Các doanh nghiệp dựa vào các hoạt động hiệu quả và một trong những thành phần quan trọng nhất là bảo toàn dữ liệu có cấu trúc trên một số hệ thống. Có thể khó chuẩn hóa dữ liệu giữa các bộ phận trong doanh nghiệp của bạn hoặc trên toàn bộ tổ chức. Sự thật là mọi bộ phận đều có quyền truy cập vào thông tin họ yêu cầu để hoàn thành nhiệm vụ của mình mà không phải lo lắng về việc tìm hiểu các định dạng mới và các vấn đề về tính toàn vẹn của dữ liệu có thể tránh được khi có các tiêu chuẩn dữ liệu rõ ràng, nhất quán. Bài đăng này sẽ giải thích cách tiêu chuẩn hóa dữ liệu hiện đang được thực hiện trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các phương pháp hay nhất của lĩnh vực này và lý do tại sao điều này lại quan trọng đối với doanh nghiệp hiện đại.
Chuẩn hóa dữ liệu
Chuẩn hóa dữ liệu biến dữ liệu thành định dạng được máy tính nhận dạng và hiểu được. Điều này rất quan trọng vì nó cho phép chia sẻ dữ liệu và sử dụng dữ liệu hiệu quả giữa các hệ thống khác nhau. Sẽ khó có nhiều cách khác nhau để giao tiếp và trao đổi thông tin nếu không có tiêu chuẩn dữ liệu. Việc bảo toàn chất lượng dữ liệu cũng phụ thuộc vào việc chuẩn hóa dữ liệu. Việc phát hiện các vấn đề và đảm bảo rằng dữ liệu đáng tin cậy khi được tiêu chuẩn hóa sẽ đơn giản hơn đáng kể. Đảm bảo những người ra quyết định có quyền truy cập vào thông tin chính xác và đáng tin cậy là rất quan trọng.
Nói chung, tiêu chuẩn hóa dữ liệu là điều cần thiết để đảm bảo rằng thông tin có thể truy cập và sử dụng được. Chúng tôi sẽ không thể sử dụng và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả nếu không có nó.
Chuẩn hóa dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe
Tiêu chuẩn hóa dữ liệu là các phương pháp, giao thức, thuật ngữ và thông số kỹ thuật để thu thập, trao đổi, lưu trữ và truy xuất thông tin liên quan đến các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, chẳng hạn như hồ sơ y tế, thuốc men, hình ảnh X quang, thanh toán và bồi hoàn, thiết bị y tế và hệ thống giám sát, và hành chính thủ tục. Định nghĩa này bao gồm tiêu chuẩn hóa dữ liệu trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe.
Thực hiện các bước sau để chuẩn hóa dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe:
- Định nghĩa các yếu tố tiêu chuẩn hóa dữ liệu lựa chọn thông tin sẽ được thu thập và chia sẻ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
- Các định dạng tiêu chuẩn để ghi điện tử các phần dữ liệu, bao gồm trình tự và xử lý lỗi, được gọi là định dạng trao đổi dữ liệu. Các mô hình thông tin xác định các kết nối giữa các mục dữ liệu trong một thông báo và kiến trúc tài liệu để cấu trúc các phần tử dữ liệu khi chúng được truyền đi là những ví dụ khác về các tiêu chuẩn trao đổi.
- Các mục dữ liệu được mô tả, phân loại và mã hóa bằng cách sử dụng các thuật ngữ—thuật ngữ và khái niệm y tế—cũng như ngôn ngữ biểu thức dữ liệu và cú pháp đặc trưng cho các kết nối giữa các thuật ngữ và khái niệm.
- Các kỹ thuật tiêu chuẩn để trình bày điện tử tài liệu y tế, khuyến nghị lâm sàng và thông tin tương tự để hỗ trợ quyết định.
