ฐานข้อมูลคือข้อมูลต่างๆที่แตกต่างกันที่เก็บไว้ในทางโครงสร้างและตรรกะซึ่งโดยใช้พวกเขาสร้างข้อมูลสำหรับการตัดสินใจ มีหลายประเภทและรุ่นของฐานข้อมูลที่ใช้ตามลักษณะที่พวกเขามีและที่เหมาะสมที่สุดกับสถานการณ์ของแต่ละสิ่งมีชีวิต เราจะพูดคุยเกี่ยวกับฐานข้อมูลในภาคสุขภาพที่ใช้บริการให้คำปรึกษาข้อมูลแบบไดนามิกบนพื้นฐานของเทคโนโลยี MOLAP (Multydimentional On Line Analytical Processing) ซึ่งจากนี้ไปเราจะระบุว่าเป็นคิวบ์แบบไดนามิก เทคโนโลยีนี้ก่อให้เกิดประโยชน์หลายประการเนื่องจากความเร็วในการตอบสนองดีเยี่ยมและให้เวลาและรูปแบบสำหรับการตัดสินใจในเวลาที่เหมาะสมและเพียงพอ
บทนำ:
โลกที่เราดำเนินงานในวันนี้ล้อมรอบไปด้วยข้อมูลที่มีค่าทั้งสำหรับเราและสำหรับองค์กรซึ่งต้องการการใช้ฐานข้อมูลที่ตอบสนองการเข้าถึงในเวลาและรูปแบบของข้อมูลรวมถึงการโต้ตอบแบบเรียลไทม์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง สำหรับการตัดสินใจ
บทความนี้กล่าวถึงฐานข้อมูลที่ใช้ในภาคสุขภาพและผลประโยชน์ที่พวกเขามีการสำรวจแนวคิดพื้นฐานของฐานข้อมูลก่อนหน้านี้เช่น: แนวคิดเดียวกันของฐานข้อมูลประเภทแบบจำลองและจากนั้นพูดถึง ของบริบทของฐานข้อมูลในภาคสุขภาพเห็นประเภทที่ใช้และเหตุผลในการใช้รวมถึงประโยชน์ที่ได้รับ ในที่สุดข้อสรุปจะได้รับ
การพัฒนา:
มาทำความเข้าใจกับแนวคิดของฐานข้อมูลแบบง่ายๆซึ่งแนวคิดนี้เราคุ้นเคยกันทุกวันฐานข้อมูลคือข้อมูลประเภทต่าง ๆ ที่จัดเก็บในรูปแบบที่มีโครงสร้างและแบบตรรกะซึ่งเมื่อใช้งานพวกมันจะสร้างข้อมูลสำหรับ การตัดสินใจ ฐานข้อมูลมีมากกว่ารายการง่าย ๆ เนื่องจากมีตัวแปรข้อมูลเพิ่มเติมที่เชื่อมโยงกันซึ่งทำให้เราสามารถเลือกพารามิเตอร์ที่เราต้องการได้
ฐานข้อมูลมีประโยชน์หลายอย่าง: ช่วยในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและยืดหยุ่นโดยคุณสามารถจัดระเบียบและจัดระเบียบข้อมูลใหม่รวมถึงพิมพ์หรือแจกจ่ายในรูปแบบต่างๆ
ปัจจุบันเนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ดีฐานข้อมูลส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ซึ่งมีวิธีการแก้ไขปัญหาการจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
เราสามารถค้นหาประเภทและรุ่นของฐานข้อมูล (2) ต่อไปนี้:
ตามความแปรปรวนของข้อมูลที่เก็บไว้: ฐานข้อมูลแบบคงที่และฐานข้อมูลแบบไดนามิก; ตามเนื้อหา: ฐานข้อมูลบรรณานุกรมฐานข้อมูลแบบเต็ม, ไดเรกทอรีและฐานข้อมูลหรือ "ห้องสมุด" ของข้อมูลทางชีวภาพ โมเดลฐานข้อมูล ฐานข้อมูลลำดับชั้นฐานข้อมูลเครือข่ายฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ฐานข้อมูลหลายมิติฐานข้อมูลเชิงวัตถุฐานข้อมูลสารคดีฐานข้อมูล Deductive และการจัดการฐานข้อมูลแบบกระจาย
จากประเภทและรุ่นของฐานข้อมูลที่หลากหลายนี้เราเห็นว่าการใช้ฐานข้อมูลแบบกระจายจะเพิ่มขึ้นอย่างมากเนื่องจากเทคโนโลยีการสื่อสารข้อมูลให้ความสะดวกมากขึ้น
