数据质控控制系统.docx

数据质量控制子系统数据质量控制通过对提交数据的关联性、准确性、完整性进行评价;对提交数据的稳定性、及时性进行评价；对数据涵盖的所有业务表的关联性、数据完整性以及部分字段的数据进行评价。数据完整性声明卫生信息平台在集中元数据库中声明数据完整性规则，这些规则被应用到平台的应用数据中，确保平台数据的完整性和一致性。平台数据一致性的好处是容易与平台现有和将来的业务过程集成去满足特定的需求。通过反向工程，平台能自动地检索数据级别的现有规则（例如数据库的约束）。平台还允许开发者定义其它的、用户定义的声明规则，并且立即进行检查。为数据完整性所声明的规则包括唯一性规则，行级强制一致性规则以及异构技术的参照引用规则。数据质评估数据审计可以利用数据规则实时或者批量地监视数据质量，如果数据质量低于设定的阀值，就会发出警告。可以让你主动提高数据质量，将其转换为准确的信息，保证数据质量高于或者达到要求的水平，如果低于，就会做出标记和采取行动。名称和地址清洗名称和地址清洗是一组转换，用于处理包含个人和商业名称和地址的数据，提高其质量。这些转换通常指解析、标准化、更正和扩充。数据的匹配和合并匹配是根据数据规则判定哪些记录是同一个逻辑数据的过程。合并是根据数据规则将匹配集合的记录合并为一个记录的过程。1.精确性匹配与合并(1)去重是指去除重复记录。(2)家庭组合指将属于相同家庭的客户匹配为一组，通常按照相同的地址匹配。(3)记录关联是更广泛意义的家庭组合。2.智能匹配与合并平台利用向导驱动的匹配和合并操作符完成模糊逻辑以及确定性和或然性匹配算法任务。匹配和合并操作符中包含着图形化界面的匹配和合并算法。元数据质管理元数据是关于数据的数据，元数据是数据质量管理系统实现的基础，是描述和控制数据中心系统中数据的数据，它提供了数据模型、指标口径及数据处理过程等相关信息，方便数据质量问题的定位和解决。数据过程质量在利用和存贮数据的过程中对数据质量进行控制，包括使用质量、存贮质量和传输质量，称之为过程质量。数据的使用质量，是指数据被正确的使用。再正确的数据，如果被错误的使用，就不可能得出正确的结论。数据的存贮质量，是指数据被安全的存贮在适当的介质上。所谓安全是指采用了适当的方案和技术来抵制外来的因素，使数据免受破坏，备份是常使用的技术，包括异地备份和双机备份。通过数据存贮保障数据质量，比如备份、双向复制，防火墙的设置防止入侵篡改等。数据的传输质量，是指数据在传输过程中的效率和正确性。在现代信息社会中，数据在异地之间的传输越来越多，保证传输过程中的高效率和正确性非常重采用MD5对相应的接口分类传输XM1数据流进行校验，将整个XM1当作一个大文本信息，通过其不可逆的字符串变换算法，产生了这个唯一的MD5信息摘要（Message-Digest）,并将此信息摘要一并传送给中心接口服务，根据接收到的信息摘要可以加以校验，以防止被篡改或丢失。异常数据维护为数据维护人员提供异常数据的维护手段。系统无法根据现有处理规则对数据进行自动的转换、清洗时，会自动的将这些异常业务数据和采集时间、地点、异常类型、异常数据内容、异常情况说明等信息维护到系统中的临时库（在前置机上称为备份库），等待数据维护人员进行干预维护。数据维护人员通过异常数据维护功能浏览、查询这些异常数据。异常数据处理数据维护人员通过对异常数据的人工查看，对于不同的异常类型进行人工干预。运行环境监管平台内系统组件的数量众多，需了解平台内各个系统组件的当前状态和运行性能等相关信息，因此对平台内各个系统组件运行状态的跟踪管理成为日常管理维护的重要手段，能支持通过功能界面的方式管理与监控平台各系统组件的运行状态。集成网络监管系统的信息，具体的监管和展现由专门的监管系统完成，本功能将提供一个统一的视图进行展现。数据交换监控提供数据交换监控功能，具体包括：数据交换监控（前置端和中心端的数据交换）的维护机制；各医疗卫生机构数据质量评估结果定期在内部发布、可以调阅展示；当数据质量出现严重问题时，通过通信平台自动通知该机构责任人。数据质量监控为提高数据的采集质量，平台中建立一整套完整的接口数据质量评估体系,同时建立完善的数据监控机制，对联网的医疗卫生机构数据上传的情况（按接口分类的上传数量、上传成功率、质量评估结果等）进行综合展示，以指导各联网医疗卫生机构应用系统的改造与接口开发。通过数据集成平台的日志监控、分析，异常数据的日常筛查等，可以统计出各分类传输接口的上传数据的数量、上传成功率、质量评估结果等。支持定期发布各机构和平台的数据的质量评估结果，可支持结果的调阅和展7JO