Підприємства покладаються на ефективні операції, і одним із найважливіших компонентів є збереження структурованих даних у кількох системах. Може бути складно стандартизувати дані між підрозділами вашого бізнесу чи всієї організації. Правда полягає в тому, що кожен відділ має доступ до інформації, необхідної для виконання своїх завдань, не турбуючись про вивчення нових форматів, і проблем із цілісністю даних можна уникнути, якщо існують чіткі та послідовні стандарти даних. У цьому дописі буде пояснено, як стандартизація даних зараз здійснюється в секторі охорони здоров’я, її найкращі практики та чому це важливо для сучасного бізнесу.
Стандартизація даних
Стандартизація даних перетворює дані у формат, який розпізнають і розуміють комп’ютери. Це важливо, оскільки забезпечує обмін даними та ефективне їх використання різними системами. Було б важко для різних способів спілкування та обміну інформацією без стандартів даних. Збереження якості даних також залежить від стандартизації даних. Значно простіше виявити проблеми та переконатися, що дані надійні, коли вони стандартизовані. Вкрай важливо забезпечити доступ тих, хто приймає рішення, до точної та надійної інформації.
Загалом, стандартизація даних має важливе значення для того, щоб інформація була доступною та придатною для використання. Без нього ми не змогли б ефективно використовувати та керувати даними.
Стандартизація даних в охороні здоров'я
Стандартизація даних — це методи, протоколи, термінологія та специфікації для збору, обміну, зберігання та пошуку інформації, пов’язаної з додатками в галузі охорони здоров’я, як-от медичні записи, ліки, радіологічні зображення, оплата та відшкодування, медичні пристрої та системи моніторингу та адміністративні процедури. Це визначення включає стандартизацію даних у контексті охорони здоров’я.
Зробіть наступні кроки для стандартизації даних у секторі охорони здоров’я:
- Визначення елементів стандартизації даних, що вибирають інформацію, яку потрібно зібрати та поширювати в секторі охорони здоров’я.
- Стандартні формати для електронного запису частин даних, включаючи послідовність і обробку помилок, відомі як формати обміну даними. Іншими прикладами стандартів обміну є інформаційні моделі, які визначають зв’язки між елементами даних у повідомленні та архітектурою документів для структурування елементів даних під час їх передачі.
- Елементи даних описуються, класифікуються та кодуються за допомогою термінології — медичної термінології та концепцій — а також мов вираження даних і синтаксису, які характеризують зв’язки між термінами та концепціями.
- Стандартні методи електронного представлення медичної літератури, клінічних рекомендацій та подібної інформації для підтримки прийняття рішень.
Найкращі практики стандартизації даних
Є кілька різних методів стандартизації ваших даних, але важлива послідовність форматування даних. Перш ніж вибрати будь-який підхід до стандартизації даних, важливо знати про такі практики:
#1. Визначте свої вимоги
Підприємства створюють багато даних, тому стандартизація цих даних є важливою для ефективного їх використання. Спочатку подивіться на різні типи даних, які ви маєте, і на те, як вони наразі впорядковані. Чи все в одному місці? Чи існує ряд форматів? Чи він актуальний і точний? Ви можете почати визначати місця, де стандартизація була б корисною, якщо ви чітко розумієте поточну ситуацію з даними.
Далі подумайте про цілі вашої компанії та вибір, який ви повинні зробити. Які типи інформації вам знадобляться, щоб зробити такі висновки? Чи полегшить стандартизація доступ до цих даних і їх аналіз?
#2. Проаналізуйте точки введення даних
Оцінюючи точки входу даних протягом усього процесу стандартизації даних, необхідно визначити ряд речей. Корисно спочатку визначити всі потенційні сайти введення даних і оцінити їх життєздатність, щоб спростити процедуру.
Оцінюючи точки введення даних, слід мати на увазі наступне:
- Джерело даних: чи інформація достовірна та правильна?
