоматизации данных также может использоваться для стандартизации типов данных. Делая это, вы можете убедиться, что все ваши данные находятся в одном формате, что значительно упростит работу с ними.
Почему важна стандартизация данных
Каждая система имеет уникальный набор ограничений, который создает различные модели данных и их определения. Из-за этого вам может потребоваться изменить данные, прежде чем какой-либо бизнес-процесс сможет их правильно использовать. Как правило, следующие факторы важны для стандартизации данных:
№1. Сопоставление входящих или исходящих данных
Внутри организации существует множество интерфейсов, через которые осуществляется обмен точками данных от партнеров или поставщиков, являющихся внешними заинтересованными сторонами. Крайне важно, чтобы данные соответствовали требуемому стандарту всякий раз, когда они поступают на предприятие или покидают его; в противном случае путаница нестандартизированных данных только усугубится.
№ 2. Подготовьте данные для бизнес-аналитики или аналитики.
Одни и те же данные могут быть представлены по-разному, но большинство систем бизнес-аналитики не предназначены для обработки всех потенциальных способов представления значений данных, что может привести к непоследовательной обработке данных с одинаковым значением. Это может привести к искаженным или ошибочным результатам BI. В результате, чтобы получить точную и полезную информацию, данные должны быть сначала очищены, стандартизированы и дедуплицированы, прежде чем они будут переданы в системы бизнес-аналитики.
№3. Объединяйте сущности, чтобы избавиться от дублирования
Один из самых больших рисков для качества данных, с которым сталкиваются компании, — это дублирование данных. Устранение повторяющихся записей для одного и того же элемента (будь то клиент, продукт, местоположение или сотрудник) необходимо для продуктивной и безошибочной работы компании, а эффективный процесс дедупликации данных требует соблюдения стандартов качества данных.
№ 4. Распределить данные по отделам
Данные должны быть представлены таким образом, чтобы они были понятны всем, если они предназначены для обмена между отделами. Большинство предприятий хранят информацию о клиентах в CRM, которую могут понять сотрудники отдела продаж и маркетинга. Это может вызвать задержки в выполнении задач и барьеры производительности для команды.
Стандартизация данных против нормализации
Машинное обучение часто использует методы предварительной обработки данных для нормализации и стандартизации. Оба подхода могут быть полезны в определенных обстоятельствах, и каждый из них имеет свои преимущества.
Процесс нормализации используется для масштабирования числовых данных в определенном диапазоне. Когда переменные признаков имеют несколько единиц измерения, и мы хотим поместить их все в одинаковую шкалу, этот метод полезен. Мы можем использовать нормализацию, чтобы привести данные о росте и весе к одной шкале, например, если рост измеряется в сантиметрах, а вес в килограммах. Данные масштабируются путем нормализации от 0 до 1, где 0 — наименьшее значение, а 1 — наибольшее значение.
Другим методом масштабирования числовых данных является стандартизация. С помощью этого метода данные модифицируются, чтобы иметь единичную дисперсию и нулевое среднее значение. Когда в данных есть выбросы, и мы хотим уменьшить их влияние, эта стратегия полезна. Данные, прошедшие стандартизацию, масштабируются так, чтобы среднее значение равнялось 0, а стандартное отклонение равнялось 1.
Размер данных является основным различием между нормализацией и стандартизацией. В то время как стандартизация масштабирует данные, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1, нормализация масштабирует данные между 0 и 1. Стандартизация обычно используется для устранения влияния выбросов из данных, тогда как нормализация обычно используется для масштабирования всех функций. .
Каковы шаги по стандартизации данных?
Четыре простых шага процесса стандартизации данных: определение, тестирование, преобразование и повторное тестирование.
Каковы 4 типа стандартизации?
Существует как минимум четыре этапа стандартизации: ссылка, общность, взаимозаменяемость и совместимость.
Каковы основные принципы стандартизации?
Ниже приведены цели стандартизации: приспособить продукт, процесс или услугу для их предполагаемого использования; контролировать разнообразие, используя идеальное количество типов или размеров; обеспечить совместимость различных продуктов; для обеспечения здоровья, безопасности и защиты окружающей среды; и т. д. Консенсус является фундаментальным принципом стандартизации.
Что такое методы стандартизации?
В эпидемиологических исследованиях существует два метода стандартизации, которые можно различать по тому, используется ли в качестве стандарта распределение населения (прямой метод) или набор конкретных показателей (косвенный метод).
Что такое простой пример стандартизации?
Одним из примеров стандартизации являются Общепринятые принципы бухгалтерского учета (GAAP), которых предприятия должны придерживаться при составлении или составлении годовой финансовой отчетности.
Каковы 4 ключевых элемента стандартизированной работы?
Время такта, балансировка линии, последовательность работ и стандартные незавершенные запасы — вот четыре основных компонента стандартизированной работы.
Похожие сообщения
- MRR: что такое MRR (ежемесячный регулярный доход)?
- ИНСТРУМЕНТЫ БИЗНЕС-АНАЛИЗА: значение, лучшие инструменты и руководство
- НОМЕР ЗАЯВКИ: определение и принцип работы
- Теория жизненного цикла продукта: руководство по этапам и примерам
- СПЕЦИАЛИСТ ПО ВНЕДРЕНИЮ: Что это такое и что они делают?
- ЧТО ТАКОЕ НАЧАЛЬНИК ПО ЛЮДЯМ? Определение и как им стать
- СТАРШИЙ МЕНЕДЖЕР ПО ПРОДУКЦИИ: Чем они занимаются и как стать одним из них?
Рекомендации