Distributed Database (BDD) คือชุดของฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเหตุผลหลายฐานข้อมูลซึ่งถูกแจกจ่ายระหว่างไซต์ต่าง ๆ ที่เชื่อมต่อกันโดยเครือข่ายการสื่อสารซึ่งมีความสามารถในการประมวลผลแบบอิสระซึ่งบ่งชี้ว่าสามารถดำเนินการในท้องถิ่นหรือ กระจาย ระบบฐานข้อมูลแบบกระจาย (SBDD) เป็นระบบที่เว็บไซต์ฐานข้อมูลหลายแห่งเชื่อมโยงกันด้วยระบบการสื่อสารในลักษณะที่ผู้ใช้ในเว็บไซต์ใด ๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ทุกที่บนเครือข่าย ราวกับว่าข้อมูลอยู่ที่นั่น
เนื่องจากเราสามารถเห็นฐานข้อมูลไม่ จำกัด ในพื้นที่อีกต่อไปและเนื่องจากสัตว์ประหลาดทางอินเทอร์เน็ตที่ก้าวหน้าไปมากโลกาภิวัตน์เป็นคำสั่งของวันและเราสามารถใช้ประโยชน์จากมันในวิธีที่ดีที่สุดในการเข้าถึงข้อมูลของเราจากทุกที่ในโลก ดาวเคราะห์ได้ตลอดเวลาและมั่นใจได้ว่าข้อมูลของเราสามารถใช้ได้
ทุกวันนี้องค์กรส่วนใหญ่ไม่ว่าจะมีขนาดเล็กแค่ไหนมีฐานข้อมูลจากที่ง่ายที่สุดไปสู่ความซับซ้อนที่สุด แต่ก็มีพวกเขาเพราะพวกเขาได้ตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ การตัดสินใจ
เมื่อพูดถึง Health Sector เรากำลังพูดถึงองค์กรขนาดใหญ่ที่มุ่งมั่นต่อสังคมซึ่งในทางกลับกันจะจัดการกับปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ประกอบขึ้นเป็นข้อมูลของผู้ใช้งานที่เป็นล้าน ๆ คนที่ให้บริการรวมถึงประวัติของผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งาน เนื่องจากภาคสุขภาพให้บริการผู้ใช้หลายล้านคนในหมู่พวกเขา; มันเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับเด็กผู้หญิงและผู้ชายทุกวัยที่จะมีฐานข้อมูลที่เพียงพอในแง่ของความจุขนาดใหญ่และเหนือสิ่งอื่นใดความปลอดภัยของข้อมูลและความสมบูรณ์ ในทำนองเดียวกันการสืบค้นข้อมูลจะต้องทันเวลาเนื่องจากข้อมูลที่นี่มีความสำคัญอย่างยิ่ง
ภารกิจของกระทรวงสาธารณสุขคือ: เพื่อสนับสนุนการพัฒนามนุษย์อย่างทั่วถึงและยั่งยืนผ่านการส่งเสริมสุขภาพในฐานะที่เป็นเป้าหมายทางสังคมที่ใช้ร่วมกันและการเข้าถึงสากลเพื่อการบริการที่ครอบคลุมและมีคุณภาพสูงที่ตอบสนองความต้องการและตอบสนองความคาดหวัง ของประชากรในขณะที่เสนอโอกาสก้าวหน้าระดับมืออาชีพแก่ผู้ให้บริการภายใต้กรอบของการจัดหาเงินทุนที่เป็นธรรมการใช้ทรัพยากรอย่างซื่อสัตย์โปร่งใสและมีประสิทธิภาพและการมีส่วนร่วมของประชาชนในวงกว้าง (5)
ภารกิจนี้มีความรับผิดชอบที่ยิ่งใหญ่สำหรับประชากรทั้งหมดที่ทำหน้าที่ดังนั้นจึงต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เพียงพอและทันเวลาเพื่อให้ทันเวลาและรูปแบบในการประเมินที่ดำเนินการโดยใช้ตัวชี้วัดที่เราสามารถรวบรวมตามลักษณะเฉพาะของ แต่ละแผนกและตามสิ่งที่จะได้รับการประเมิน