- Наскільки легко можна трансформувати дані в необхідний формат?
- Скільки там даних і чи можна ними керувати?
- Точки введення даних: чи вони прості у використанні та чітко визначені?
Пам’ятаючи про ці речі, ви можете оптимізувати процедуру стандартизації даних і гарантувати найвищий рівень якості даних.
#3. Визначте стандарти даних
Встановлення вказівок щодо організації та форматування даних є важливим під час роботи з ними. Роблячи це, ви можете переконатися, що всі у вашій компанії працюють згідно з тими самими презумпціями, і що дані можна легко обмінювати між різними системами та відділами. Стандарти даних — це правила або стандарти, які визначають, як упорядковувати та форматувати дані. Ви можете переконатися, що ваші дані є послідовними та простими у використанні, встановивши стандарти даних. Ви повинні вибрати формат, у якому мають зберігатися ваші дані. Текст, числа, дати та інші типи даних можна форматувати як дані.
#4. Очистіть свої дані
Очищення даних є одним із важливих етапів стандартизації даних. Це передбачає усунення будь-яких повторюваних, неточних або недійсних точок даних. Дані, введені в недійсне поле, не відповідають вимогам поля. Наприклад, поле номера телефону має містити лише цифри та, можливо, тире чи дужку. Усі подальші символи в цьому полі будуть недійсними. Неточні дані неправильно відображають те, що вони повинні означати. Наприклад, ім’я людини може з’явитися в місці, яке має містити її прізвище. Дані, ідентичні іншим точкам даних у тому самому наборі даних, називаються дублікатами даних.
Нормалізація даних може початися після очищення даних. Це передбачає встановлення єдиних інструкцій щодо введення та кодування даних.
#5. Застосуйте свої дані за допомогою платформи автоматизації даних
Ви можете зустріти багато різних форматів і типів даних. Це може ускладнити оцінку та інтерпретацію всіх даних. Однак дані можна стандартизувати, щоб спростити роботу з ними. Використання платформи автоматизації даних є одним із способів досягти цього.
Ваші дані можна нормалізувати так, щоб усі вони були в одному форматі за допомогою програмного забезпечення для автоматизації даних. Це значно спростить роботу з ним і його аналіз. Платформу автоматизації даних також можна використовувати для стандартизації типів даних. Роблячи це, ви можете переконатися, що всі ваші дані мають однаковий формат, що значно спростить роботу з ними.
Чому стандартизація даних важлива
Кожна система має унікальний набір обмежень, який створює різні моделі даних та їх визначення. Через це вам може знадобитися змінити дані, перш ніж будь-який бізнес-процес зможе використовувати їх належним чином. Як правило, стандартизація даних є важливою:
#1. Збіг вхідних і вихідних даних
В організації є численні інтерфейси, де обмінюються точками даних від партнерів або постачальників, які є зовнішніми зацікавленими сторонами. Важливо, щоб дані відповідали необхідному стандарту щоразу, коли вони надходять на підприємство або залишають його; інакше плутанина нестандартизованих даних лише погіршується.
#2. Підготуйте дані для BI або Analytics.
Одні й ті самі дані можуть бути представлені різними способами, але більшість систем BI не розроблені для обробки всіх потенційних способів представлення значень даних, що може призвести до непослідовної обробки даних з однаковим значенням. Це може призвести до отримання спотворених або помилкових результатів BI. Як наслідок, щоб отримати точну, цінну інформацію, дані потрібно спочатку очистити, стандартизувати та видалити дублікати, перш ніж надсилати їх у системи BI.
#3. Об’єднайте сутності, щоб позбутися дублювання
Одним із найбільших ризиків для якості даних, з якими стикаються підприємства, є дублювання даних. Усунення повторюваних записів для одного й того самого елемента (клієнта, продукту, місця чи працівника) є необхідним для продуктивної та безпомилкової роботи компанії, а ефективний процес дедуплікації даних вимагає дотримання стандартів якості даних.
