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      数据仓库技术在绩效工资管理系统中的应用——吴庆斌 陈玉兵 王加辉
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      资源介绍
      数据仓库技术在绩效工资管理系统中的应用
      吴庆斌① 陈玉兵 ① 王加辉 ①
      ①暨南大学附属第一医院,510630,广州黄埔大道西613 号
      摘 要 本文主要介绍如何通过数据仓库技术解决绩效工资管理系统中经济收入分摊的问题,为了
      满足系统数据完整性以及架构的灵活性的要求,系统采用SQL Server 2005 作为数据仓库存储数据
      库,应用SQL Server 2005 Integration Services(SSIS)将HIS 收入数据定期采集到数据仓库中,
      并做一些初步的数据转换,再利用ADO.NET 对采集后的数据进行数据转换与组织,转换规则是可配置
      的。数据仓库技术的应用,使得绩效工资管理系统在运行期间达到医院的要求,取得了良好的效果。
      关键词 数据仓库 绩效工资 全成本核算 ETL
      1 概述
      绩效工资(Performance Related Pay,PRP),又称绩效加薪、奖励工资或与评估挂钩
      的工资(Appraisal Related Pay),是以职工被聘上岗的工作岗位为主,根据岗位技术含
      量、责任大小、劳动强度和环境优劣确定岗级,以企业经济效益和劳动力价位确定工资总
      量,以职工的劳动成果为依据支付劳动报酬,是劳动制度、人事制度与工资制度密切结合
      的工资制度[1]。我院于2008 年1 月起实行绩效工资制度改革,同时由于医院新的HIS 也
      于2007 年10 月全面使用,这样导致原有的基于旧HIS 的绩效工资管理系统不能适应新的
      HIS 系统,而且在新的绩效工资制度要求下,原有的系统需要做很大改动,因此,信息中
      心决定基于新的HIS 数据基础上开发一套新的绩效工资管理系统。
      绩效工资改革重点在于对所有临床和医技科室进行按月全成本核算。通过全成本核算,
      改变科室盲目的争设备、争空间、争人力,而导致医疗成本不断升高的现象,使卫生资源得
      到有效合理的利用[2]。而全成本核算中经济收入数据分摊是一个难题,主要体现如下:
      HIS 收费项目包含材料项目有将近1 万种,而核算费别只有60 多种,需要将HIS 的收费
      项目按特定的规则进行归集,最终汇总成核算费别;HIS 部门结构与核算科别有很大区
      别,如消化内科门诊、消化内科病房和内镜室同属一个核算单元;存在具体医生在某时刻
      的收入归集问题,如外科和内科大系统科室医生需要轮班出普外和大内科门诊,他们的收
      入需要归为其所属科室所有;存在一些特殊处理,如高级病区病人来自各个专科,所以病
      第 2 页 共 5 页
      区只有护士,医生来自各个专科,该病区的核算方式需要分摊,护理有关的费别100%归
      病区所有,其他医疗收入和耗材需要按病人以各专科平分。
      基于经济收入分摊的复杂性,以及成本核算按月核算的周期性,信息中心通过调研分
      析,最终决定采用数据仓库技术,每月定期向HIS 抽取上月收入数据,通过一系列ETL
      (提取“extract”、转置“transform”、加载“load”)操作将数据转换为按核算单位
      和核算费别组织的数据,同时为每个月收入数据建立数据仓库,提供各种报表查询。
      2 数据仓库设计
      2.1 数据粒度 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集
      合,用来支持管理人员的决策[3]。绩效工资管理系统的经济收入数据仓库的主题是面向临
      床一个月每天产生的收入数据,基于全成本核算收入数据分摊的相关需求,数据仓库中的
      数据粒度起了决定性作用。粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓
      库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高,粒度级就越小;相
      反,细化程度越低,粒度级就越大[3]。HIS 收入数据的最小粒度是每个病人每个收费项目
      单次用量明细,经过对需求分析发现,为全成本核算提供的经济收入数据至少要细化到每
      个病人的每笔收入,这样才能满足后续的数据清洗和归集工作。所以将数据仓库的数据粒
      度降低一个等级,只需要每个病人每个项目费用汇总即可,比如某时间某科某医生在HIS
      向一个门诊病人开了每次1 片维生素C 片剂,每天2 次,用3 天,假定一片维生素C 片单
      价为2 分钱,那么这个收费数据抽取时会自动归集成某时间某科某医生给病人开了价值
      0.12 元的维生素C 片。
      2.2 数据组织 从HIS采集到的数据粒度细节级别是偏高的,优点在于便于对数据加载很
      多ETL 规则,同时如果发现数据异常可以追溯根源,便于查找问题,但如果单单以这种粒
      度级别的数据作为最终展示,系统查询性能将大大降低,所以最终展现给前端用户的粒度
      级别会在数据转换后进行组织。数据仓库中有许多其他的数据组织形式,最常用的是:
      简单堆积、轮转综合、简单直接、连续[3]。而在本系统的经济收入数据仓库中,将采用简
      单堆积方法组织数据,因为最终展示到前端的报表需要的数据是某核算单位门诊和住院的
      各个核算费别的收入金额及其汇总,所以系统将ETL 后的数据按核算科室、费别和收入明
      细进行堆积。
      2.3 数据库结构设计 基于数据粒度以及数据组织的需要,经济收入数据仓库的结构如
      下:门诊收入原始表(HIS 病人编号,病人姓名,项目编码,项目名称,金额,HIS 医生
      编号,医生名称,HIS 医生所属科室编号,HIS 医生所属科室名称,费用开立科室编号,
      第 3 页 共 5 页
      费用开立科室名称,费用流向科室编号,费用流向科室名称,结账时间,医嘱开立时间,
      HIS 门诊流水号,病人就诊卡号)。
      住院收入原始表(HIS 病人编号,病人姓名,项目编码,项目名称,金额,HIS 医生
      编号,医生名称,HIS 医生所属科室编号,HIS 医生所属科室名称,费用开立科室编号,
      费用开立科室名称,费用流向科室编号,费用流向科室名称,HIS 记账编号,结账时间,
      HIS 住院流水号,住院号)。
      收入汇总表(费别编号,核算科室编号,费别
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