เราพบว่าในภาคของกระทรวงสาธารณสุขนี้ใช้บริการให้คำปรึกษาข้อมูลแบบไดนามิกบนพื้นฐานของเทคโนโลยี MOLAP (การประมวลผลแบบวิเคราะห์หลายมิติแบบออนไลน์) ซึ่งนับจากนี้ไปเราจะระบุว่าเป็นคิวบ์แบบไดนามิก คุณสมบัติที่นำเสนอมีดังต่อไปนี้:
- ผลิตภัณฑ์นี้ช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลผ่านวิสัยทัศน์หลายมิติด้วยวิธีการที่แตกต่างกันในรูปแบบของตารางและกราฟที่มีโปรไฟล์ผู้บริหารที่มุ่งเน้นการตัดสินใจผ่าน Excel นักวิเคราะห์สามารถสร้างตัวบ่งชี้ของเขาเอง พวกเขายังสามารถดำเนินการได้จาก data cube ของตัวเองบนพื้นฐานนี้ผู้ใช้ที่แตกต่างกันจะสามารถสร้างระบบข้อมูลสำหรับผู้จัดการและระบบสนับสนุนการตัดสินใจ กระบวนการวิเคราะห์โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อแยกข้อมูลที่มีประโยชน์ยังคงอยู่ตัวอย่างเช่นเพื่อทำการจำแนกประเภทหรือการทำนาย
เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้ได้ดียิ่งขึ้นคำศัพท์พื้นฐานจะแสดงอยู่ด้านล่าง:
เราพบแนวคิดของ OLAP ซึ่งหมายถึงการประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์สำหรับความหมายในภาษาอังกฤษ ((การประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์) วัตถุประสงค์ของมันคือเพื่อปรับปรุงการสืบค้นข้อมูลจำนวนมากโดยใช้โครงสร้างหลายมิติ (หรือ OLAP Cubes) ที่มีข้อมูลสรุป ของฐานข้อมูลขนาดใหญ่หรือระบบการทำธุรกรรม (OLTP) หนึ่งในหลักคือความเร็วในการดำเนินการคำสั่ง SQL ของประเภทที่เลือก
สำหรับคิวบ์มีสามวิธีในการจัดเก็บข้อมูลของคุณใน OLAP:
- MOLAP - OLAP หลายมิติ ROLAP - OLAP เชิงสัมพันธ์ HOLAP - ไฮบริด OLAP
ท่ามกลางแนวคิดเหล่านี้คิวบ์โดดเด่นซึ่งเป็นที่เก็บข้อมูลหรือคลังข้อมูลแบบบูรณาการที่มุ่งเน้นเรื่องซึ่งแตกต่างกันไปตามเวลาและที่ไม่ชั่วคราวซึ่งสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจของการบริหาร คิวบ์ช่วยให้การให้คำปรึกษาแบบโต้ตอบของข้อมูลปริมาณมากในวิธีที่รวดเร็ว (6)
เนื่องจากปริมาณและความหลากหลายของข้อมูลและข้อมูลที่จัดการในภาคสุขภาพคิวบ์จึงเหมาะสมเนื่องจากอนุญาตให้มีการปรึกษากับตัวแปรหลายตัว (อายุ, สถานที่, เวลา, การวินิจฉัย) และยังช่วยให้เราสามารถตรวจสอบเคสและพอเพียง ตระหนักถึงผลผลิต
ระบบที่ใช้ในภาคนี้คือ MOLAP ซึ่งย่อมาจากการประมวลผลการวิเคราะห์หลายมิติออนไลน์และมันมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการที่มันต้องมีการประมวลผลล่วงหน้าและการจัดเก็บข้อมูลที่มีอยู่ในลูกบาศก์ OLAP MOLAP จัดเก็บข้อมูลนี้ในอาเรย์การจัดเก็บหลายมิติที่ดีที่สุดแทนที่จะอยู่ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (หรือใน ROLAP) เราพบข้อได้เปรียบหลายประการต่อไปนี้: การค้นหาด่วนเนื่องจากการเพิ่มประสิทธิภาพของการจัดเก็บการจัดทำดัชนีหลายมิติและหน่วยความจำแคชและการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเกิดขึ้นได้ด้วยการจัดโครงสร้างข้อมูลที่รวบรวมไว้ล่วงหน้าแนวโน้มดังกล่าวมีต่อ HOLAP เนื่องจากอนุญาตให้ผู้ออกแบบโมเดลตัดสินใจว่าจะเก็บข้อมูลส่วนใดไว้MOLAPและส่วนนั้นใน ROLAP (7)