Thực tiễn tốt nhất về chuẩn hóa dữ liệu
Có một vài phương pháp khác nhau để chuẩn hóa dữ liệu của bạn, nhưng tính nhất quán trong cách định dạng dữ liệu của bạn là rất quan trọng. Trước khi chọn bất kỳ phương pháp chuẩn hóa dữ liệu nào, điều quan trọng là phải biết các thực tiễn sau:
#1. Xác định yêu cầu của bạn
Các doanh nghiệp tạo ra rất nhiều dữ liệu, vì vậy việc chuẩn hóa dữ liệu đó là điều cần thiết để tận dụng tốt dữ liệu đó. Nhìn vào các loại dữ liệu khác nhau mà bạn có và cách chúng hiện được sắp xếp trước tiên. Là tất cả mọi thứ ở một điểm? Tồn tại một loạt các định dạng? Là nó hiện tại và chính xác? Bạn có thể bắt đầu xác định những nơi mà tiêu chuẩn hóa sẽ có lợi nếu bạn hiểu rõ về tình hình dữ liệu hiện tại của mình.
Tiếp theo, hãy nghĩ về các mục tiêu của công ty bạn và những lựa chọn bạn phải thực hiện. Những loại thông tin bạn sẽ yêu cầu để đạt được những kết luận đó? Việc tiêu chuẩn hóa có giúp bạn truy cập và phân tích dữ liệu đó dễ dàng hơn không?
#2. Phân tích các điểm nhập dữ liệu
Khi đánh giá các điểm nhập dữ liệu trong suốt quá trình chuẩn hóa dữ liệu, một số điều cần được xác định. Việc xác định ban đầu tất cả các trang web nhập dữ liệu tiềm năng và đánh giá khả năng tồn tại của chúng để hợp lý hóa quy trình sẽ có lợi.
Khi đánh giá các điểm nhập dữ liệu, một số điều cần lưu ý là:
- Nguồn dữ liệu: Thông tin có đáng tin cậy và chính xác không?
- Làm thế nào dễ dàng dữ liệu có thể được chuyển đổi sang định dạng cần thiết?
- Có bao nhiêu dữ liệu ở đó và nó có thể quản lý được không?
- Các điểm nhập dữ liệu: Chúng có dễ sử dụng và được xác định rõ không?
Bằng cách ghi nhớ những điều này, bạn có thể hợp lý hóa quy trình chuẩn hóa dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu ở mức cao nhất.
#3. Xác định tiêu chuẩn dữ liệu
Đặt ra các nguyên tắc cho việc tổ chức và định dạng dữ liệu là điều cần thiết khi làm việc với nó. Bằng cách này, bạn có thể đảm bảo rằng mọi người trong công ty của bạn hoạt động theo cùng một giả định và dữ liệu đó có thể được chia sẻ dễ dàng giữa các hệ thống và phòng ban khác nhau. Chuẩn dữ liệu là các quy định hoặc tiêu chuẩn quy định cách sắp xếp và định dạng dữ liệu. Bạn có thể đảm bảo rằng dữ liệu của mình nhất quán và dễ sử dụng bằng cách đặt tiêu chuẩn dữ liệu. Bạn phải chọn định dạng mà dữ liệu của bạn sẽ được lưu trữ. Văn bản, số, ngày và các loại dữ liệu khác đều có thể được định dạng dưới dạng dữ liệu.
#4. Làm sạch dữ liệu của bạn
Làm sạch dữ liệu của bạn là một trong những giai đoạn quan trọng của quá trình chuẩn hóa dữ liệu. Điều này đòi hỏi phải loại bỏ mọi điểm dữ liệu trùng lặp, không chính xác hoặc không hợp lệ. Dữ liệu được nhập vào trường không hợp lệ không phù hợp với yêu cầu của trường. Ví dụ: trường số điện thoại chỉ nên chứa số và có thể là dấu gạch ngang hoặc dấu ngoặc đơn. Bất kỳ ký tự nào khác sẽ không hợp lệ trong trường đó. Dữ liệu không chính xác không phản ánh đúng ý nghĩa của nó. Chẳng hạn, tên của một người có thể xuất hiện trong một khoảng trống được cho là chứa họ của họ. Dữ liệu giống hệt với một điểm dữ liệu khác trong cùng một tập dữ liệu được gọi là dữ liệu trùng lặp.
Chuẩn hóa dữ liệu có thể bắt đầu khi dữ liệu của bạn đã được làm sạch. Điều này đòi hỏi phải thiết lập các hướng dẫn thống nhất cho việc nhập và mã hóa dữ liệu.
