数据平台系统集成方案

数据平台系统集成方案（精选8篇）

篇1：数据平台系统集成方案

综合治税系统软件平台（财税大数据）方案

面向全国客户：省、市、县政府、财政局、地税局、管委会等政府综合治税部门。系统可根据客户需求定制开发，以下功能仅供参考。

综合治税是由地方政府多部门通力合作的税收征管及监控活动。推进政府税收保障工作、加强综合治税力度是提高财政收入质量，增强财政实力的重要保证，尤其从目前征管现状来看，由于涉税信息传递不畅，部分行业、部分税种特别是一些地方零散税源跑冒滴漏现象还较为突出，一定程上造成了税收流失。充分依托各相关部门、单位的职能，建立健全税收保障工作机制，对于实现涉税信息共享、推进综合治税工作、培植壮大税源、依法加强税收征管、堵塞税收漏洞、有效防止税收流失，促进税收与经济协调增长具有非常重要的意义。

综合治税平台是一个跨部门、跨系统的电子政务系统，涉及到市财政局、市国税局、市地税局、市工商局、市质监局、市规划局、市建设局、市水利局、市交通局、市房管局、市供电公司、市公安局、市司法局、市中级法院、市教育局、市科技局、市经贸委、市人事局、市残联、市国资委、市物价局、市文化局、市体育局、市国土局、市环保局、市外经局、市发改委、市劳动保障局、市民政局、市卫生局、市统计局、市城管局、市审计局等（以下简称涉税部门）相关市直部门的数据采集、数据交换、数据整合、应用开发。

客户使用案例：山东济南、济宁、青岛、德州、菏泽等地区；河南郑州地区；江苏徐州地区；湖北恩施州地区；湖南常德地区；贵州遵义、毕节地区； 系统部分功能点介绍（以下仅是系统部分功能，详细方案联系客服）

一、数据上报、采集、查询（涉及40 个部门左右）

二、绩效管理

三、指标报送详情、统计等

四、数据比对（包含地税分析系统、国税分析系统、营改增分析系统等）

1、户籍比对

2、国地税、国税公司信息比对

3、地税工商信息比对

4、出租房屋（房地产税收管理）

5、根据国税的增值税和消费税，地税的营业税，三者税款根据税款缴纳比率，计算出三个附征税款的缴纳数，同附带的三个附征税进行比对。同时进行比对，计算出差额。从而找出遗漏的税款。

6、土地信息比对

7、用电、用水、用气信息比对

8、医保刷卡信息比对

9、酒店、住宿业信息比对

10、交通行业信息比对

11、驾校信息比对

12、房屋销售信息比对

13、股权变更信息分析

14、房产税分析

15、商品房销售情况分析

16、车船税分析

17、其它行业、税种信息比对，可根据地方需求定制开发。

五、疑点欠税问题分配处理、绩效考核等

六、税收查询分析

1、一户式分析、规模企业分析、高新企业分析、重点税源分析等

2、数据综合查询统计分析

3、纳税排名

4、重点企业重点税种同比分析

5、国地税收入行业税收对比

6、分行业、区域、税种、级别、机关单位等税收统计分析

7、柱状图、折线图、饼状图等图形展示税收情况。

七、财政收入分析 1 金库报表查询分析 收入报表查询（一般预算收入分析、全口径、分行业、区域、税种等分析，同

比、环比等分析）3 非税收入分析 4 重点项目查询分析

八、税源电子地图（地理信息系统）功能

1、纳税企业标注功能

2、纳税企业地图查询

3、纳税企业一户式查询、统计等功能

九、掌上应用平台app

1、纳税排名

2、税收情况分析

3、纳税排名、绩效考核、报表分析等

篇2：数据平台系统集成方案

党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。建设目标

以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。

通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。3 系统建设内容

3.1 水环境大数据采集

大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。

3.2 水环境大数据管理

获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。

3.3 水环境大数据分析应用

篇3：数据平台系统集成方案

企业使用的可编程控制器、伺服、条码扫描仪或带串行输出的传感器等需要通过协议来连接系统的设备都存在连接问题。尽管目前市场上很多单一的SCADA系统可在一定程度上解决该问题, 但是其高昂的价格以及复杂的操作方式并不适合所有的企业, 且SCADA系统会与一些常用系统发生排斥。

红狮公司推出的Data Station Plus (DSP) 产品是专为各种设备的协议转换、数据记录、通信而设计的工程解决方案。DSP系列产品向下可以通过串行链路总线兼容各种现场控制设备, 向上可通过以太网与SCADA系统、信息数据管理系统、ERP系统等进行数据交换, 从而实现上层管理系统与底层现场设备的无缝连接, 大大降低了数据采集系统的成本和工程周期。DSP产品可根据需要调整参数, 从而满足不同用户的需求。

DSP产品能帮助企业用户提升工作效率。该产品可以将工厂内的所有设备进行数字协议转换, 使设备状态及其相关数据同时显示在同一界面上;提供生产过程中的实时数据, 供监管人员随时下载并进行数据分析;允许用户设定短信或者电子邮件的自动提示功能, 并提供生产过程的远程实时监控功能。

篇4：高校数据平台集成方案的分析研究

【关键词】数据平台；集成；ETL技术

我校从2000年开始信息化建设，早期缺乏统一的规划和信息标准，各部门根据自己的业务需要，建立了各自的管理信息系统和数据库系统。各应用系统建设时期不同，采用的技术架构不同，运行管理维护各自独立，当对信息的处理涉及多个系统之间的协调时，处理诸如跨操作系统平台、跨数据库、跨开发平台等多方面的工作，容易形成混乱，给开发、管理、维护工作带来大量的工作量和难度。为解决这些问题，需要建立一个统一的数据平台，对各类应用和数据进行整合，消除“信息孤岛”，形成统一的数据服务，提高管理效率，降低管理成本。

