Data Warehouse em Saúde: diferenças entre revisões

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==Introdução==
==Definição==


O sistema de Data Warehouse (DW) funciona como um repositório de dados construído para o suporte à tomada de decisão <ref>Inmon, W. H. (2005). Building the Data Warehouse. New York: Wiley.</ref>. Os profissionais de saúde necessitam de uma ferramenta fiável, centrada no paciente que preste todo o apoio e permita melhorar o seu fluxo de trabalho. Os problemas de legibilidade são constantes, o acesso a informação é difícil e por causa disso, localizar ou acompanhar um evento recente pode ser muito complicado. O formato em papel também já não é um suporte fiável para o registo e gestão da grande quantidade de informação que as instituições de saúde produzem atualmente.  
O conceito de Data Warehouse (DW) surge no final dos anos 80, sendo um sistema que funciona como um repositório de dados construído para o suporte à tomada de decisão <ref>Inmon, W. H. (2005). Building the Data Warehouse. New York: Wiley.</ref>. Devido à crescente quantidade de informação disponível, surge a necessidade de estruturar os dados num formato válido e consistente para permitir atividades como consultas, processamento analítico, e elaboração de relatórios. Outra maneira de explorar os dados armazenados no DW é recorrendo a técnicas de Data Mining (DM). Os profissionais de saúde necessitam de uma ferramenta fiável, centrada no paciente, que preste todo o apoio e permita melhorar o seu fluxo de trabalho. Atualmente o formato em papel já não é um suporte fiável para o registo e gestão da grande quantidade de informação que as instituições de saúde produzem atualmente. Os problemas de legibilidade são constantes, o acesso a informação é difícil e por causa disso, localizar ou acompanhar um evento recente pode ser muito complicado.  
Os gestores das instituições de saúde necessitam de aceder a dados rigorosos que espalhem a realidade das instituições de saúde e a actividade dos profissionais. Avaliar para gerir é a chave para atingir qualquer objetivo.
O ambiente organizacional está em constante mudança e está a tornar-se cada vez mais complexo e em permanente necessidade de informação e conhecimento. Assim, o DW surgiu de forma a permitir aceder a dados rigorosos que espalhem a realidade não só das instituições de saúde, como a de muitas outras organizações.
As principais funções do DW são:
* Manter registos prévios e atuais;
* Ajudar organizações a tomar decisões através de análises de dados precisas.


A informação é apresentada em qualquer nível de detalhe desejado. Pesquisa por evento, paciente, profissional, serviço, dia, mês e ano.
Ajuda a recolher dados como:
* Demografia
* Diagnósticos
* Laboratoriais
* Medicação
* Procedimentos
* Vacinas
* Sinais Vitais
* Hospitalizações
** Tipo de Admissão
** Tempo do internamento
 
O Data Warehouse contém 4 atributos fundamentais, definindo DW como um conjunto de dados integrado, orientado por assunto, não volátil e estruturado temporalmente de maneira a suportar os gestores no seu processo de tomada de decisão.
* Orientado por assunto: Os dados são organizados por assuntos, como por exemplo o serviço, o profissional ou os pacientes.
* Integrado: Similar ao conceito “orientado por assunto”,
* Estruturado temporalmente
* Não volátil
 
Geralmente, o DW é mantido separadamente da BDO da organização devido à finalidade dos dois sistemas. Os sistemas operacionais, ou On-line Transactional Processing (OLTP), devem centrar-se no registo das transações que ocorrem no seu funcionamento diário. Por outro lado, o DW é normalmente apresentado como analítico, ou On-line Analytical Processing (OLAP) para efetuar análises e tomar decisões.
 
{| class="wikitable"
!
! Base de Dados Operacional
! Data Warehouse
|-
| Função
| Operações Diárias
OLTP
| Suporte à Decisão
OLAP
|-
| Design da Base de Dados
| Orientada às aplicações
Optimizada para atualizações
| Orientada aos assuntos
Optimizada para processamento de queries
|-
| Dados
| Correntes
Atualizados
Atómicos
Relacionais (Normalizados)
Isolados
| Históricos
Sumarizados
Multidimensionais
Integrados
|-
| Utilização
| Repetitivo
Dia-a-dia
| Ad-hoc
|-
| Acessos
| Leitura/Escrita
Transacções simples (envolvendo 1 a 3 tabelas)
| Maioria de Leitura
Queries complexas (envolvendo várias tabelas)
|}
 
De forma a explorar os dados e a informação de um DW são usadas técnicas como o processamento analítico de dados OLAP, juntamente com algoritmos de DM. A tecnologia OLAP permite realizar análises multidimensionais aos dados e oferece a capacidade de realizar cálculos complexos, analisar tendências e de modelar os dados refinadamente. A partir da modelação multidimensional esta tecnologia cria cubos para analisar a informação necessária à tomada de decisão sobre várias perspetivas.





