医保管理信息系统数据仓库的设计

文：鼎捷ERP

作者：鼎捷软件 | 发布时间：2012-11-30 14:50:34

    下面以某市医保(医疗保险的简称)数据仓库的设计为例，简要说明数据仓库的设计过程。
    1．医保的业务分析
    由于某市比较重视医保的发展，某市医保体系的信息化建设已涵盖了实时交易、个人账户管理、医保事务管理、医保服务点管理、统计查询、监督管理、审核结算管理、保障卡交换和顾客服务系统等多项业务。但建设的初期缺乏严格的整体规划，使数据缺乏标准化和完整性，而且每个子系统都有各自的业务数据，形成数据孤岛，导致数据杂乱、冗余和数据交换繁杂，造成了数据的综合分析、利用能力不足，影响了医保管理的时效性，使决策者难以及时获得医疗状况的宏观情况。此外，从业务子系统中采集的各种基础数据量约有500GB，并且随着医保数据采集力度加大，数据量按每月50GB左右的速度急速增长。按此预测，未来数据中心存储的数据量将达到TB级或PB级，医保管理信息系统将负载庞大的数据。
    该市医保管理部门决定采用数据仓库建立集成的数据平台，以整合各分布系统源的数据，提高医保管理的综合分析能力，及时、有效地反映医保基金的运作情况。
    2．医保数据仓库系统架构
    图3．11所示是该市医保数据仓库系统的架构图。从图中可以看出，医保数据仓库的设计采用了典型的数据仓库三层架构。从数据源到较终分析结果呈现给用户，中间经过数据获取、数据管理和信息传递等过程。

    (1)数据获取。采用ETL工具从分布异构的数据源抽取相关的源数据，经过转化、清洗，装载到操作型数据存储(ODS)中。操作型数据存储提供当前操作型数据的统一视图，其中的数据以日为单位或以自定义的时间间隔进行定时更新，提供短期业务分析，例如日常报表等。此外，还可以使用ETL工具，把存储在外部数据源的数据或操作型数据批量加载到数据仓库中。
    (2)数据管理。根据目前500GB的基础数据量和每月大约50GB的增长速度，可以预测未来该市医保数据仓库存储的数据量将达到TB或PB级。在数据仓库的设计中，考虑现有业务系统核心数据库的加载速度和转换复杂度，医保系统选用了Oracle数据仓库管理系统，利用其分区技术，把数据仓库划分为主仓库、元数据库和数据集市。Oracle数据仓库管理系统提供了一个多维OLAP(MOLAP)服务器OracleExpressServer，使用多维模型存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库。在整个医保数据仓库解决方案实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而把详细数据存储在Oracle关系数据库中。当需要详细数据时，OracleExpressServer通过SQL语句访问关系数据库。
    (3)信息传递。该市医保数据仓库系统在信息传递设计中利用Hyperion Essbase套件设计了OLAP模型，先由业务人员制定需求，然后根据业务需求明确OLAP主题，并建立相应的映射数据。此外，根据业务人员习惯用MicrosoftOffice查看报表的特点，在展现层保留了原有Word、Excel等报表模式，利用HyperionEssbase的OfficeAddin模块进行基于MicrosoftOffice的报表分析。
    3．医保数据ETL
    如图3．12所示，在医保数据仓库设计时，ETL采用中间文件(采用OracleDUMP、JAR等文件格式)的间接加载和不含中间文件的直接加载等模式实现。

    根据业务特征，医保数据仓库ETL过程大致如下。
    (1)预处理。预处理主要是为ETL做准备，包括清空工作区、定义数据源、检查目标数据仓库、定义ETL规则和数据映像等。
    (2)数据的批处理。数据的批处理主要包含数据的批处理加载。
    (3)维表的加载。维表的加载特别要注意维的对应和比较。
    (4)事实表加载。参照维表，查找相关主键进行事实表加载。
    (5)日志检测。日志检测可以监控数据加载的过程。
    4．建立数据集市
    为了满足某些特定业务需求，提高分析的性能，在该市医保数据仓库OA系统中还设计了日常分析、监督审核和顾客关系等数据集市。这些数据集市在设计时采用了“自顶向下”的模式。图3．13所示是“带反馈的并行开发”模式，即在一个全局性数据仓库模型的指导下，并行设计数据集市和数据仓库，避免数据集市设计的盲目性，并减少数据集市之间的数据冗余和不一致性。此外，数据仓库的设计还采用了反馈模式，即提出新需求后移交给数据集市，数据集市的需求也不断汇总到数据仓库。