1.总体设计

数据平台的建设并不是一件简单的事情，有一些集成需求是面向数据的，还有一些集成项目是基于事件驱动的体系架构或者面向服务的体系架构，把整个高校基于各种不同平台、用不同方案建立的异构应用和数据整合是一个复杂的任务，甚至是涉及到学校的体制、各部门责任和利益的复杂的系统工程。数据平台的总体设计采用三层数据模式，分别为表示层、应用服务层和数据层。表示层对全校学生和教职工提供应用平台的访问服务，以B/S方式体现；应用服务层涵盖学校所有现有的应用软件系统，包括综合信息系统、办公自动化系统、校园一卡通、教务管理系统、科研管理系统、人事管理系统、财务管理系统、学工管理系统、网络教学系统、图书管理系统、档案管理系统等，这些子系统有机的组成一个整体，提供基于统一身份认证的信息集成，提供信息化系统服务，并且提供应用软件与数据库接口，有效地对学校进行全方位的管理；数据层是共享数据平台，提供数据交换和共享功能，数据要高度集中，并且安全可靠，为数字化校园的建设提供可共享的数据支持。

2.技术实现

选择技术体系结构时要考虑整个系统的跨平台性、安全性、可靠性、稳定性及可管理性，并且应该有好的可扩展能力。我们的原始数据来自多个不同的数据源，有数据库中的模式固定化数据，也有来自异构源的异构数据，将这些分散异构的数据集成到一个统一标准的数据库中并且统一所有的应用很难实现，所以我们采用数据交换技术，将现有数据资源以原有格式存储于分布式数据服务器上，实现分散异构的数据资源共享管理和流通，在共享數据平台上搭载现有业务应用和开发新的业务应用系统。

3.数据集成

数据集成技术涉及元数据模型管理、数据抽取转换加载技术和数据联邦技术等。对于异构数据的集成，常见的有集成模式和复制模式。集成模式对应的是联邦数据库模式，提供统一的访问视图，实现逻辑上的数据集成来满足应用数据的集成需求；复制模式对应的是数据仓库建设，由ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，目前大多采用这种模式，把数据从物理上不同的数据源中抽取，进行数据转换和加载，得到统一完备的数据仓库，原来分散的应用仍可以独立运作。ETL规则设计和实施在整个数据集成项目中占有60%-80%的工作量，在数据处理上几个重要流程：

3.1元数据管理

元数据就是描述数据的数据，即对数据库、表、列、列属性（类型、格式、约束等）以及主键/外部键关联等等的描述，在地理空间信息资源共享过程中起着关键作用。在数据仓库系统中，元数据机制定义了数据源的位置及数据源的属性，确定源数据到目标数据的对应规则，确定相关的业务逻辑、记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排，记录检测系统数据一致性的要求和执行情况，衡量数据质量，合理的元数据会有效的描述信息的关联性。所有的ETL过程必须参照元数据，才能快速实现。

3.2数据抽取

数据抽取是从数据源中抽取数据的过程，包括模式数据和实例数据抽取。在实施整个ETL过程的时候，首先要对抽取进行分析，确定什么数据需要被抽取，确定数据源信息、有效性、数据格式等，用相关算法得到实例数据的抽取策略，进行数据抽取。

3.3数据转换和加工

定义数据源和目标库的映射关系，根据定义好的转换模型，对抽取出的数据进行转换和加工。数据的转换和加工可以在ETL引擎中进行，也可以在数据抽取过程中利用关系数据库的特性同时进行。相比在ETL引擎中，直接在SQL语句中进行转换加工更加简单清晰，性能更高。

3.4数据加载

将转换和加工后的数据装载到目标数据库中，这是ETL过程的最后步骤。数据加载的方法有多种，对于数据量较小的数据可以通过SQL插入、更新等基本语句完成，对于海量数据可以采用批量装载的方式。

3.5目的数据存储

提供数据与原数据的存储场所，一般为数据仓库。为了考虑整个系统的功能实现，须配备强大的辅助管理工具，以进行作业调度、日志管理、系统监控、数据维护等辅助系统的操作，同时要为应用软件提供接口，实现更好的交互性和可扩展性。

4.结束语

篇5：电力系统故障数据分析平台的研究

黄细勇

佛山三水供电局

摘要：分析电力系统中故障数据分析系统的功能、现状和特点，提出故障数据分析平台的概念并对其进行研究。介绍平台的主要特点，给出平台设计的整体架构，并说明各组成模块的功能划分，还对模块间的关系等相关问题进行了阐述。

关键词：电力系统 故障分析 支撑平台

一、前言

电力工业是为国民经济和社会发展提供能源的重要基础产业，也是关系国计民生的公用事业。但日益复杂的电力系统，发生故障的几率也在不断增加，某些扰动可能导致大面积停电和稳定性问题尖锐化，严重时系统可能失去稳定。

目前电力系统中的常用的故障分析系统有故障录波系统、输电线路行波测距系统、小电流接地选线系统和电能质量监测系统等，这些系统为分析电网故障、确定电力系统在特定情况下的运行状况提供了强有力的支持。这一类应用的共同点是都要对某些模拟量数据进行记录、分析和计算，从而实现不同故障分析系统的功能。但目前处理录波数据的系统一般只针对具体的应用而开发，相互之间尽管在数据处理方面有许多共性，却是由不同公司各自开发的，系统的开放性差，只适用于某一种特定的应用，缺少平台化的设计思想。这样就形成了所谓的“自动化孤岛”现象。

二、故障数据分析平台的功能分析

目前电力系统中常用的故障数据分析系统有以下几种：

（一）故障录波分析系统

故障录波系统是电力系统发生故障及振荡时能自动记录的一种系统,它可以记录因短路故障、系统振荡、频率崩溃、电压崩溃等大扰动引起的系统电流、电压及其导出量,如有功、无功及系统频率的全过程变化现象。主要用于检测继电保护与安全自动装置的动作行为,了解系统暂态过程中系统各电参量的变化规律,校核电力系统计算程序及模型参数的正确性，故障录波已成为分析系统故障的重要依据。

系统主要由电流(电压)智能监视模块、通信链路、监视微机和分析软件四部分组成,该系统将多个智能监视模块统一编址，通过通信网与分析主机相连，组成故障录波系统。每一个智能监视模块相当于一个独立的微型故障录波器，在线监视一条线路的运行状况，连续采集数据。当该线路发生异常时，相应模块连续采集一段设定时间段的线路运行数据，然后，将异常出现时刻前后各一段设定时间的数据作为故障录波信息保存，并上传给分析主机；分析主机将模块上传的数据加以保存、远传和处理，并可将异常波形显示并打印出来。

