[发明专利]HRP数据中心及其数据质量保证体系设计方法

权利要求书

1.一种HRP数据中心，包括数据源模块、数据归集模块及数据归集管理工具，其特征在于：

所述数据源模块的数据源包括9大类，即收入大类、药品大类、物资大类、资产信息、固定资产折旧、后勤成本、人力成本、科研费及科室基金；

所述数据归集模块实现：

（1）名称冗余，即在归集时，对于仅提到代码的字段，一律冗余相应的名称字段，保证数据中心数据可以独立使用并提高数据利用的便利性；

（2）附加集成字段，即为保证数据归集后实现以核算为目标的数据集成，各类归集分类账统一附加下列集成字段，即核算单元、核算月度、会计科目；归集时间、归集人；小类记录数、小类合计数；

所述数据归集管理工具包括后台归集模块及前台归集模块；

所述后台归集模块即后台程序每日0:00以后在后台自动运行，归集昨天的数据，完成的功能包括：

（1）数据源清洗：将有问题的记录按类记入问题日志以及将记校验值记入归集一致性日志表；

（2）数据归集：归集时附加冗余字段、集成字段和认证字段；同时将归集语句校验值记入归集一致性日志表；

（3）归集前后校验：将校验结果记入问题日志；

前台归集模块即前台程序由信息科统计人员使用，完成的功能包括：

（1）浏览问题日志：查看问题列表，可以链接查看问题记录的完整记录；

（2）浏览数据一致性日志表：显示归集不一致的数据源，并可以再统计归集前后数据，但不记录；

（3）日数据再归集：所做的操作同后台程序；也可以对某个数据源单独归集，每次归集操作单独形成问题日志；

（4）区间数据按日归集：操作同后台程序，每日归集操作单独形成问题日志；

（5）问题日志存储：以年月日作为目录名，每天一个目录名，对于该天数据的所有归集的日志均记录在该目录下，所有归集日志不得删除；目录下按时分秒为文件名。

2.基于权利要求1所述的HRP数据集成中心数据质量保证的设计方法，所述方法包括如下步骤：

（1）数据源清洗：数据源清洗主要是对数据库表中的检索条件字段、多表链接字段和计算字段进行合规性检查，按预定义的规则筛查出问题记录；这些字段主要分为三类，即数值型字段、字符型字段、日期型字段；所述数值型字段的清洗，即针对每一个数据源的单表的某个数值型字段进行筛查；所述字符型字段的清洗，即针对每一个数据源的单表的某一字符型字段进行筛查；所述日期型字段的清洗，即针对每一个数据源的单表的两个日期型字段进行筛查；所述业务逻辑的清洗，即针对主表和对应的明细表的进行筛查；

（2）数据归集一致性校验

校验是指数据归集前后每类数据源即记录数以及计算总值的校验，确保不因数据归集时多表连接处理造成的数据不一致；方法是建立归集一致性日志表，数据归集时同时记录该类数据源单表统计的记录数、计算值和归集结果即多表联结的记录数和计算值，实现归集前后校验；

（3）数据完整性检查，即在出报表前进行下列检查：

（a）数据清洗归零检查；

（b）数据归集一致性归零检查；

（c）数据归集表单检查；

（d）HIS与财务数据同步检查。

3.根据权利要求2所述的基于权利要求1所述的HRP数据集成中心数据质量保证的设计方法，其特征在于，所述数值型字段的清洗筛查的规则为：最大值、最小值、null、0，<0。

4.根据权利要求2所述的基于权利要求1所述的HRP数据集成中心数据质量保证的设计方法，其特征在于，所述字符型字段的清洗筛查的规则为：检索源表的每一条记录的检查字段值一般是代码或名称是否落入对应的表的合规的值域。

5.根据权利要求2所述的基于权利要求1所述的HRP数据集成中心数据质量保证的设计方法，其特征在于，所述日期型字段的清洗筛查规则为：检索源表的每一条记录的两个日期字段值是否为同一天；比如录入日期和出库日期等。

6.根据权利要求2所述的基于权利要求1所述的HRP数据集成中心数据质量保证的设计方法，其特征在于，业务逻辑的清洗筛查规则为：检查明细表的合计值与主表的总值是否相等；比如住院收费主记录和明细记录。

7.根据权利要求2所述的基于权利要求1所述的HRP数据集成中心数据质量保证的设计方法，其特征在于，所述数据归集一致性校验包括：

（1）日校验，即每日后台归集时，从0:00到0:00自动校验，并形成问题日志；

（2）月校验，即月度报表前，从1号到1号进行校验，并形成问题日志。