1.2 醫(yī)院數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)
　　醫(yī)院數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)中存在一個(gè)關(guān)鍵的爭(zhēng)論就是如何規(guī)劃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為應(yīng)該采用“自頂向下”的整體方法，一次性地創(chuàng)建整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這種方法不適應(yīng)中國(guó)的醫(yī)療界現(xiàn)狀。大多數(shù)醫(yī)院并沒(méi)有配置完整的IT系統(tǒng)，一般建設(shè)只有HIS，部分醫(yī)院可能會(huì)有PACS和LIS，這種現(xiàn)狀無(wú)法一次性完成整體創(chuàng)建。此外，這種方式也無(wú)法適應(yīng)未來(lái)的業(yè)務(wù)調(diào)整。另一種是“自底向上”的觀點(diǎn)，認(rèn)為可將各種無(wú)關(guān)的、迥異的數(shù)據(jù)集市裝配成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這種方法比較適合醫(yī)院目前的現(xiàn)狀，這也是本文所采用的方法。但為避免最終數(shù)據(jù)的不兼容，使各個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)能集成為企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，需要共享一致性的維度。因此，本文采用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)總線結(jié)構(gòu)的形式。
　　在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)當(dāng)中，要避免對(duì)構(gòu)建角色和作用的混淆。在開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境時(shí)，有四個(gè)相互分離的獨(dú)特構(gòu)件需要考慮：操作型源系統(tǒng)、數(shù)據(jù)聚集環(huán)節(jié)、數(shù)據(jù)展示環(huán)節(jié)與數(shù)據(jù)存取工具^[1]。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成結(jié)構(gòu)^[2]如圖2所示。操作型源系統(tǒng)即HIS、PACS等系統(tǒng)；數(shù)據(jù)聚集環(huán)節(jié)主要是清理建立一致維度，如病人維度、醫(yī)生維度、時(shí)間維度等；數(shù)據(jù)展示環(huán)節(jié)主要是確定面向主題的數(shù)據(jù)集市，如掛號(hào)業(yè)務(wù)和處方業(yè)務(wù)等，通過(guò)一致的維度集成各個(gè)數(shù)據(jù)集市；數(shù)據(jù)存取工具主要是各種分析報(bào)表和數(shù)據(jù)挖掘" title="數(shù)據(jù)挖掘">數(shù)據(jù)挖掘，如數(shù)據(jù)透視服務(wù)、Web查詢等。

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1.3 維度建模技術(shù)的選擇策略
　　維度建模是指用于數(shù)據(jù)建模的特殊規(guī)范，與之對(duì)應(yīng)的是實(shí)體-關(guān)系（E-R）模型，它是經(jīng)常應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種邏輯設(shè)計(jì)技術(shù)。該技術(shù)試圖采用某種直觀的標(biāo)準(zhǔn)框架結(jié)構(gòu)來(lái)表現(xiàn)數(shù)據(jù)，并且允許進(jìn)行高性能存取。而實(shí)體-關(guān)系模型的目標(biāo)在于去除各種冗余，努力達(dá)到第三范式的要求，避免各種操作異常。也正是因?yàn)檫@個(gè)原因，實(shí)體-關(guān)系模型不便于分析，它只適合于各種操作數(shù)據(jù)的跟蹤。維度模型的主要部件是事實(shí)表和維度表。在醫(yī)院進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，醫(yī)院的各類人員正是從醫(yī)生、病人、藥品維度等理解業(yè)務(wù)的，這種模型充分反映了用戶眼里所認(rèn)可的業(yè)務(wù)。
　　多維模型有兩種基本架構(gòu):星型模式和雪花模式。在星型模式中，事實(shí)表整個(gè)模式的中心。事實(shí)表的字段通常由一群主鍵與一些分析匯總數(shù)值字段所組成。而這一群主鍵的值往往又依靠其四周相關(guān)的維表的主鍵值構(gòu)成星型模型。從主鍵與外表鍵的依存關(guān)系來(lái)看，星型模式適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的環(huán)境中。在雪花模式中，多數(shù)經(jīng)過(guò)雪花處理的表使數(shù)據(jù)展示變得復(fù)雜，而且雪花模型所提倡的維護(hù)容易性事實(shí)上也沒(méi)有什么實(shí)際意義，因?yàn)閿?shù)據(jù)加載到展示環(huán)節(jié)的維度方案發(fā)生之前尚有一段很長(zhǎng)的轉(zhuǎn)儲(chǔ)環(huán)節(jié)^[2]。此外，因使用雪花維度而節(jié)省下來(lái)的少量磁盤空間也是無(wú)關(guān)緊要的，用2字節(jié)的編碼取代不到12 000行藥品維度表320字節(jié)的產(chǎn)品名稱，能夠節(jié)省不到0.3兆字節(jié)（12 000×18字節(jié)）的磁盤空間。但事實(shí)表卻有幾百兆字節(jié)之大的磁盤空間，而且隨著事實(shí)表容量的增大，節(jié)省的磁盤空間實(shí)際上可以忽略不計(jì)。星型模式示意圖如圖3所示。

