Departamento de Informática em Saúde
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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde
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Projeto de um Data
Warehouse para a
Saúde Pública
Ricardo S. Santos
Marco Antônio Gutierrez
Sérgio Furuie
Umberto Tachinardi
- DIS/Unifesp
- INCOR
- INCOR
- SES-SP
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AGENDA
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• Introdução
• A proposta do projeto
• Metodologia e Estratégia de Desenvolvimento
• A carga dos Dados
• A exibição da Informação
• Resultados e Discussão
• Conclusões
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Introdução
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OBJETIVO
O objetivo deste trabalho é apresentar um projeto de
implementação de um Data Warehouse (DW) destinado à gestão
da saúde pública.
O DW pretende suprir a Secretaria de Estado de Saúde
de São Paulo (SES-SP) com informação gerencial obtida através
da integração de dados provenientes de diversas fontes isoladas.
KDD – Knowledge Discovering in Databases
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DEFINIÇÕES
Plataforma que contém
os dados da
organização,
centralizados e
organizados de forma
que usuários, de
maneira muito simples,
possam extrair
relatórios analíticos,
complexos, contendo
informações gerenciais
para apoio à decisão.
(Shams, 2001).
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Contexto do DW
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Metadata
OLAP
Server
other
sourc
es
Analysis
Extract
Transform
Load
Refresh
Data
Serve
Warehouse
Query
Reports
Data mining
Operational
DBs
Data Marts
Data Sources Data Storage OLAP
Engine
Front-End Tools
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DEFINIÇÕES
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• Metadados: Dados a respeito de dados
Descrevem completamente os dados (bases) que
representam, permitindo ao usuário decidir sobre a
utilização desses dados da melhor forma possível.
Um item de um metadado pode dizer do que se trata aquele
dado, geralmente uma informação inteligível por um
computador.
Os metadados facilitam o entendimento dos relacionamentos e
a utilidade das informações dos dados.
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DEFINIÇÕES
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• Ferramentas ETL
ETL - Extração, Transformação e Carga de Dados
O ETL ou ETT (Extração, Transformação e Transporte)
Parte do Data Warehouse responsável por ler os dados do sistema
origem, Tratar, Limpar, Transformar e Carregar esses dados no Data
Warehouse.
Uma das fases mais criticas de um Data Warehouse: envolve a
movimentação dos dados.
Poderosa fonte de geração de metadados, e que contribuem muito para a
produtividade da equipe de TI.
• 1. definir fontes de dados e fazer a extração deles
• 2. transformar e limpar os dados, padronizar (reduzir inconsistência e
lixo)
• 3. integrar todas fontes de dados num único banco (garantir
integridade dos dados)
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DEFINIÇÕES
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• Ferramentas OLAP - On-line Analytical Processing
•
•
•
•
•
•
•
Voltadas para o suporte à decisão.
para acesso e manipulação de grandes depósitos de dados;
integração de informações provenientes de fontes diversas
software que permite analisar e visualizar dados corporativos de forma
rápida, consistente e principalmente interativa
permitem análises estatísticas sofisticadas e simulação eficiente de
novas associações entre os dados.
espaço multidimensional, onde cada eixo representa uma dimensão e
os pontos neste espaço com um valor medido correspondente a
interseção dos elementos correspondentes em dada dimensão .
ferramenta de Business Inteligente utilizada para apoiar as empresas
na análise ad-hoc
de suas informações, visando obter novos
conhecimentos que são empregados na tomada de decisão.
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Hierarquia:
1.
Geografia
2.
País
3.
Estado
4.
Cidade
5.
Etc...
Termos do Olap
Dimensões
Cubo
Medidas:
É representada por uma
dimensão
especial utilizada para
realizar comparações.
Inclui membros como:
custos, lucros ou taxas.