Revisão das 15h37min de 15 de abril de 2016

Data Warehouse em Saúde
Sigla DW
Aplicações Armazenamento de dados, Sistemas de Apoio à Decisão
Conceitos relacionados

Definição

O conceito de Data Warehouse (DW) surge no final dos anos 80, sendo um sistema que funciona como um repositório de dados construído para o suporte à tomada de decisão [1]. Devido à crescente quantidade de informação disponível, surge a necessidade de estruturar os dados num formato válido e consistente para permitir atividades como consultas, processamento analítico, e elaboração de relatórios. Outra maneira de explorar os dados armazenados no DW é recorrendo a técnicas de Data Mining (DM). Os profissionais de saúde necessitam de uma ferramenta fiável, centrada no paciente, que preste todo o apoio e permita melhorar o seu fluxo de trabalho. Atualmente o formato em papel já não é um suporte fiável para o registo e gestão da grande quantidade de informação que as instituições de saúde produzem atualmente. Os problemas de legibilidade são constantes, o acesso a informação é difícil e por causa disso, localizar ou acompanhar um evento recente pode ser muito complicado. O ambiente organizacional está em constante mudança e está a tornar-se cada vez mais complexo e em permanente necessidade de informação e conhecimento. Assim, o DW surgiu de forma a permitir aceder a dados rigorosos que espalhem a realidade não só das instituições de saúde, como a de muitas outras organizações. As principais funções do DW são:

  • Manter registos prévios e atuais;
  • Ajudar organizações a tomar decisões através de análises de dados precisas.

Ajuda a recolher dados como:

  • Demografia
  • Diagnósticos
  • Laboratoriais
  • Medicação
  • Procedimentos
  • Vacinas
  • Sinais Vitais
  • Hospitalizações
    • Tipo de Admissão
    • Tempo do internamento

O Data Warehouse contém 4 atributos fundamentais, definindo DW como um conjunto de dados integrado, orientado por assunto, não volátil e estruturado temporalmente de maneira a suportar os gestores no seu processo de tomada de decisão.

  • Orientado por assunto: Os dados são organizados por assuntos, como por exemplo o serviço, o profissional ou os pacientes.
  • Integrado: Similar ao conceito “orientado por assunto”,
  • Estruturado temporalmente
  • Não volátil

Geralmente, o DW é mantido separadamente da BDO da organização devido à finalidade dos dois sistemas. Os sistemas operacionais, ou On-line Transactional Processing (OLTP), devem centrar-se no registo das transações que ocorrem no seu funcionamento diário. Por outro lado, o DW é normalmente apresentado como analítico, ou On-line Analytical Processing (OLAP) para efetuar análises e tomar decisões.

Base de Dados Operacional Data Warehouse
Função Operações Diárias

OLTP

Suporte à Decisão

OLAP

Design da Base de Dados Orientada às aplicações

Optimizada para atualizações

Orientada aos assuntos

Optimizada para processamento de queries

Dados Correntes

Atualizados Atómicos Relacionais (Normalizados) Isolados

Históricos

Sumarizados Multidimensionais Integrados

Utilização Repetitivo

Dia-a-dia

Ad-hoc
Acessos Leitura/Escrita

Transacções simples (envolvendo 1 a 3 tabelas)

Maioria de Leitura

Queries complexas (envolvendo várias tabelas)

De forma a explorar os dados e a informação de um DW são usadas técnicas como o processamento analítico de dados OLAP, juntamente com algoritmos de DM. A tecnologia OLAP permite realizar análises multidimensionais aos dados e oferece a capacidade de realizar cálculos complexos, analisar tendências e de modelar os dados refinadamente. A partir da modelação multidimensional esta tecnologia cria cubos para analisar a informação necessária à tomada de decisão sobre várias perspetivas.


Referências

  1. Inmon, W. H. (2005). Building the Data Warehouse. New York: Wiley.