相关热词搜索：
医疗保险信息决策支持分析的研究
医疗保险信息决策支持分析的研究 1概述 随着人力资源和社会保障信息化建设的推进,人社数据资源越来越丰富。依托已积累的海量信息,针对人社领域及各项业务之间的关系进行挖掘、分析,从 而实现对政策执行情况进行检验,对业务异常情况监测预警,对人力资源和社会保 障内部进行监督考核,为领导下一步的决策提供科学、准确、及时的依据。
2医疗保险信息决策支持系统技术架构分析 决策分析支持应用系统的技术框架由数据整合处理、决策支持数据仓库、 决策分析支持应用和前台数据展现四个部分构成(图1)。数据整合处理即为将各 类源数据(包括交换数据库联网监测数据、常规统计数据以及外部相关系统的数 据),按照指标要求,经由数据中转区进行数据的采集整理到决策支持数据仓库。
ETL数据集成平台是交换数据库与决策分析数据仓库的接口,ETL数据集成平台 对不同数据源进行整合利用,利用数据仓库技术,将数据提取、分类与整理后,对数 据进行编辑与压缩,经过数据计算与变换,最后形成决策支持所需的数据和信息, 保存在决策分析数据仓库中。决策分析支持应用系统的最终用户包括管理层和决 策层的用户,同时也包括管理层和决策层的功能。应用控制层提供基于前端展现 平台开发的领导视图、总体情况、主题分析、监测预警、平衡测算等应用功能。
应用展现平台使用echarts图表插件,为用户提供直观、生动、可交互、可个性化定 制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强 了用户体验,方便用户对所展现数据进行挖掘、提取、修正或整合,让你可以更加 专注于你所关心地方,无论是系列选择、区域缩放还是数值筛选,让你可以有不同 的方式解读同样的数据。
3医疗保险信息决策支持系统数据仓库设计分析 为实现数据库的高扩展性和高数据处理性能,为数据库提供安全保障,采用 索引机制、分区分表技术、多用户解决方案以及数据库维护策略等,支撑数据库 的正常工作。利用系统的系统监控和调度,支撑数据库中数据的处理过程的管理 和调度。根据数据库对系统支撑的需要,在内容上包括:基础数据整合数据、数据 仓库层(DW)数据、数据集市数据以及系统管理数据。对于决策分析支持应用数 据仓库来说,数据处理过程主要包含了:数据获取、数据加载、数据抽取和转换以 及数据访问这四种数据处理方式。数据抽取:从生产库抽取数据,并对数据进行简单处理,并复制到交换库中。数据集成:把交换库中的数据,依据数据仓库的要求, 参照数据转换规则,进行数据抽取和转换集成,并加载到数据中。生成数据集市: 依据系统数据应用需要,对数据仓库中的汇总,依据各专业数据集市的数据需求, 抽取和转换,并加载到相应的数据集市中。CUBE生成:从数据仓库或数据集市中, 抽取满足用户需求的关键指标数据、报表数据或利用OLAP服务,抽取生成各种格 式和内容的CUBE。
4医疗保险信息决策支持系统功能设计分析 医疗保险信息决策支持系统从一开始就是面向应用的,通过对人社信息的 数据挖掘,深度数据分析,建立针对医疗保险业务的、制度化的分析预测机制、实 现包括主题分析、监测预警、平衡测算、自定义分析在内的多层次决策支持模式, 以辅助管理者决策的科学性、准确性、及时性。
4.1主题分析 以数据库、多维立方体(Cube)等作为数据源,实现任意数据的切片、旋转、 钻取等在线分析处理(OLAP)功能。分析的主题包括面向参保单位、参保人员、 离退休人员;总体情况、参保缴费、待遇支付等多角度在内的各种主题分析,同时 在分析过程中也形成、输出O-LAP分析报表,图表结合,展现方式灵活多变。4.1.1 领导视图用于用户在登录后,第一时间展示其所关心的系统关键性指标,可以大致 了解业务系统的运行状态。此功能可以根据用户的不同关注点进行定制,并根据 用户所处的不同区县,展示其所在地的地图,表1是以昌吉州社保局局长的角色进 行配置展示的领导视图:4.1.2总体情况用于展示昌吉当月医保基 4.2运行分析 将系统中核心指标纳入系统监控体系,根据配置的异常和警告阀值,对各行 政区划下需要监控的指标进行定期检查,并将不正常的数据进行汇总提示。现阶 段计划将下列指标纳入监控体系。新参保人数趋势(环比增长或减少超过20%)在 职长期驻外参保人员和退休异地安置参保人员异常退保人数趋势(环比增长或减 少超过20%)征缴率(环比增长或减少超过20%)住院人天异常(环比增长或减少超 过20%)住院费用增长异常(环比增长或减少超过20%)病种费用增长异常(同比增 长或减少超过20%)住院率平均水平异常(大于50%)可支付月数(小于6个月)异地 就医占比(环比增长或减少超过20%)4.3平衡测算 5总结与展望 大数据时代人社信息量将迅速膨胀,无限放大,利用传统的简单查询服务模 式已经无法适应大数据时代的要求。在此情况下,只有通过数据挖掘技术,深层次 发掘各类数据的关联,开发人社信息中蕴藏的知识,通过智能化处理平台主动推送 给用户,才能不断满足用户日益增长的高层次、个性化的需求。