Membros
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DEFINIÇÕES
•
Data mining
•
•
estudo comportamental dos dados
vinculado à disciplinas como redes
neurais, inteligência artificial e lógica
nebulosa
•
Objetivo: fazer modelos de previsão e
apresentar tendências e relações
ocultas entre os dados
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EXEMPLOS DE FERRAMENTAS COMERCIAIS
•
Ferramentas ETL
• DTS (Data Transformation Service)
• Data Stage, ETI, Acta e Sagent
• Cognos Business Intelligence Platform
• MicroStrategy; 7i Platform; Aplix
•
Ferramentas OLAP
• OLAP Option, da Oracle
• Analysis Services, da Microsoft.
• DSS MicroStrategy
• Maestro
Ferramentas Data mining
• SAS Enterprise Miner
• IBM Intelligent Miner
• Oracle Darwin Data Mining Software
•
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A Proposta do
Projeto
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ESCOPO DO PROJETO
DATASUS
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SIA
SIH
IEV
IEP
PS
MAT
Carga
XLS
DOC
WEB
As fontes de dados
correspondem às
bases de dados
provenientes dos
sistemas do
DATASUS, além de
planilhas e
documentos internos.
DW
SESSP
Front-End
Coordena
-dorias
Diretorias
Regionais
Gestores
Município
As informações
produzidas devem
atender aos gestores
municipais, diretores
regionais e os
coordenadores.
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Metodologia e
Estratégia de
Desenvolvimento
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METODOLOGIA INMON
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METODOLOGIA PROPOSTA
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ESTRATÉGIA PROPOSTA
R e la t ó r io s
/ C o n s u lt a s
B D
D im e n s io n a l
B D
R e la c io n a l
A estratégia adotada
é a criação de um
banco de dados
relacional
(operacional) além
do dimensional. O
principal motivo é
manter os dados
fontes em um meio
mais seguro.
A r q u iv o s S U S
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FERRAMENTAS UTILIZADAS
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O processo de
Carga
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ETAPAS DA CARGA
Na primeira fase os dados dos sistemas fontes
(DATASUS) são carregados em um banco relacional, e
posteriormente, são transportados para o banco dimensional.
R e la t ó r io s
/ C o n s u lt a s
B D
D im e n s io n a l
Oracle Warehouse
Buider
B D
R e la c io n a l
Ferramenta
Desenvolvida
A r q u iv o s S U S
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FERRAMENTA DESENVOLVIDA
Efetua Download,
compara e atualiza a
estrutura, verifica
conteúdo e unifica
movimentos.
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A exibição da
Informação
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FERRAMENTA OLAP
- Cadastramento
das descrições dos
dados e das regras
de negócio no
metadados.
- Desenvolvimento
de relatórios e
consultas prédefinidos para
atender os
principais
requisitos.
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Resultados e
Discussão
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STATUS DO PROJETO
• Fase final de implementação do primeiro módulo (SAI Sistemas de Informações Ambulatoriais).
• Considerando apenas o módulo SIA, o volume mensal de
dados para serem carregados no DW é de 1.800.000
registros, que corresponde a aproximadamente a 211 Mb.
Acrescentando as tabelas auxiliares, este número aproxima-se
de 250 Mb. Isto corresponde a 2,9 Gb por ano.
•Os tempos para o processo de carga estão plenamente
satisfatórios, mesmo sendo realizados os testes de
performance em um ambiente muito inferior ao ambiente de
produção. (Primeira fase = 2 Horas, Segunda fase = 10
Minutos)
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DESAFIOS E AÇOES ADOTADAS
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Conclusões
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• O estágio atual do projeto, mostra um resultado positivo
que supera as expectativas iniciais e encoraja a
implementação dos demais módulos.
• O projeto foi desenvolvido utilizando um conjunto de
ferramentas robustas e adotando metodologia adequada para
garantir o sucesso do empreendimento.
• Os fatores mensuráveis apresentaram números positivos. O
volume de dados é razoável, comparado a outros projetos, e
o desempenho dos procedimentos de carga está plenamente
satisfatório.
• Os próximos passos, já em andamento, são a avaliação da
satisfação dos usuários para o módulo desenvolvido e a
implementação dos demais módulos.
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