#5. Áp dụng dữ liệu của bạn với Nền tảng tự động hóa dữ liệu
Có nhiều định dạng và loại dữ liệu khác nhau mà bạn có thể bắt gặp. Điều này có thể gây khó khăn cho việc đánh giá và giải thích tất cả dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu có thể được chuẩn hóa để làm việc với nó đơn giản hơn. Sử dụng một nền tảng tự động hóa dữ liệu là một cách để thực hiện điều này.
Dữ liệu của bạn có thể được chuẩn hóa để tất cả có cùng định dạng với việc sử dụng phần mềm tự động hóa dữ liệu. Điều này có thể giúp làm việc và phân tích nó đơn giản hơn nhiều. Một nền tảng tự động hóa dữ liệu cũng có thể được sử dụng để chuẩn hóa các loại dữ liệu. Bằng cách này, bạn có thể đảm bảo rằng tất cả dữ liệu của mình có cùng định dạng, điều này sẽ giúp làm việc với dữ liệu đơn giản hơn nhiều.
Tại sao tiêu chuẩn hóa dữ liệu lại quan trọng
Mỗi hệ thống có một tập hợp các ràng buộc duy nhất, tạo ra các mô hình dữ liệu riêng biệt và định nghĩa của chúng. Do đó, bạn có thể cần thay đổi dữ liệu trước khi bất kỳ quy trình kinh doanh nào có thể sử dụng dữ liệu đúng cách. Thông thường, sau đây là một số tầm quan trọng của việc chuẩn hóa dữ liệu:
#1. Khớp dữ liệu vào hoặc ra
Có nhiều giao diện trong một tổ chức nơi các điểm dữ liệu từ các đối tác hoặc nhà cung cấp là các bên liên quan bên ngoài được trao đổi. Điều cần thiết là dữ liệu phải phù hợp với tiêu chuẩn cần thiết bất cứ khi nào dữ liệu vào hoặc ra khỏi doanh nghiệp; nếu không, mớ hỗn độn dữ liệu không được chuẩn hóa chỉ trở nên tồi tệ hơn.
#2. Nhận dữ liệu sẵn sàng cho BI hoặc Analytics.
Cùng một dữ liệu có thể được biểu diễn theo nhiều cách khác nhau, nhưng hầu hết các hệ thống BI không được thiết kế để xử lý mọi cách thức tiềm năng mà các giá trị dữ liệu có thể được biểu diễn, điều này có thể dẫn đến việc xử lý dữ liệu có cùng ý nghĩa không nhất quán. Điều này có thể dẫn đến kết quả BI bị lệch hoặc sai. Do đó, để có được thông tin chi tiết chính xác, đáng giá, dữ liệu trước tiên phải được làm sạch, chuẩn hóa và loại bỏ trùng lặp trước khi được đưa vào hệ thống BI.
#3. Hợp nhất các thực thể để thoát khỏi sự trùng lặp
Một trong những rủi ro lớn nhất đối với chất lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp phải đối mặt là sao chép dữ liệu. Việc loại bỏ các bản ghi trùng lặp cho cùng một mặt hàng (dù là khách hàng, sản phẩm, địa điểm hay nhân viên) là cần thiết để hoạt động của công ty hiệu quả và không có lỗi, đồng thời quy trình chống trùng lặp dữ liệu hiệu quả đòi hỏi bạn phải tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu.
#4. Phân phối dữ liệu giữa các phòng ban
Dữ liệu phải được trình bày theo cách rõ ràng đối với mọi người nếu nó được chia sẻ giữa các bộ phận. Hầu hết các doanh nghiệp đều có thông tin khách hàng trong CRM mà nhân viên bán hàng và tiếp thị có thể hiểu được. Điều này có thể gây ra sự chậm trễ trong việc hoàn thành nhiệm vụ và rào cản năng suất cho nhóm.
Chuẩn hóa dữ liệu vs Chuẩn hóa
Học máy thường sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu chuẩn hóa và chuẩn hóa. Cả hai cách tiếp cận đều có thể hữu ích trong một số trường hợp nhất định và mỗi cách đều có những ưu điểm riêng biệt.