（二）输电线路行波测距系统

当输电线路发生故障后，必须通过寻线找出故障点，并根据故障造成的损坏程度判断线路能否继续运行还是须停电检修。行波测距是目前应用广泛的故障测距方法，其基本原理是：在电力系统发生故障后,在故障点将产生向两端运行的暂态行波,暂态行波在传播过程中遇到不均匀介质时,将发生折射和反射,因此在故障点和母线检测处暂态行波会发生反射和透射,这样就可以利用两个波头之间的时间差来完成故障定位。

行波采集与处理系统安装在厂站端，采用集中组屏式结构，一般包括行波采集装置、T－GPS电力系统同步时钟以及当地处理机三部分。行波采集装置主要负责暂态电流信号的采集、缓存以及暂态启动，并生成启动报告；T－GPS负责提供精确同步脉冲信号及全球统一时间信息；当地处理机由一台工控机构成，负责接收、存储来自装置的暂态启动报告，并与安装在线路对端所在变电所内的行波采集与处理系统交换启动数据，从而自动给出双端行波故障测距结果。

（三）小电流接地选线系统

电力系统配电网故障中绝大部分是单相接地故障。由于故障电流小，系统可带故障继续运行一定时间，小电流接地方式可显著提高供电可靠性，同时也具有提高对设备和人身安全性、降低对通讯系统电磁干扰等优点。但长时间带故障运行，特别是间歇性弧光接地故障时，过电压容易使电力设备出现新的接地点使事故扩大；同时故障电流可能使故障点永久烧坏，最终引短路故障。因此故障后快速选择故障线路就显得十分重要，在发生故障时须准确选出故障线路,以便及时切除故障。

由以上分析可以得出故障处理系统的共性：首先进行数据的采集和存储，再由数据处理模块进行数据的分析、计算及各种特征的提取等操作，最后对所得结果进行保存、显示和打印等。但目前不同的故障处理系统只针对具体应用开发，缺少通用平台的概念。

三、平台的主要功能模块与工作流程

参数设置模块可以对平台运行的参数进行设置，使平台在合适的状态下运行。前置机通过规约处理模块与站端装置进行通信，接收不同监测装置上传的各种录波数据，包括对不同通信规约传输数据的打包与解规约。数据通讯模块负责与后台机交换信息，若从装置收到的录波数据格式不符合Comtrade标准则先调用数据格式转换模块然后再将转换后的数据交给数据通讯模块。

故障处理模块负责把接收到的数据进行分析处理，将数据分析后通过数据库管理模块送入数据库服务器中，故障处理模块还提供与高级应用程序的接口。报表管理模块从数据库中取得数据生成各种报表，装置参数整定模块在后台机上发送参数整定命令，通过前置机发到装置以调整装置的运行状态。装置运行监控模块实现监测与控制装置运行状况的功能，告警模块处理装置上报或是系统操作所产生的各种告警信息。

当用户要查看录波数据曲线时调用录波查询模块查找到满足要求的数据，再通过录波曲线显示模块对要分析的数据进行查看。用户权限设置模块设定用户的使用权限，以提高平台的安全性。

四、结束语

本文提出的电力系统故障数据分析平台，遵循标准化、模块化、分布式、分层次的设计原则，具有良好的通用性和可扩展性，为开发故障录波系统、行波测距、小电流接地故障监测和电能质量监测等以处理录波数据为主的信息管理系统提供全面的底层支持。平台的使用可以提高软件的重复利用率，避免重复开发，减少电力企业的投资，有利于提高电网的运行和管理自动化水平。参考文献：

[1]刘念 谢驰 滕福生 电力系统安全稳定问题研究[J] 四川电力技术2004（1）1－6

[2]王洪涛 王剑 朱诚 电力系统信息管理自动化的研究[J] 电力自动化设备 2001 21（2）

[3]骆健 丁网林 唐涛 国内外故障录波器的比较[J] 电力自动化设备 2001 21(7)27－30

篇6：医院信息集成平台建设方案

一个完善的医院信息系统通常由上百个子系统组成，牵涉众多的专业领域。这么庞大的系统需要非常专业化的软件开发分工，整合不同厂商有特色的专业系统是医院信息系统的发展趋势，医院信息化能够取得成功必须保证各个系统的有效集成和数据的高度共享。然而这些系统通常是随着医院的发展需求逐步建设的，它们来源于不同的厂家，基于不同的技术，缺乏统一的信息交换标准，这些系统的集成整合已经逐渐成为医院数字化发展亟待解决的主要问题。

系统集成平台的构建主要面向两个核心问题：一个是为各种医疗应用提供统一的医疗数据访问服务，从而消除各种医疗应用系统与医疗数据中心的直接耦合性；另一个是为各种临床信息系统提供系统集成服务，系统集成服务基于系统集成模型，通过HL7和DICOM等标准通讯协议为各种医疗应用系统提供集成服务，确保各个临床信息系统在工作流整合的基础上实现交互协作，从而以数字化的形式完成各项医疗业务。建设目标

系统间的整合、集成和扩展一直都是制约医院数字化发展的主要障碍，由于不同厂商之间的产品不兼容，使得医院整体信息化步履维艰。通过建设一个规范的系统集成平台，在IHE、DICOM、HL7等国际标准的基础上，制定覆盖医疗所有业务流程的系统集成规范，开发基于规范的系统集成平台，为遗留的、当前的以及将来的系统提供了一个统一且标准的数据交换和工作流协同的平台。信息集成方法

信息集成方法有三，即应用集成、数据集成、界面集成，这三种集成方式各解决不同方面的问题。应用集成指应用程序之间实时或异步交换信息和相互调用功能，可以采用HL7消息，Web Service，CORBA，EJB，DCOM，RPC等标准，采用消息中间件，BPM等中间件实现；数据集成是指应用系统的数据库系统之间的数据交换和共享，以及数据之间的映射变换，常采用ETL（Extract-Transform-Load）工具实现；界面集成含义是应用程序界面之间相互关联引用合成，采用技术包括ActiveX插件、Portlet、IFrame等。

协同应用从早期单纯的点对点接口方式，发展到现如今的集成平台方式。各种方式中：

 点对点接口方式的复杂性在于要和不同的系统建立1：N的接口，假定有N个系统相互之间需要建立接口，则接口数为 N*(N-1)/2。

 集成平台方式中，在N个系统需要进行应用协同的情况下，只需要开发N个适配器接口即可，减少了集成平台的系统负荷。

由于医院信息系统复杂性，我们根据不同的需求和应用场景，设计分别采用上述三种不同集成方法和手段进行信息集成。应用集成

和医技辅诊科室信息系统（如PACS/RIS、LIS、MUSE等）的信息集成，这种场景，信息交互的数据量不大，实时性要求不高，且各信息系统各专业厂商实现方式相差较大，采用基于集成平台的应用集成方式是最优选择。