#4. Розподіл даних між відділами
Дані мають бути представлені у зрозумілий для всіх спосіб, якщо вони мають надаватися між відділами. Більшість підприємств мають інформацію про клієнтів у CRM, яку можуть зрозуміти працівники відділу продажів і маркетингу. Це може призвести до затримок у виконанні завдань і перешкод для продуктивності команди.
Стандартизація даних проти нормалізації
Машинне навчання часто використовує методи попередньої обробки даних нормалізації та стандартизації. Обидва підходи можуть бути корисними за певних обставин, і кожен має свої власні переваги.
Процес нормалізації використовується для масштабування числових даних у певному діапазоні. Коли змінні функції мають кілька одиниць вимірювання, і ми хочемо розмістити їх усі в одному масштабі, цей метод корисний. Ми можемо використовувати нормалізацію, щоб привести дані про зріст і вагу в одному масштабі, наприклад, якщо зріст вимірюється в сантиметрах, а вага в кілограмах. Дані масштабуються шляхом нормалізації від 0 до 1, де 0 — найменше значення, а 1 — найбільше значення.
Іншим методом масштабування числових даних є стандартизація. За допомогою цього методу дані змінюються, щоб мати одиничну дисперсію та нульове середнє значення. Якщо в даних є викиди, і ми хочемо зменшити їх вплив, ця стратегія корисна. Дані, які пройшли стандартизацію, масштабуються до середнього значення 0 і стандартного відхилення 1.
Розмір даних є основною відмінністю між нормалізацією та стандартизацією. У той час як стандартизація масштабує дані, щоб отримати середнє значення 0 і стандартне відхилення 1, нормалізація масштабує дані від 0 до 1. Стандартизація зазвичай використовується для усунення впливу викидів із даних, тоді як нормалізація зазвичай використовується для масштабування всіх функцій .
Які кроки для стандартизації даних?
Чотири прості кроки процесу стандартизації даних: визначення, тестування, перетворення та повторне тестування.
Які є 4 типи стандартизації?
Існує щонайменше чотири стадії стандартизації: еталонна, уніфікованість, взаємозамінність і сумісність.
Які основні принципи стандартизації?
Наступні цілі стандартизації: пристосувати продукт, процес або послугу для використання за призначенням; контролювати різноманітність, використовуючи ідеальну кількість типів або розмірів; забезпечити сумісність різноманітних продуктів; забезпечити охорону здоров'я, безпеки та навколишнього середовища; тощо. Основним принципом стандартизації є консенсус.
Що таке методи стандартизації?
В епідеміологічних дослідженнях існує два методи стандартизації, які можна розрізнити за тим, чи використовується розподіл населення як стандарт (прямий метод) чи набір конкретних показників використовується як стандарт (непрямий підхід).
Що таке простий приклад стандартизації?
Одним із прикладів стандартизації є Загальноприйняті принципи бухгалтерського обліку (GAAP), яких компанії повинні дотримуватись під час складання річної фінансової звітності або звітності.
Які 4 ключові елементи стандартизованої роботи?
Тактовий час, балансування лінії, послідовність роботи та стандартний виробничий запас є чотирма основними компонентами стандартизованої роботи.
схожі повідомлення
- MRR: Що таке MRR (щомісячний регулярний дохід)?
- ІНСТРУМЕНТИ БІЗНЕС-ІНТЕЛЕКТУ: значення, найкращі інструменти та керівництво
- НОМЕР ЗАЯВИ: Визначення та як це працює
- Теорія життєвого циклу продукту: посібник із етапів і прикладів
- СПЕЦІАЛІСТ З ВПРОВАДЖЕННЯ: що це таке та що вони роблять?
- ЩО ТАКЕ ГОЛОВНИЙ ОФІЦЕР? Визначення та як ним стати
- СТАРШИЙ МЕНЕДЖЕР ПРОДУКТІВ: що вони роблять і як їм стати?
посилання
