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      數據倉庫技術在績效工資管理系統中的應用——吳慶斌 陳玉兵 王加輝
      資源大小:142.00 KB 資源類型:文檔
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      資源介紹
      數據倉庫技術在績效工資管理系統中的應用
      吳慶斌① 陳玉兵 ① 王加輝 ①
      ①暨南大學附屬第一醫院,510630,廣州黃埔大道西613 號
      摘 要 本文主要介紹如何通過數據倉庫技術解決績效工資管理系統中經濟收入分攤的問題,為了
      滿足系統數據完整性以及架構的靈活性的要求,系統采用SQL Server 2005 作為數據倉庫存儲數據
      庫,應用SQL Server 2005 Integration Services(SSIS)將HIS 收入數據定期采集到數據倉庫中,
      并做一些初步的數據轉換,再利用ADO.NET 對采集后的數據進行數據轉換與組織,轉換規則是可配置
      的。數據倉庫技術的應用,使得績效工資管理系統在運行期間達到醫院的要求,取得了良好的效果。
      關鍵詞 數據倉庫 績效工資 全成本核算 ETL
      1 概述
      績效工資(Performance Related Pay,PRP),又稱績效加薪、獎勵工資或與評估掛鉤
      的工資(Appraisal Related Pay),是以職工被聘上崗的工作崗位為主,根據崗位技術含
      量、責任大小、勞動強度和環境優劣確定崗級,以企業經濟效益和勞動力價位確定工資總
      量,以職工的勞動成果為依據支付勞動報酬,是勞動制度、人事制度與工資制度密切結合
      的工資制度[1]。我院于2008 年1 月起實行績效工資制度改革,同時由于醫院新的HIS 也
      于2007 年10 月全面使用,這樣導致原有的基于舊HIS 的績效工資管理系統不能適應新的
      HIS 系統,而且在新的績效工資制度要求下,原有的系統需要做很大改動,因此,信息中
      心決定基于新的HIS 數據基礎上開發一套新的績效工資管理系統。
      績效工資改革重點在于對所有臨床和醫技科室進行按月全成本核算。通過全成本核算,
      改變科室盲目的爭設備、爭空間、爭人力,而導致醫療成本不斷升高的現象,使衛生資源得
      到有效合理的利用[2]。而全成本核算中經濟收入數據分攤是一個難題,主要體現如下:
      HIS 收費項目包含材料項目有將近1 萬種,而核算費別只有60 多種,需要將HIS 的收費
      項目按特定的規則進行歸集,最終匯總成核算費別;HIS 部門結構與核算科別有很大區
      別,如消化內科門診、消化內科病房和內鏡室同屬一個核算單元;存在具體醫生在某時刻
      的收入歸集問題,如外科和內科大系統科室醫生需要輪班出普外和大內科門診,他們的收
      入需要歸為其所屬科室所有;存在一些特殊處理,如高級病區病人來自各個專科,所以病
      第 2 頁 共 5 頁
      區只有護士,醫生來自各個專科,該病區的核算方式需要分攤,護理有關的費別100%歸
      病區所有,其他醫療收入和耗材需要按病人以各專科平分。
      基于經濟收入分攤的復雜性,以及成本核算按月核算的周期性,信息中心通過調研分
      析,最終決定采用數據倉庫技術,每月定期向HIS 抽取上月收入數據,通過一系列ETL
      (提取“extract”、轉置“transform”、加載“load”)操作將數據轉換為按核算單位
      和核算費別組織的數據,同時為每個月收入數據建立數據倉庫,提供各種報表查詢。
      2 數據倉庫設計
      2.1 數據粒度 數據倉庫是一個面向主題的、集成的、非易失的且隨時間變化的數據集
      合,用來支持管理人員的決策[3]。績效工資管理系統的經濟收入數據倉庫的主題是面向臨
      床一個月每天產生的收入數據,基于全成本核算收入數據分攤的相關需求,數據倉庫中的
      數據粒度起了決定性作用。粒度問題是設計數據倉庫的一個最重要方面。粒度是指數據倉
      庫的數據單位中保存數據的細化或綜合程度的級別。細化程度越高,粒度級就越小;相
      反,細化程度越低,粒度級就越大[3]。HIS 收入數據的最小粒度是每個病人每個收費項目
      單次用量明細,經過對需求分析發現,為全成本核算提供的經濟收入數據至少要細化到每
      個病人的每筆收入,這樣才能滿足后續的數據清洗和歸集工作。所以將數據倉庫的數據粒
      度降低一個等級,只需要每個病人每個項目費用匯總即可,比如某時間某科某醫生在HIS
      向一個門診病人開了每次1 片維生素C 片劑,每天2 次,用3 天,假定一片維生素C 片單
      價為2 分錢,那么這個收費數據抽取時會自動歸集成某時間某科某醫生給病人開了價值
      0.12 元的維生素C 片。
      2.2 數據組織 從HIS采集到的數據粒度細節級別是偏高的,優點在于便于對數據加載很
      多ETL 規則,同時如果發現數據異常可以追溯根源,便于查找問題,但如果單單以這種粒
      度級別的數據作為最終展示,系統查詢性能將大大降低,所以最終展現給前端用戶的粒度
      級別會在數據轉換后進行組織。數據倉庫中有許多其他的數據組織形式,最常用的是:
      簡單堆積、輪轉綜合、簡單直接、連續[3]。而在本系統的經濟收入數據倉庫中,將采用簡
      單堆積方法組織數據,因為最終展示到前端的報表需要的數據是某核算單位門診和住院的
      各個核算費別的收入金額及其匯總,所以系統將ETL 后的數據按核算科室、費別和收入明
      細進行堆積。
      2.3 數據庫結構設計 基于數據粒度以及數據組織的需要,經濟收入數據倉庫的結構如
      下:門診收入原始表(HIS 病人編號,病人姓名,項目編碼,項目名稱,金額,HIS 醫生
      編號,醫生名稱,HIS 醫生所屬科室編號,HIS 醫生所屬科室名稱,費用開立科室編號,
      第 3 頁 共 5 頁
      費用開立科室名稱,費用流向科室編號,費用流向科室名稱,結賬時間,醫囑開立時間,
      HIS 門診流水號,病人就診卡號)。
      住院收入原始表(HIS 病人編號,病人姓名,項目編碼,項目名稱,金額,HIS 醫生
      編號,醫生名稱,HIS 醫生所屬科室編號,HIS 醫生所屬科室名稱,費用開立科室編號,
      費用開立科室名稱,費用流向科室編號,費用流向科室名稱,HIS 記賬編號,結賬時間,
      HIS 住院流水號,住院號)。
      收入匯總表(費別編號,核算科室編號,費別
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