集成平台体系结构如下图所示，集成平台对外提供支持多种方式的集成服务：包括WebService服务、TCP监听服务、文件监测服务、FTP服务、SQL监控服务等方式。

医院信息系统在国际、国内广泛采用的有一套集成规范，即：医疗健康信息集成规范（IHE）规范。IHE规范未定义新的集成标准，而是采用了“标准协调”过程推动基于工业标准的医疗IT系统互操作性。在IHE中，消息传递采用的是HL7（2.x版本)标准，影像传递采用DICOM标准。本集成平台的集成严格参照该规范进行：信息集成平台在进行消息时采用HL72.4标准进行消息传递、在消息内部传递DICOM StudyUID，以满足后续DICOM图像应用时的需要。

临床信息集成用于对各临床信息系统进行信息层面的集成事务处理。事务的定义参照IHE规范执行，消息的交互标准参照HL7 2.4标准执行。

集成平台内部引擎本身由Ensemble集成平台基础之上进行二次开发而来，依托Ensemble本身对各种适配器的支持，集成平台对外能够提供多种接入服务方式：TCP、文件夹监听、FTP文件监听、自定义WebService、SQL监听等形式。以更多接入方式进行各种不同方式集成各业务系统。

集成流程以业务流程可视化、可编辑化对外提供工作流程的制定与使用。集成引擎基于标准的业务流程执行语言（Business Process Execution Language）进行扩展应用，以描述交互应用。4.1 信息集成模块与示例

信息集成组件主要由以下几部分组成Business Service业务服务、Business Process业务处理、Business Operation业务操作，这几部分共同作用下，将集成事务与消息传递进行完成。其中，Business Service主要负责进行消息的监听与接收；Business Process负责全局的消息路由转发、事务流程处理、消息匹配映射等工作职责；Business Operation负责将转换完成、最原子化的一个操作，发送/调用信息集成的目标端。同时在三者相互作用下，消息的反馈准确的返回到Business Process，由Process来讲反馈消息控制返回到消息发送方。示意图如下（后续对该示例进行说明）：

4.1.1 业务服务监听与接收

在当今医院中，存在各种各种的医疗业务系统，医疗业务系统的多样性，就将导致与其集成时，接入方式的多样性，如部分系统已实现TCP的发送传递；部分已实现文本输出等。集成平台作为医院信息系统的中转、适配角色，在接入方式的多样性成为必要条件。如前所述，在这方面，集成平台允许的接入方式有：TCP、FILE、FTP、SQL、SOAP(WebService)、HTTP、MAIL等多种方式与相应的适配器。

在多种方式的接入过程中，将不同来源的消息通过统一的出口转交给业务处理部分，由其进行路由住转发、消息匹配映射、业务流程处理等相关的工作。

在本示例中，EMRS通过WebService的服务监听（BS.WS.EMRWS）方式将消息内容传递进集成平台，在通过验证后，将该消息转发给了业务处理模块中的路由模块。

4.1.2 消息路由转发

在一些应用场景中，如电子病历系统、重症监护系统、HIS系统三者进行信息传递时，部分信息是需要三者之间交互的，而部分信息仅仅需要两者之间交互，这在消息转发路由时，需要有一定的控制，起到闸门的作用。如：HIS系统进行入院登记时，需要将病人的信息发送到电子病历系统与重症监护系统；而在重症监护系统采集到病人生命体征信息时，仅仅将此信息发送到电子病历系统即可。因此，在集成平台中，引入消息路由转发的相关模块就显得比较重要。

在本示例中，EMRCTLRouter这个消息路由者在接受到BS.WS.EMRWS的消息时，可能会转发至EMRPlaceOrder、EMROrderCA、BadMessageHandle三个相关的处理模块。而具体转发至何模块，由消息头定义中的相关信息具体定义。消息路由者起到解析与转发的作用。

4.1.3 事务业务流程处理

即时消息路由已经正确路由转发了消息到准确的端点，但是在对应的端点内，还会有一些业务流程需要进行处理。如在EMRS下达一个新的Order的时候，需要的一定的情况下产生不同的业务流程分支：如该病人为门诊病人或者住院病人，则有必要产生HL7 消息中的住院病人登记信息与门诊病人登记信息：ADTA01与ADTA04。

在本示例中，BPEMRPlaceOrder的内部业务流程如下，每一个结点代表着一次逻辑处理过程：

4.1.4 消息匹配映射

在一些情况下，消息的传递方并无必要产生HL7标准格式消息的情况下，如EMRS与集成平台为内部互调时，双方之间提供预定义的WebService的接口，以快速的开发与进行集成。此时便需要在WebService中定义的消息格式与标准HL7消息格式之间进行着匹配转换的工作。而该转换工作的处理调用是由事务业务流程处理模块来发起调用的。

4.1.5 终端消息发送

在进行正确的消息格式转换与业务逻辑处理，此时的消息已经成为一个符合终端系统需要的消息格式。在事务业务流程处理中，会将此消息投递给相应的终端系统。

在投递消息完成工，事务业务流程处理模块会进入等待反馈的状况，等待终端系统反馈一个应答消息，以表示该消息在终端系统中被准确的处理。事务处理模块收到该应答消息，并组织成发送端系统需要的消息格式，并作为应答系统，反馈至发送端系统。

4.2 集成事务处理流程规划

上述主要针对集成平台中各个模块作用于应用场景进行了阐述，下面将以IHE规范中医嘱下达方医嘱执行的完整业务流程为例，进行完整的集成事务流程描述。该流程反应了普遍的医嘱流程，多数院内的医嘱流程都可参照执行，为医院的信息系统集成方式提供良好的参考。本示例中，目标系统以PACS为例。上层应用程序新开申请单集成平台PACS住院病人：发送ADT^A01消息/门诊病人：发送ADT^A04消息响应ADT^A01消息/响应ADT^A04消息发送ORM^O01消息(control code=NW)响应ORM^O01消息对检查申请进行安排后，发送SIU^S12消息响应SIU^S12消息查询申请安排情况开始检查时，发送ORM^O01消息(control code=SC Order Status=SC)响应ORM^O01消息检查完成后，发送ORM^O01消息(control code=SC Order Status=CM)响应ORM^O01消息有图像数据（图像匹配）后，发送ORM^O01消息(control code=SC Order Status=DA)响应ORM^O01消息发送DFT^P03消息响应DFT^P03消息通知收费系统进行收费查询申请检查信息报告完成后，发送ORU^R01消息(OBX.11=P，初步报告)响应ORM^O01消息查询申请检查报告报告审核后，发送ORU^R01消息(OBX.11=F，最终报告)响应ORM^O01消息查询申请检查报告

