企业依赖于有效的运营，最关键的组成部分之一是跨多个系统保存结构化数据。 跨业务部门或整个组织的数据标准化可能很困难。 事实是，每个部门都可以访问完成任务所需的信息，而不必担心学习新格式，并且当制定明确、一致的数据标准时，可以避免数据完整性问题。 这篇文章将解释目前医疗保健领域如何进行数据标准化、其最佳实践，以及为什么它对现代商业如此重要。
数据标准化
数据标准化将数据转换为计算机可以识别和理解的格式。 这很重要，因为它可以实现不同系统之间的数据共享和高效的数据利用。 如果没有数据标准，各种方式都很难沟通和交换信息。 数据质量的保持还取决于数据标准化。 标准化后，发现问题并确保数据可靠会变得更加简单。 确保决策者能够获得准确且值得信赖的信息至关重要。
一般来说，标准化数据对于确保信息可访问和可用至关重要。 没有它，我们将无法有效地使用和管理数据。
医疗保健数据标准化
数据标准化是指收集、交换、存储和检索与医疗保健应用相关的信息的方法、协议、术语和规范，例如病历、药物、放射图像、支付和报销、医疗设备和监控系统以及行政管理等。程序。 该定义包括医疗保健背景下的数据标准化。
医疗保健行业的数据标准化可采取以下步骤：
- 数据标准化元素的定义选择在医疗保健领域收集和共享的信息。
- 用于电子记录数据片段（包括排序和错误处理）的标准格式被称为数据交换格式。 指定消息中的数据项之间的连接的信息模型和用于在传输数据元素时构建数据元素的文档体系结构是交换标准的进一步示例。
- 使用术语（医学术语和概念）以及表征术语和概念之间联系的数据表达语言和语法来描述、分类和编码数据项。
- 用于以电子方式呈现医学文献、临床建议和类似信息以提供决策支持的标准技术。
数据标准化最佳实践
数据标准化有几种不同的做法，但数据格式的一致性很重要。 在选择任何数据标准化方法之前，了解以下实践至关重要：
#1. 确定您的要求
企业会生成大量数据，因此标准化数据对于充分利用数据至关重要。 首先查看您拥有的不同类型的数据以及它们当前的排列方式。 一切都在一处吗？ 是否存在多种格式？ 它是最新且准确的吗？ 如果您清楚地了解当前的数据情况，您就可以开始查明标准化有优势的地方。
接下来，考虑一下您公司的目标以及您必须做出的选择。 您需要哪些类型的信息才能得出这些结论？ 标准化会让您更轻松地访问和分析这些数据吗？
#2. 分析数据输入点
在评估整个数据标准化过程中的数据入口点时，需要确定许多事情。 最初确定所有潜在的数据输入站点并评估其可行性以简化程序是有益的。
在评估数据输入点时，需要记住的一些事项是：
- 数据来源：信息可信且正确吗？
- 数据转换成所需格式的容易程度如何？
- 有多少数据，是否可以管理？
- 数据输入点：它们是否易于使用且定义明确？
通过牢记这些事项，您可以简化数据标准化程序并保证最高水平的数据质量。
＃3。 定义数据标准
在使用数据时，为数据的组织和格式化制定指导方针至关重要。 通过这样做，您可以确保公司中的每个人都在相同的假设下运作，并且数据可以在不同系统和部门之间轻松共享。 数据标准是规定如何排列和格式化数据的法规或标准。 您可以通过设置数据标准来确保您的数据一致且易于使用。 您必须选择存储数据的格式。 文本、数字、日期和其他类型的数据都可以格式化为数据。
＃4。 清理您的数据
清理数据是数据标准化的关键阶段之一。 这需要消除任何重复、不准确或无效的数据点。 在无效字段中输入的数据不符合该字段的要求。 例如，电话号码字段应该只包含数字，可能还包含破折号或括号。 任何其他字符在该字段中都将无效。 不准确的数据不能正确反映其应有的含义。 例如，一个人的名字可能会出现在本应带有其姓氏的空间中。 与同一数据集中的另一个数据点相同的数据称为重复数据。
当数据被清理后，数据标准化就可以开始。 这需要建立统一的数据输入和编码指南。
