林志平

摘要：健康医疗大数据历经采集、清洗加工、数据脱敏、数字标签等过程，根据业务应用及决策分析需求划分为不同主题域及数据资产，并且通过数据血缘分析实现数据融合处理的可追溯。健康医疗大数据是惠及千万居民看病就医的重要资源，它的应用发展将带来健康医疗模式的深刻变化，有利于激发深化医药卫生体制改革的动力和活力，提升健康医疗服务效率和质量。

关键词：健康医疗大数据;治理平台;设计

一、数据流设计

针对数据流设计，采用Lambda架构的设计方法实现。将实时数据与离线批量数据结合，达到对大数据的处理，具体的设计如下：

健康医疗大数据数据通过事件触发自动同步数据，数据采集通过大数据融合治理平台的数据集成工具完成。采集源包括生产库数据，历史库数据，确保大数据融合治理平台归集全量业务数据，保障各应用场景的应用。

二、数据模型设计

对于大数据融合治理平台的数据模型设计，主要三方面内容：数据模型的分层、数据模型主题域的划分、数据建模规范制定。针对大数据融合治理平台数据模型的分层主要目标是不同的分层有不同的职责和作用，可以更方便的定位和理解数据，更快速的响应外部数据需求;其一，STG。包括原始结构化/半结构，和非结构化数据库，数据来源包括HIS系统、LIS系统、PACS系统、全民健康信息平台等。其二，ODS层。对于需做标准化及内容转换的字段，保持转换前的内容及转换后的内容。……