另外，在院内经常出现的是在IHE规范中描述的：执行者医嘱流程，即由医嘱执行者（PACS系统中，为检查科室）进行医嘱下达的过程并执行的流程。如下图所示： PACS发送ORM^O01(control code=SN)消息时，消息中必须包含病人号（PID.3），也就是说病人已经挂过号。上层应用程序集成平台PACS急诊检查登录时，发送ORM^O01消息(control code=SN)发送响应ORR^O02消息(control code=NA)开始检查时，发送ORM^O01消息(control code=SC Order Status=SC)响应ORM^O01消息检查完成后，发送ORM^O01消息(control code=SC Order Status=CM)响应ORM^O01消息发送DFT^P03消息响应DFT^P03消息通知收费系统进行收费查询检查信息报告完成后，发送ORU^R01消息(OBX.11=P，初步报告)响应ORU^R01消息查询检查报告报告审核后，发送ORU^R01消息(OBX.11=F，最终报告)响应ORU^R01消息查询申请检查报告更新或合并病人信息发送ADT^A08消息，更新病人信息/发送ADT^A40消息，合并病人号响应ADT^A08消息/响应ADT^A40消息 数据集成

在实际业务应用中，日常医院的HIS库与ERMS库之间存在较多需要高频率、高性能要求的交互，如计价信息与药品库存等信息的实时共享等。针对这样的应用场景，我们采用了ETL工具(GoldenGate)在数据库底层进行的DB层同步方式。目前，医院已经存在比较完整的医疗信息系统，这些医疗信息是以JW1H系统为基础，增加医院自己的需求发展而来。ERMS电子病历系统是一个完整的独立产品，他有他自己完整一套的系统架构和数据中心结构，而在系统架构和数据中心结构上医院现有医疗信息系统和EMRS电子病历系统都存在较大差异，这就决定了现有系统和EMRS电子病历系统很难共用一个数据库。可另外一方面，EMRS电子病历系统和医院现有医疗信息系统都是医院系统不可分割的一部分，他们即有自己工作的重点，又有相互联系和配合，只有相互无间的结合，才能快速、高效和正确地完成日常工作。应用EMRS电子病历系统之后，医院现有医疗信息系统的主要工作就会变成传统意义上的HIS业务工作，如经济管理、人员管理和物资管理等，而EMRS电子病历系统主要完成以患者为中心的诊疗行为业务工作。

两者之间存在着千丝万缕的关系，以医嘱业务举例，如EMRS电子病历系统下达、转抄和校对医嘱之后，医院现有医疗信息系统需要完成对应的业务操作，如医嘱摆药和医嘱收费操作等，这就需要在这两个系统之间同步数据信息，而涉及到同步的医疗业务往往涉及的医疗各个环节，如诊疗、药房、收费、人员管理等，因此需要信息同步的数据量会比较大，而同时为了不造成医疗业务的延迟和脱节，也需要很高的实时性。

在这种应用场景下已不适宜采用基于集成平台的，通过消息交互的应用集成方式。消息集成方式，往往需要一个发起方和接受方，而发起方和接受方往往需要一些额外的支持，如发起方需要调用接受方提供的接口等，期间可能还涉及到一些负责的来回交互，最主要的是，消息集成在数据量很大的情况下，处理速度不是很快，因此，我们将通过数据集成的方式来实现数据同步，数据库集成工具采用Oracle GoldenGate。

医院涉及到需要数据同步的包括两个部分：HIS数据库和EMRS数据库。我们将采用GoldenGate实现HIS数据库数据和EMRS数据库之间的数据双向同步。其基本结构图如下图所示： HIS数据库服务器GoldenGate双向复制PRIDE数据库服务器 从上图我们可以看到发生在HIS数据库上的相关数据变化通过GoldenGate实时同步到EMRS数据库，而发生在EMRS数据库上的相关数据变化通过GoldenGate也会实时同步到EMRS数据库。其中具体的实现过程如下图所示：

从上图我们可以看到数据同步的核心是GoldenGate，在HIS数据库和EMRS数据库上变化数据的捕获、传递和复制都是通过他来完成的。当EMRS数据库发生数据变化的时候，如EMRS下达、校对医嘱之后，此时运行在EMRS数据库服务器上的GoldenGate将捕获该功能业务对应的变化数据，并通过网络传递到HIS数据库，HIS数据库接收到这些变化数据之后，运行在HIS数据库服务器上的GoldenGate解析这些变化数据并应用到HIS数据库，此时如摆药程序就能看到相应的医嘱记录并进行摆药。反之HIS数据库上的变化数据也是经过上述过程应用到EMRS数据库。

通过GoldenGate我们可以很好地实现了HIS数据库和EMRS数据库的之间的独立和联系，使他们各尽其职，分工明确，一起很好地共同支撑整个医院的正常运营。5.1 GoldenGate概述

Oracle GoldenGate软件是一种基于日志的结构化数据复制软件，它议决剖析源数据库在线日志或归档日志取得数据的增量改变，再将这些改变运用到目标数据库，从而完成源数据库与目标数据库同步。GoldenGate 能够在异构的IT基本结构（包括几乎一切常用操作系统平台和数据库平台）之间完成大量数据亚秒一级的及时复制,从而在能够在应急系统、在线报表、及时数据仓库供应、买卖跟踪、数据同步、集中/分发、容灾等多个场景下运用，而我们采用的场景是数据双向复制，GoldenGate双向复制的工作原理如下图所示：