＃5。 通过数据自动化平台应用您的数据
您可能会遇到许多不同格式和类型的数据。 这可能会使评估和解释所有数据变得困难。 不过，可以对数据进行标准化，以使其更易于使用。 使用数据自动化平台是实现这一目标的一种方法。
使用数据自动化软件可以对您的数据进行标准化，使其全部采用相同的格式。 这可以使使用和分析它变得更加简单。 数据自动化平台也可用于标准化数据类型。 通过这样做，您可以确保所有数据都采用相同的格式，这将使使用它变得更加简单。
为什么数据标准化很重要
每个系统都有一组独特的约束，这些约束会产生不同的数据模型及其定义。 因此，您可能需要先更改数据，然后任何业务流程才能正确使用它。 通常，数据标准化的一些重要性如下：
#1. 使传入或传出数据匹配
组织内有许多接口，可以交换来自外部利益相关者的合作伙伴或供应商的数据点。 数据进入或离开企业时必须符合必要的标准； 否则，非标准化的数据混乱只会变得更糟。
#2. 为 BI 或分析准备好数据。
相同的数据可以通过多种方式表示，但大多数 BI 系统并非旨在处理数据值可能表示的所有潜在方式，这可能会导致对具有相同含义的数据进行不一致的处理。 这可能会导致 BI 结果出现偏差或错误。 因此，为了获得准确、有价值的见解，数据在输入 BI 系统之前必须首先进行清理、标准化和重复数据删除。
＃3。 合并实体以消除重复
企业面临的数据质量最大风险之一是数据重复。 消除同一项目（无论是客户、产品、位置还是员工）的重复记录对于高效且无差错的公司运营来说是必要的，而高效的重复数据删除流程要求您遵守数据质量标准。
＃4。 在部门之间分配数据
如果要在部门之间共享数据，则必须以每个人都清楚的方式呈现数据。 大多数企业在 CRM 中都有销售和营销人员可以理解的客户信息。 这可能会导致任务完成延迟和团队生产力障碍。
数据标准化与标准化
机器学习经常使用标准化和标准化的数据预处理技术。 这两种方法在某些情况下都可能有所帮助，并且每种方法都有其独特的优点。
标准化过程用于将数值数据缩放到一定范围内。 当特征变量有多个测量单位并且我们希望将它们放在同一尺度上时，此方法很有用。 我们可以使用归一化将身高和体重数据放在同一比例上，例如，如果身高以厘米为单位，体重以公斤为单位。 数据通过 0 到 1 之间的标准化进行缩放，其中 0 是最小值，1 是最大值。
缩放数值数据的另一种方法是标准化。 使用此方法，数据被修改为具有单位方差和零均值。 当数据中存在异常值并且我们希望减少其影响时，此策略会很有帮助。 经过标准化处理的数据的平均值为 0，标准差为 1。
数据的大小是标准化和标准化之间的主要区别。 标准化将数据缩放为均值 0、标准差为 1，而标准化将数据缩放在 0 和 1 之间。标准化通常用于消除数据中异常值的影响，而标准化通常用于放大所有特征。
数据标准化的步骤是什么？
数据标准化过程的四个简单步骤是定义、测试、转换和重新测试。
标准化有哪四种类型？
标准化至少有四个阶段：参考性、通用性、互换性和兼容性。
标准化的基本原则是什么？
以下是标准化的目标： 使产品、流程或服务适合其预期用途； 通过采用理想数量的类型或尺寸来控制品种； 确保不同产品的兼容性； 提供健康、安全和环境保护； 共识是标准化的基本原则。
什么是标准化方法？
在流行病学调查中，有两种标准化技术，可以通过以人群分布为标准（直接法）或以一组特定比率为标准（间接法）来区分。
什么是标准化的简单例子？
企业在制作或报告年度财务报表时必须遵守的公认会计原则（GAAP）就是标准化的一个例子。
标准化工作的 4 个关键要素是什么？
节拍时间、生产线平衡、工作顺序和标准在制品库存是标准化工作的四个基本组成部分。
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参考资料