ไม่ว่าฉันจะใช้ฐานข้อมูลประเภทใดในมุมมองของฉันพวกเขาควรจะ:
- ปรับให้เข้ากับความต้องการของสถาบันโครงสร้างขององค์กรนั้นเชื่อมโยงกับองค์กรปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในอนาคตส่วนใหญ่จะเป็นการเติบโตในแง่ของปริมาณข้อมูลให้องค์กรมีการตอบสนองที่รวดเร็วและรัดกุมและคุณจะเห็นการเข้าถึงข้อมูล เชื่อถือได้ในแง่ของการสำรองข้อมูลเข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลามีข้อมูลเข้มข้นที่จะรู้ว่าแนวโน้มของตัวบ่งชี้ดังกล่าวเป็นอย่างไรและใช้มาตรการที่จำเป็นผู้จัดการฐานข้อมูลจะต้องดำเนินการอย่างมีจริยธรรมเนื่องจากความรับผิดชอบโดยนัย การจัดการข้อมูลให้ได้มากและมีคุณค่าเท่าที่อยู่ใน Health Sector วิธีการได้รับข้อมูลนั้นง่ายต่อการใช้งานสำหรับผู้ใช้แม้สำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับข้อกำหนดเหล่านี้รักษาความถูกต้องของข้อมูล
เช่นเดียวกันฐานข้อมูลและแบบสอบถามในภาคนี้จะใช้เพื่อ
- วางแผนกลยุทธ์การแก้ปัญหาตามข้อมูลที่ได้รับจากตัวบ่งชี้ที่หลากหลายตรวจจับจุดแจ้งเตือนตามรายงานที่เราสามารถหาได้จาก data cube ให้บริการที่ดีกว่าแก่ผู้ใช้ดำเนินการประเมินอย่างเพียงพอในระดับที่แตกต่างกันสามระดับ เทศบาลรัฐและรัฐบาลกลางลูกบาศก์ช่วยให้เราสามารถแยกย่อยข้อมูลโดยละเอียดเพื่อให้เราทำการวิเคราะห์อย่างพิถีพิถันของแต่ละปัจจัย
สรุป:
ฐานข้อมูลมีอยู่ในชีวิตประจำวันของเราในวิธีที่ง่ายที่สุดที่เราสามารถจินตนาการได้จากบันทึกแผ่นเรียบง่ายไปจนถึงโครงสร้างดิจิทัลที่ดีที่สุดที่ทันสมัยมันเป็นหน้าที่ของเราในการตรวจหาโอกาสในการทำให้ข้อมูลอัตโนมัติและปรับให้เข้ากับความต้องการของเรา สิ่งมีชีวิตที่เราทำงาน สำหรับสิ่งนี้สิ่งสำคัญคือต้องทราบฐานข้อมูลประเภทต่าง ๆ เช่นเดียวกับรุ่นที่มีอยู่
เทคโนโลยี OLAPช่วยให้เรามีเวลาตอบสนองอย่างรวดเร็วของจำนวนมากของตัวเลือกให้ข้อมูลในการเลือกที่เราต้องการและซึ่งจะเป็นประโยชน์
กลุ่มสุขภาพกำลังกำหนดเป้าหมายฐานข้อมูลแบบไดนามิกใหม่อยู่แล้วและกำลังมองเห็นความสำคัญของการมีฐานข้อมูลที่เพียงพอเนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมากและมีค่ามากพอที่จะจัดการได้
เทคโนโลยีมาถึงเราและเราต้องทำให้ดีที่สุดเท่าที่เคยเห็นเพื่อประโยชน์ของผู้อื่นและจะดีกว่าถ้าคุณมีความรู้ในเรื่อง ปัจจุบันความต้องการในการใช้ฐานข้อมูลเพิ่มเติมในภาคสุขภาพกำลังถูกมองเห็นเนื่องจากมีการใช้ระบบข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับโปรแกรมต่าง ๆ ที่ดำเนินการในภาคสุขภาพเนื่องจากความต้องการในการทำให้ข้อมูลเป็นอัตโนมัติและกระบวนการทั้งหมดที่ พวกเขาเสร็จเร็วขึ้นและมีข้อมูลในมือ
อ้างอิง:
ข้อมูล (2)
(6)