如上所示，GoldenGate在实现数据同步的时候，主要涉及到三个重要进程：抽取进程、投递进程和应用进程。

1.抽取进程：就是上图Capture进程，该进程主要负责读取数据库对应的日志文件，将数据变化保存到队列文件中；

2.投递进程：也叫传输进程，该进程主要负责将源数据库中产生的变化的队列文件进过压缩和加密等方式，通过网络传输到目的数据库； 3.应用进程：也叫接纳进程，该进程主要负责将投递进程传递过来的源数据库的数据变化队列文件解析出来，并应用到目的数据库中。上述三个进程完成了从源数据库到目的数据库的单项同步，如果再加上从目的数据库到源数据库的相似的三个进程，就实现了源数据库和目的数据库之间的双向同步。

5.2 GoldenGate的特性

1.基于日志的实时数据复制：相比传统依赖数据库触发器和规则的方法来捕获数据变化，GoldenGate采用读取日志方式对源数据库影响小很多，速度也快很多。

如上图所示，GoldenGate是通过数据日志挖掘的方式实现的。2.事务完整性：GoldenGate只复制成功提交的事务，同时目标数据库按照源数据库的操作顺序，而且，可以中断可以自动恢复，这些保证了源和目标之间的事务完整性。

3.检查点机制保障数据无丢失：GoldenGate的抽取和复制进程使用检查点机制记录完成复制的位臵。对于抽取进程，其检查点记录当前已经抽取日志的位臵和写队列文件的位臵；对于投递进程，其检查点记录当前读取队列文件的位臵。

上图中，Capture、Pump和Devlivery将传递状态存储至checkpoint file确保其恢复性，检查点机制可以保证在系统、网络或GoldenGate进程故

障重启后数据无丢失。

可靠的数据传输机制：GoldenGate用应答机制传输交易数据，只有在得到确认消息后才认为数据传输完成，否则将自动重新传输数据，从而保证了抽取出的所有数据都能发送到目标端。数据传输过程中支持128位加密和数据压缩功能。界面集成

对于医学影像、心电图波形数据，临床医生的需求是，不仅能浏览图像和波形，还须有对其处理的要求，通常对应系统供应商提供了DICOM影像浏览器和心电图浏览器，这些浏览器提供相应的工具来处理、管理、传输和转换图像和波形。针对这种带专业处理功能的人机交互界面的应用程序，我们采用界面集成的方式，集成专业浏览器插件或应用程序。

针对这种方式的场景，EMRS系统将采用界面集成应用的方式集成数据综合浏览视图，在临床数据中心一节中已提到，该视图采用组件化方式进行开发，实质是各类专业浏览插件的容器，支持对各种医学影像（X-Ray、CT、MRI、超声、胃肠镜）、心电图、监护数据和麻醉监护数据等在内的多种医疗数据的综合阅览分析。

至于各专业浏览器插件内部的实现，可能又会采用应用集成的方式，但通常为了提高性能，和多媒体资料库中心采用直连的方式获取影像和波形。

以DICOM影像浏览器组件为例，其内部采用DICOM标准进行医学影像格式定义与交互传输。该模块以OCX控件的方式实现，同时提供给集成事务处理模块和医护工作站使用。EMRS医护工作站使用DICOM引擎主要实现从影像中心查询和获取影像等功能。6.1 DICOM影像应用流程规划

DICOM影像的显示流程如上图所示，主要由以下几步组成：

医护工作站通过调用DICOM引擎，设臵参数（Study UID或Study Type + Study ID，DICOM Server的IP、Port、AE）*，请求获取一个检查的影像；

DICOM引擎启动DICOM Query服务，获取检查影像数，事件通知医护工作站，医护工作站可以根据返回的影像数启动初始化进度条；

DICOM引擎启动DICOM Move服务，向影像中心请求影像； 影像中心启动DICOM Storage服务，向DICOM引擎发送影像；

DICOM引擎每接收到一个新文件，事件通知医护工作站，医护工作站可以在此事件的处理中打开并显示此文件，同时改变进度条位臵；

DICOM引擎接收到DICOM Move响应，表明文件获取已经结束，事件通知医护工作站。核心价值

通过建立集成信息平台，集成各类应用系统以及日常运营的业务，通过该平台整合医院内部业务应用系统，形成一个互联互通的医院业务协作网络。医院信息集成平台可以很好支持不同系统之间的医疗数据整合、业务整合与数据共享，快速实施应用程序节点部署以及各医疗子系统之间的协同通讯。在医院信息系统中的各子系统中，比如HIS,LIS,RIS,OA等，传递和展现整个医疗过程中的相关信息。同时，集成信息平台为临床数据中心的数据来源提供了技术基础和保障，通过信息标准、交换原则的制定，对业务系统提供标准的信息交换服务，确保数据交换过程的安全性、可靠性，实现数据在系统平台范围内自由、可靠、可信的交换。

篇7：数据平台系统集成方案

(1)铁路列车近年来调图频繁，车次急剧增加，并且预售期延长，由调图带来的停站方案、开点变更、编组调整变化较大，导致预测计算量巨大，系统负载较重。

(2)以往的票额预分为预售期外一次预测并预分，预售期内调整完全依据人工调整，不容易及时发现问题，票额调整工作被动，且临近开车期间销售情况难以掌握。

因此，有必要针对参考期内席位售出情况和预售期内余票概貌等情况进行动态监测，研究票额动态预分的方法，并对预测数据、调整依据的计算进行基础架构改造，适应海量数据变化的需要。

1铁路客票大数据平台的研究与实现

随着客运历史数据的累积，以及全国铁路客运规模的快速扩展，全国铁路客票历史数据规模越来越大，数据种类也越来越多，仅仅依靠关系型数据库进行数据的管理和操作，已经不能满足需要。因此，以客运营销数据为基础，结合由客票生产系统产生的实时数据，采用开源分布式数据库构建大数据平台，实现铁路客票大数据平台的研究具有重要意义。

1.1Hadoop分布式并行处理

Hadoop是近年来炙手可热的开源分布式并行处理框架，用户可忽略对底层并行实现的细节高效的构建出并行的分布式程序。Hadoop主要包括2个组件：(1)与GFS类似的分布式文件系统，简称HDFS;(2)并行计算模型MapReduce，由JobTracker、TaskTracker等组件组成。

