构建医药健全追溯体系——邦纳助力防疫第三弹

二维码被医药行业所应用，医药行业生产的产品实施赋码追溯管理，以便能及时、准确获得所生产药品的流通、使用等全过程信息。所以医药企业需要对二维码保证完整度以及准确性，二维码的自动化批扫过程相当重要，小编带来了邦纳可靠的二维码批扫方案，为构建医药健全追溯体系做贡献。
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最新医院信息化建设方案（十三）——运营数据中心(ODR)
以医院诊疗服务为主线，收集医院管理、医疗服务、医院运营所产生的各类结构化数据，设计满足医院精细化管理、绩效评估和管理决策支持的运营数据资源库模型，并支持异构系统的数据抽取转换（ETL）。运营数据中心建设参照《医院会计制度》、《医院财务制度》，建立运营数据中心的行业规范性。基于运营数据中心数据存储标准集，结合医院信息化及数据特点，提供定制化存储标准制定，建立规范化、标准化运营数据中心。
运营管理数据应用主要以全院成本核算为核心，提供对院内资产、负债、收入、成本、收益、固定资产以及人力资源、绩效等运营管理活动的历史记录的多维度浏览、管理，整合院内运营数据资源，提出成本核算管理、绩效管理、成本核算与财务管理、固定资产管理、预算管理、物流管理、薪酬管理等，提升医院行业竞争力。

1. ODS（操作数据存储）
CDR存储库的组织形式以患者电子病历为核心展开，其存储结构方式更多的以个人基本索引模式组织展开，以结果数据为主体，这样的组织形式在以个人视角所见的电子病历中能够完整迅速的定位，但对纵向条线业务的支持却明显缺乏有力的索引组织，不能完全满足业务的需求。所以很多业务数据并不都在CDR存储库中存储，为了完成某些特定业务上的流程要求，可能产生很多中间数据，而这些中间数据都有赖ODS数据库实现其存储方式。
ODS数据库主要涵盖临床和管理数据，对数据即席查询、数据仓库、面向患者的公众信息服务以及区域卫生提供数据层支持。同时，ODS数据库支持整个医院范围内各业务系统的协同，可以与CDR结合作为院内临床及其他业务驱动的数据，为医院内平台级别的应用（非POS应用），如统一调阅等提供信息支撑。
ODS数据库主要是作为CDR存储库外的业务需求的补充。除了电子病历外，医院信息平台还需要支持一些其他业务，比如说妇幼保健等具体医疗业务。这些业务所需的一些信息可以从电子病历中抽取，但是同时另一部分信息可能和健康信息毫无关系只是为业务统计分析时使用，他们也有一定的业务流程，ODS就成为此类数据的存放场所。
ODS数据库还包含对这些业务数据的汇总、展现、统计查询等功能的支持，他不仅仅是一个单纯的存储服务，他可以依赖LRS实现共享和使用CDR存储库中已经存储信息的展示。ODS、数据仓库和业务信息库的区别在于：业务信息库一般针对实时性非常强的事务性操作和这些操作所对应的业务数据。其特点是数据实时性很强，但数据规模不大。数据仓库一般针对很大规模的数据量。但是其数据为历史数据，时效性不强。ODS则介于二者之间。
ODS数据来源于在线业务系统的实时映像。映像数据保存周期为数据集市或数据仓库的装载周期。利用ODS系统，我们即可以允许历史数据在保存周期中进行更新，又可以随时对现有监测数据进行分析，满足应急性分析需求。数据从业务库抽取出来装载到ODS后，从ODS系统中进行数据清洗和转换从而完成在建立数据仓库/数据集市之前的数据准备工作。为了不影响业务数据库的性能，一般ODS的数据库结构和业务数据库是完全一致的，这样数据可以高效的从业务数据库中抽取出来。ODS和数据仓库的数据库结构则往往区别较大。ODS的数据需要进行数据转换方可进入数据仓库。
2. 数据仓库
数据仓库是在临床数据、医院管理类数据以及财务类数据采集的基础上对各类数据进行归类整合并加以利用。按其数据的性质大致可分为三类：卫生资源信息、临床诊疗信息、卫生业务信息。其中卫生资源信息可作为卫生资源分布的基础数据；临床诊疗中与费用相关的信息可作为卫生资源消耗的基础数据；临床诊疗中的疾病数据和卫生业务信息可作为卫生资源需求的基础数据，医院的管理与决策可利用这些数据所产生的信息为相关的卫生决策进行支撑。为快速的展示各种业务统计分析的报表及结果，必须首先对不同来源的数据按照主题的方式来进行组织和处理，按照业务统计分析的需求搭建数据仓库，实现对数据的多维管理。数据仓库包括相应的事实表和维度表，基于上述业务统计分析的要求，可采用多个面向不同主题的事实表共享维度表的“星型”数据仓库模型。数据仓库的建立，有利于后期对数据的高效应用。
ODS库是医院医疗信息原始业务数据库的镜像库，定时与医疗信息业务数据库进行同步，为后面的数据转换、数据仓库建立提供稳定、可靠的数据源。ODS库的设置，缓解了ETL过程中频繁访问生产数据服务器产生的大批量数据交换对医院信息平台及网络造成的压力，并最大限度降低数据数据仓库对原有业务系统的影响。
数据仓库是数据整合汇总中心，以业务需求为基础创建ODS库数据的抽取整理规范及流程，抽象出满足业务分析主题的度量和维度，区分事实表与维度表，按照“星型模型”、“雪花模型”的方式建立事实表与维度表之间的关联关系，将原有的二维数据表转换成以分析主题为中心的多维表。数据仓库的建立，可以有效地管理业务数据，为数据展示、挖掘利用奠定基础。
数据仓库的数据主要供管理决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据，而不是联机处理的数据。因为数据仓库只进行数据查询操作，所以数据仓库管理系统相比数据库管理系统而言要简单得多。数据库管理系统中许多技术难点，如完整性保护、并发控制等等，在数据仓库的管理中几乎可以省去。但是由于数据仓库的查询数据量往往很大，所以就对数据查询提出了更高的要求，它要求采用各种复杂的索引技术；同时由于数据仓库面向的是高层管理者，他们会对数据查询的界面友好性和数据展示提出更高的要求。