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2 多維OLAP系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
　　根據(jù)前面介紹的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論以及多維建模技術(shù)，本文具體規(guī)劃和設(shè)計(jì)了基于HIS的醫(yī)院多維聯(lián)機(jī)分析系統(tǒng)，以門診為例概述實(shí)現(xiàn)過(guò)程(多維OLAP系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)目前沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的過(guò)程方法)，本文只是探討了各個(gè)實(shí)現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)步驟。
2.1 確定業(yè)務(wù)過(guò)程
　　業(yè)務(wù)處理過(guò)程是在機(jī)構(gòu)中進(jìn)行的，一般都由源數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)提供支持的自然業(yè)務(wù)活動(dòng),如HIS中的掛號(hào)、處方、醫(yī)囑等。確定業(yè)務(wù)過(guò)程的關(guān)鍵在于分解和梳理。在醫(yī)院業(yè)務(wù)流程中，比如門診，應(yīng)該將掛號(hào)和處方分離為兩個(gè)相關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)過(guò)程，而不是作為一個(gè)整體。這種劃分一方面使業(yè)務(wù)的流程清晰，事實(shí)表的粒度更小，從而能夠應(yīng)付未來(lái)各種層次上的分析；另一方面可以減少數(shù)據(jù)的冗余量。但分離也對(duì)維度的一致性提出了嚴(yán)格要求。為了以后能進(jìn)行跨業(yè)務(wù)過(guò)程的分析，如分析醫(yī)生某個(gè)月所開(kāi)單據(jù)的平均費(fèi)用，共享維度必須滿足一致性條件才能進(jìn)行集成。處方業(yè)務(wù)細(xì)化方案如圖4所示。

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2.2 確立多維模型
　　針對(duì)業(yè)務(wù)過(guò)程，要?jiǎng)?chuàng)建多維模型來(lái)反映這種業(yè)務(wù)?？梢来畏譃槿齻€(gè)步驟：定義業(yè)務(wù)過(guò)程的粒度、選定多維模型的維度和確定多維模型的事實(shí)表。粒度定義意味著對(duì)各事實(shí)表行實(shí)際代表的內(nèi)容給出明確的說(shuō)明，這是建模的基準(zhǔn)，它反映了事實(shí)表的實(shí)際意義。開(kāi)發(fā)多維模型是一個(gè)迭代過(guò)程，可能要在業(yè)務(wù)用戶需求和選定的源文件細(xì)節(jié)之間反復(fù)切磋。要從用戶角度分析如何看待業(yè)務(wù)，應(yīng)該用一組在每個(gè)度量上下文中取單一值而代表了所有可能情況的豐富描述，將事實(shí)表裝扮起來(lái)，用于形成每個(gè)事實(shí)表行的數(shù)字型事實(shí)。事實(shí)的確定可以通過(guò)回答“要對(duì)什么內(nèi)容進(jìn)行評(píng)測(cè)”這個(gè)問(wèn)題來(lái)進(jìn)行，明顯屬于不同粒度的事實(shí)必須放在單獨(dú)的事實(shí)表中。本系統(tǒng)選擇星型模式作為多維模型的架構(gòu)。
2.3 多維模型的物理實(shí)現(xiàn)
　　維度建模的最終方案成為物理設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的起點(diǎn)。首先要確定各個(gè)維度和事實(shí)表的數(shù)據(jù)源。為保證數(shù)據(jù)集市的質(zhì)量，數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)集市前應(yīng)進(jìn)行細(xì)致而具體的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作，數(shù)據(jù)的驗(yàn)證和清理都在這個(gè)環(huán)節(jié)完成。建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一大挑戰(zhàn)就是在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之后的數(shù)據(jù)裝入工作。它一般占整個(gè)系統(tǒng)60%～80%的建設(shè)時(shí)間。在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前需要經(jīng)過(guò)提取、校驗(yàn)、清理、轉(zhuǎn)換和遷移這五個(gè)階段。完成數(shù)據(jù)裝入工作后，需針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的增長(zhǎng)和演變做準(zhǔn)備，確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維護(hù)和增長(zhǎng)的方案。
2.4 多維模型的客戶端實(shí)現(xiàn)
　　數(shù)據(jù)展示環(huán)節(jié)是進(jìn)行數(shù)據(jù)組織、存儲(chǔ)并向用戶、報(bào)表撰寫和其他分析型應(yīng)用提供查詢操作的場(chǎng)所。后臺(tái)數(shù)據(jù)聚集環(huán)節(jié)是用戶接觸不到的，這樣一來(lái)，展示環(huán)節(jié)就成為業(yè)務(wù)群體眼中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它是業(yè)務(wù)群體通過(guò)數(shù)據(jù)存取工具所看到和接觸的一切^[1]。
　　在客戶端分析工具的選取上，系統(tǒng)依據(jù)不同使用環(huán)境而有不同的選擇。針對(duì)內(nèi)部局域網(wǎng)環(huán)境下，安全性要求較低，而分析能力要求更強(qiáng)的情況，系統(tǒng)選用數(shù)據(jù)透視表服務(wù)和Excel工具，它具有豐富的圖形化表示；在Internet環(huán)境下，安全和保密性要求較高，系統(tǒng)則采用基于ADO MD的Web 應(yīng)用程序作為分析工具。實(shí)踐表明，這種選擇帶來(lái)了安全性和靈活性。圖5是分析結(jié)果示意圖。

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　　本文針對(duì)醫(yī)院HIS系統(tǒng)的現(xiàn)狀，嘗試一種利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的新方案，以解決醫(yī)院管理的輔助決策問(wèn)題。系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)總線架構(gòu)形式，保證了系統(tǒng)的可行性與可擴(kuò)展性；在客戶端工具選擇上則根據(jù)應(yīng)用環(huán)境的劃分策略，這是一種有益嘗試。為了更好地支持輔助決策，系統(tǒng)應(yīng)該引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘手段，這也是本系統(tǒng)下一步的目標(biāo)之一。

參考文獻(xiàn)
[1] ?張文君,胡淑濤,張磊,等.OLAP技術(shù)在醫(yī)院決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用. 醫(yī)院數(shù)字化, 2005，(12).
[2] ?KIMBALL R, ROSS M著.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具箱.譚明金譯.北京：電子工業(yè)出版社，2003.