Hadoop的工作原理是将数据拆成片，并将每个“分片”分配到特定的集群节点上进行分析，每个数据分片都是在独立的集群节点上进行单独处理的，因此非常适合处理大数据量、非结构化数据。Hadoop集群的另一个特点是具有较好的可扩展性，随着数据量的增加，集群的处理能力将会受到影响，可通过添加额外的集群节点有效地扩充集群以解决问题。Hadoop集群的并行处理能力可显著提高计算效率，能达到实时或准实时数据处理的时效性。此外，Hadoop所需软件为开源软件，并能够很好的支持商用硬件从而客运很好的控制成本，此外，Hadoop集群还具有故障容错的优点，当一个数据分片发送到某个节点进行计算时，该数据在集群其他节点上会保留副本，即使一个节点发生故障，该策略也能保证该节点数据的副本数据正常处理。

1.2铁路客票大数据平台数据源

铁路客票大数据平台主要来源于历史数据和实时数据两类。历史数据包括互联网订票数据、运能数据以及售票、退票、废票和改签数据。客票系统实时数据包括实时余票数据、实时存量数据以及取票轨迹数据。其中，实时余票数据从互联网售票的余票查询集群获得，实时存量数据和取票轨迹数据从铁路局中心的客票系统获得。

客票历史数据和客票系统实时数据通过ETL服务，进入铁路总公司营销数据仓库，通过数据建模组成数据集市提供报表、查询应用等服务;同时上述数据也进入Hadoop平台的HDFS，数据提供Hbase和Hive两种访问方式。

在票额预分应用服务层中，由客流预测应用服务器从Hbase中提取预测需要的样本数据，应用MapReduce实现客流预测算法，以实现客流预测结果。

客流预测结果通过铁路总公司客票系统服务器实现往18个铁路局(公司)分发。各铁路局客票系统服务器上部署预测执行子系统，将预测结果与席位实时存量数据结合生成预分方案，对铁路局中心席位库进行预分操作。

2基于客票大数据平台的票额预分系统

各铁路局售票历史数据通过传输软件进入铁路总公司营销系统，实时售票数据通过数据同步技术进入到铁路总公司营销系统，另外，来自于互联网售票查询集群的余票相关数据也进入到营销数据库，多个渠道的数据形成所需分析的数据源，通过Hadoop平台ETL装置进入铁路总公司营销数据仓库，在客流预测子系统中进行预测并且形成预测数据进入票额预分执行子系统，票额预分执行子系统形成预分方案通过传输下发到各铁路局形成预分方案，通过票额预分执行子系统作用于席位库，对生成的初始票额进行预分。在各铁路局通过票额预分优化子系统对预分效果进行实时反馈，形成优化方案供铁路局客运决策者进行调整，实现智能调整流程。

2.1客流预测子系统

客流预测子系统是该系统的核心系统。历史数据是对未来计划预测的重要依据，有效数据量越大、越全面，得到的预测结果也会与实际更为接近。目前，文献中最常见的客流预测方法是外推法，该方法有很多成熟的模型，如指数平滑、ARIMA模型、非线性回归模型、神经网络模型等。Vlahogianni,GoliasandKarlaftis指出神经网络在短期交通预测领域是最有潜力的技术，并且一些文献也归纳了神经网络的优点，如分布自由、全局最优逼近和容错性等，还有一些学者基于神经网络使用定量的方法建立了铁路客运量预测模型，因此，本系统采用神经网络构造预测模型。

2.2票额预分执行子系统

票额预分执行子系统的主要功能包括预分车次定义、预分天数定义、专家参数定义、预分方案审核、预分模板交路维护、预分方案查询及修改、预分结果查询等功能。其核心概念如下：

(1)预测数据。预测数据是通过Hadoop平台的MapReduce并行预测算法计算得出的分车次数据，其存在形式为始发站—终点站(OD)客流矩阵。

(2)预分方案。预分方案是基于预测数据生成的票额分配方案，是结合实际票额情况通过票额分配算法调整而生成的实际票额OD矩阵。

(3)预分模板。预分模板是历史预分方案经过专家经验确定的内置预分方案。铁路局客票管理人员可自定义预分模板。预分模板可通过经验值人工指定，也可以通过“模板复制”功能获取一段时间内的预分数据后，参考得出模板值。预分模板分为精确模板和模糊模板，精确模板与预分方案OD区间一致，设置了每个预分站票额的可售区间，模糊模板是对车站分组并按以远站分块分配票额。

(4)预分方式。由于淡旺季客流的不同，决定了预分方案的不同。一般来说按模板预分管理更加严谨，而按预测预分更贴近客流实际情况。针对各铁路局淡旺季的不同，操作员可通过此功能对预分方式进行定义。操作员可以在此查询到本局所有车次的预分方式定义，并对相关车次的预分方式定义进行追加和删除，并查看相对应的操作日志。

(5)预分车次分组定义。对一些具有相同管理需求的车次，操作员可以将这些车次分成一组进行统一定义，同一组内的车次可一并添加到预分方式定义中。此功能避免可避免客运管理人员对同一类车的重复定义。

预分结果记录在预分结果表中，再回传至票额预分优化子系统。计划预分的数据也可以来源于铁路局客票生产库中的预分模板和模板交路，这样可以得到一个相对稳定的预分方案。

2.3票额预分优化子系统

2.3.1动态票额预分

由于客票系统预售期较长，传统的票额预分方案是基于预售期外1次预测结果生成的，预售期之内不再重新预分，因此，无法适应预售期内偶然事件的影响。从2014年开始，票额预分系统引入了动态票额预分，可在预售期内进行周期性的动态客流预测及多次动态调整，如图6所示。以2014年6月17日为例，这一天预测子系统将产生2014年7月10日始发列车的OD客流预测，同时调整2014年6月30日和2014年6月23日的始发终到预测数据(这两日初始预测数据分别在2014年6月8日和2014年6月1日生成)，在票额预分执行子系统中将预分2014年7月6日始发列车的席位，并对2014年6月29日和2014年6月22日始发列车的票额进行重新预分。

票额动态预分是基于客流按周变化的规律较为显著的特点进行的。在预售期为20天时，最多通过3次预分即可达到非常满意效果，但在预售期延长至60天的时候，由于客流变化较大，且高铁、城际列车在开车前一日和当天的预售情况变化非常显著，仅靠预售期之外的动态调整也不能很好的满足预测需求，结合余票快照分析技术实现敏捷票额调整。

2.3.2敏捷票额调整

余票快照分析模块能记录每个时刻余票历史截面的可售能力。由余票快照分析模块取得的余票情况可通过图表观察得知，图表的横坐标为观察日(观察点)，纵坐标为对应的观察点的余票快照数据。一条折线表示对应某一下车站的余票变化趋势。余票波动图用于显示在车次、日期、席别、上车站确定的情况下，到各站的可售剩余票数随时间的变化情况。在预售期内距离发车时间3天以外的取数时间间隔为1天，3天以内的时间间隔为1h。