【#济宁# “王炸”冷空气抵达济宁 记者实地探访供暖保障一线】
新年伊始，冷空气开始“勤奋”打卡。据市气象台预报分析，预计1月6日到8日，济宁市将再一次出现寒潮天气过程，降温幅度达10-12℃，而最低气温会出现在7号早晨。天一冷，大家最担心的就是家里的供暖能不能跟得上，有没有保障？

为应对此次寒潮降温，聚源热力启动了《极端寒潮天气应急处置预案》，对机组设备运行情况进行了全面检查，抢修人员24小时待命，及时排查各类安全隐患。同时，依托智能供热调度系统，实时掌握用户家中用暖情况，确保设备运行稳定、控制参数可靠、供热效果稳定。

一大早，在任城区仙营街道都市豪庭小区，热力公司的工作人员便开始入户检测室内温度是否达标，如达不到标准温度，及时进行维修调试。

任城区仙营街道都市豪庭小区居民安冉告诉记者，“上次降温也是21-22度左右，现在也是这个温度，一直保持得都比较好，这个温度在家里是很舒服的。”

山东聚源热力有限责任公司副总经理徐长安介绍说，“有问题可以打热线电话2316625，楼头、单元里也贴着网格员的电话，直接给网格员打电话也行，上面也有二维码，有什么问题提前给你解决。”

供热服务“网格化”，打通服务用户“最后一米”。用户通过公示的服务热线、公司二维码、服务员二维码等多种方式联系公司，保证工作人员第一时间到场排除用户各类供热问题。

面对本次寒潮，供热供电各部门提前应对，及时启动应急预案，确保济宁市民用热用电安全、温暖过冬。