Quá trình chuẩn hóa được sử dụng để chia tỷ lệ dữ liệu số trong một phạm vi nhất định. Khi các biến tính năng có nhiều đơn vị đo lường và chúng tôi muốn đặt tất cả chúng trên cùng một thang đo, thì phương pháp này rất hữu ích. Chẳng hạn, chúng ta có thể sử dụng phép chuẩn hóa để đưa dữ liệu chiều cao và cân nặng về cùng một thang đo nếu chiều cao được đo bằng cm và cân nặng tính bằng kilôgam. Dữ liệu được chia tỷ lệ bằng cách chuẩn hóa từ 0 đến 1, trong đó 0 là giá trị nhỏ nhất và 1 là giá trị lớn nhất.
Một phương pháp khác để mở rộng dữ liệu số là tiêu chuẩn hóa. Với phương pháp này, dữ liệu được sửa đổi để có phương sai đơn vị và giá trị trung bình bằng không. Khi có dữ liệu ngoại lệ và chúng tôi muốn giảm tác động của chúng, chiến lược này sẽ hữu ích. Dữ liệu đã trải qua quá trình chuẩn hóa được chia tỷ lệ để có giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1.
Kích thước của dữ liệu là sự khác biệt chính giữa chuẩn hóa và tiêu chuẩn hóa. Trong khi tiêu chuẩn hóa chia tỷ lệ dữ liệu để có giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1, thì quá trình chuẩn hóa sẽ chia tỷ lệ dữ liệu trong khoảng từ 0 đến 1. Tiêu chuẩn hóa thường được sử dụng để loại bỏ tác động của các giá trị ngoại lai khỏi dữ liệu trong khi chuẩn hóa thường được sử dụng để mở rộng quy mô tất cả các tính năng .
Các bước để chuẩn hóa dữ liệu là gì?
Bốn bước đơn giản của quy trình chuẩn hóa dữ liệu là xác định, kiểm tra, biến đổi và kiểm tra lại.
4 loại tiêu chuẩn hóa là gì?
Có ít nhất bốn giai đoạn tiêu chuẩn hóa: tham chiếu, tính phổ biến, khả năng thay thế lẫn nhau và khả năng tương thích.
Các nguyên tắc cơ bản của tiêu chuẩn hóa là gì?
Sau đây là các mục tiêu của tiêu chuẩn hóa: để phù hợp với một sản phẩm, quy trình hoặc dịch vụ cho mục đích sử dụng của nó; để kiểm soát sự đa dạng bằng cách sử dụng số lượng lý tưởng các loại hoặc kích cỡ; để đảm bảo khả năng tương thích của các sản phẩm đa dạng; để cung cấp sức khỏe, an toàn và bảo vệ môi trường; v.v... Đồng thuận là nguyên lý cơ bản của tiêu chuẩn hóa.
Phương pháp tiêu chuẩn hóa là gì?
Trong các cuộc điều tra dịch tễ học, có hai kỹ thuật tiêu chuẩn hóa có thể được phân biệt bằng cách sử dụng phân bố dân số làm tiêu chuẩn (phương pháp trực tiếp) hay một tập hợp các tỷ lệ cụ thể được sử dụng làm tiêu chuẩn (phương pháp gián tiếp).
Một ví dụ đơn giản về tiêu chuẩn hóa là gì?
Nguyên tắc kế toán được chấp nhận chung (GAAP) mà các doanh nghiệp phải tuân thủ khi lập hoặc báo cáo báo cáo tài chính hàng năm là một ví dụ về tiêu chuẩn hóa.
4 yếu tố chính của công việc được tiêu chuẩn hóa là gì?
Takt time, cân bằng dây chuyền, trình tự công việc và hàng tồn trong quá trình tiêu chuẩn là bốn thành phần cơ bản của công việc được tiêu chuẩn hóa.
bài viết liên quan
- MRR: MRR (Doanh thu Định kỳ Hàng tháng) là gì?
- CÔNG CỤ TRÍ TUỆ KINH DOANH: Ý nghĩa, Công cụ tốt nhất và Hướng dẫn
- SỐ YÊU CẦU: Định nghĩa & Cách thức hoạt động
- Lý thuyết vòng đời sản phẩm: Hướng dẫn về các giai đoạn & ví dụ
- CHUYÊN GIA THỰC HIỆN: Nó Là Gì & Chúng Làm Gì?
- THƯ TRƯỞNG NHÂN DÂN LÀ GÌ? Định nghĩa & Làm thế nào để trở thành một
- GIÁM ĐỐC SẢN PHẨM CAO CẤP: Họ làm gì và bạn trở thành như thế nào?
dự án