2014年5月12日7:00始发的G101次列车各区间的余票消逝情况，默认为北京南—上海虹桥这一始发终到区间的余票，可得知该区间首次售完在2014年5月11日23:00。说明次日首列始发的京沪高铁动车始发长途票在前一日晚间23:00全部售罄，由于首班高铁旅客一般不会在开车前即买即走，而夜间高铁旅客购票相对较少，相当于既能保证始发长途票在开车前有票可买，又能保证始发长途票及时卖完。因此该结果符合预分的初衷。若开车前始发长途票既未卖完，而沿途区间在开车前一直无票可售，则说明始发长途预留过多，因调配一些到沿途站销售。

3结束语

实际应用中Hadoop集群使用了16台HPDL380的服务器，操作系统是RedHat6.4，每台服务器上安装了JDK1.6和Intel的Hadoop稳定版IDH2.3。16台服务器中，1台机器作为Master节点，剩余机器作为Slave节点。客流预测子系统开发环境采用Eclipse，开发语言使用Java;票额预分执行子系统前台应用采用PowerBuilder开发，与客票核心系统保持一致;预分优化子系统采用.net开发。

通过对京沪、京广等干线经过一段时间的试用及跟踪分析，可看出旅客发送量、客运收入都有5%以上的提升。尤其是在传统的客运淡季，其增收的效果更为明显。

篇8：数据平台系统集成方案

为了解决以上问题,之前也进行了一系列研究,希望寻需求一种能够解决以上所有问题的单一解决方案,但答案是否定的。 目前, 虽然系统之间的数据共享在数据交换层面解决了信息孤岛问题,但对于患者来说,在医院所产生的各种数据还是分散存在于门诊、住院、LIS、PACS、体检等系统中。 虽然电子病历系统整合了患者在院就诊的大部分数据, 但若想全面了解患者就诊的各种信息,还需分别通过不同系统来查询。 对医院各级管理者来讲,要想了解全面的医院运营信息,也要通过综合不同系统的信息来完成。 信息孤岛的问题还没有得到真正的解决。

现在市场上针对部门级系统的互联及协同工作有许多不同的解决方案,互联协同工作是从供应商的角度来看问题。 从信息科主任的角度看, 仅仅通过系统互联消除信息孤岛是远远不够的。 理想的方案是在不同应用系统之间,根据需要进行数据传递的同时,在整个医院(甚至更大范围,如分布在不同地理位置的多个院区或区域医疗集团)进行信息共享。 这样可以在一次数据传输的同时完成全部有价值数据的采集和抽取, 便于下一步进行数据深层次的挖掘及利用。 但目前的大多数互联或协同工作方案还无法满足这个层次上的信息共享需求。 鉴于此,也进行了大量的市场调研, 最终发现联众的数据集成平台, 并与之合作。

2联众数据集成平台的方法和技术

2.1集成平台构成

该平台由一个基础支撑平台以及在此之上提供的一系列加速器、适配器、基础服务组成;接入平台的系统符合现有的技术标准(MLLP、Web Services等),平台之上传输的信息符合HL7标准并兼容IHE相关标准。 其主要的功能组件如下:

基础支撑平台(ESB):为信息集成平台提供基础的运行支撑平台,提供服务定义、服务发布、服务注册、服务发现、服务绑定、 服务协作、事务协调、服务质量管理等主要功能。

HL7 Accelerator:HL7加速器 , 该加速器负责将各个系统发往信息集成平台的数据格式化为HL7标准, 并根据需要转化为特定的 目标格式 ; 并提供消 息的路由 功能 , 可以根据HL7 Message的MSH标识将消息路由到目标系统 。

Process Manager: 流程服务 , 现有应用程序与更新的应用程序相集成,以便它们透明地协同工作,实现在业务逻辑层支持业务流程集成、业务流程再造、业务流程自动化和业务协同。

适配器: 提供了一系列的接入适配器, 主要包括MLLP、 Web Services、MQ、MSMQ、Socket、SMTP、FTP等接入方式 ,以满足不同厂商的产品快速接入到信息集成平台。

2.2平台遵循标准

联众医院信息集成平台采用了业界公认的相关标准, 方便第三方应用以标准方式接入,主要分为以下两类:

2.2.1技术标准

该平台的技术标准主要采用了MLLP标准, 同时由适配器提供对Web Services、MQ、MSMQ、Socket、SMTP、FTP等标准的 支持。 MLLP(Minimal Lower Layer Protocol,MLLP)是由HL7标准化组织提出的一个通讯标准,该标准是在TCP / IP协议之上的一个符合医疗信息传输需要的通讯标准。

2.2.2数据标准

该平台的数据标准主要采用了HL7 v2.3.1标准, 同时兼容IHE标准 ,由于HL7并没有对信息域部分进行定义 ,因此数据域部分大量采用了国标(GB系列)。 HL7(Health Level Seven)是由美国ANSI组织批准实施的医疗卫生标准,该标准参考了国际标准组织(ISO),采用开放式系统互联(OSI)的通讯模式,将HL7纳为最高的一层,也就是应用层。自其2.1版正式颁布以来,在医疗卫生机构,特别是医院的影响力日益广泛,目前在全球HL7标准已有很多厂商及医院支持与使用。 中国也于2000年初建立了HL7中国协作中心 。

3数据集成平台的效果

全面的优化和整合医院内部的资源以及医院外部全社会的信息资源;为医院临床,管理服务,运用所有的信息资源为患者提供先进的,便捷的,人性化的医疗服务; 同时建立全院科研教学的信息平台和数据仓库;以提高医院服务水平,技术水平及管理水平,提高医院的整体经营效益。

建成后的质量监测平台应用上能涵盖医院内部客户资源、 资金资源、物流资源、医疗信息资源、人力资源的管理以及与外部资源的整合和优化,统计分析医院精细到个人的工作量、业务数据等,使医院各个科室、部门以及病人可以在各自的权限内取得需要的信息或输出必要的信息,实现信息实时交流,同时通过对大数据的挖掘钻取,提升整体的医疗科研分析能力,从而实现全面的数字化管理,促进医院两个效益的全面提高。

4建设体会