IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde CBIS'2004 UNIFESP Departamento de Informática em...

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4

UNIFESPDepartamento de Informática em SaúdeUniversidade Federal de São Paulo – UNIFESP

www.unifesp.br/dis

Projeto de um Data Warehouse para a

Saúde Pública

Ricardo S. Santos - DIS/Unifesp

Marco Antônio Gutierrez - INCOR

Sérgio Furuie - INCOR

Umberto Tachinardi - SES-SP

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

AGENDA

• Introdução

• A proposta do projeto

• Metodologia e Estratégia de Desenvolvimento

• A carga dos Dados

• A exibição da Informação

• Resultados e Discussão

• Conclusões

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

Introdução

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

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

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

BD1 BD2 BD3

Processo de Carga(Ferramentas ETL)

DW

Acesso aos Dados(Ferramentas OLAP)

Metadados

Dados Operacionais

Consultas/Relatórios Gerenciais

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).

DEFINIÇÕES

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

Data Sources

Operational DBs

other

sources

Analysis

Query

Reports

Data mining

Front-End ToolsOLAP Engine

Serve

OLAP Server

Data

Warehouse

Extract

Transform

Load

Refresh

Metadata

Data Marts

Data Storage

Contexto do DW

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

DEFINIÇÕES

• 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.

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

DEFINIÇÕES

• Ferramentas ETLETL - 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)

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

DEFINIÇÕES

• 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.

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

Termos do Olap

Dimensões Cubo

Hierarquia:

1. Geografia

2. País

3. Estado

4. Cidade

5. Etc...

Membros

Medidas:

É representada por uma dimensãoespecial utilizada para realizar comparações.

Inclui membros como:

custos, lucros ou taxas.

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

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

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

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

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

A Proposta do Projeto

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

SIA SIH IEV IEP PS MAT

DWSESSP

Carga

Front-End

Coordena-dorias

DiretoriasRegionais

GestoresMunicípio

XLSDOC

WEB

DATASUS

ESCOPO DO PROJETO

As fontes de dados correspondem às bases de dados provenientes dos sistemas do DATASUS, além de planilhas e documentos internos.

As informações produzidas devem atender aos gestores municipais, diretores regionais e os coordenadores.

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

Metodologia e Estratégia de

Desenvolvimento

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

METODOLOGIA INMON

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

METODOLOGIA PROPOSTA

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

RelatóriosRelatórios/ Consultas/ Consultas

BD BD DimensionalDimensional

BD BD RelacionalRelacional

Arquivos SUSArquivos SUS

ESTRATÉGIA PROPOSTA

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.

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

FERRAMENTAS UTILIZADAS

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

O processo de Carga

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

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.

RelatóriosRelatórios/ Consultas/ Consultas

BD BD DimensionalDimensional

BD BD RelacionalRelacional

Arquivos SUSArquivos SUS

Oracle Warehouse Buider

Ferramenta Desenvolvida

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

FERRAMENTA DESENVOLVIDA

Efetua Download, compara e atualiza a estrutura, verifica conteúdo e unifica movimentos.

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

A exibição da Informação

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

- Cadastramento das descrições dos dados e das regras de negócio no metadados.

- Desenvolvimento de relatórios e consultas pré-definidos para atender os principais requisitos.

FERRAMENTA OLAP

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

Resultados e Discussão

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

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)

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

DESAFIOS E AÇOES ADOTADAS

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

Conclusões

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

• 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.

IX C

ongr

esso

Bra

sile

iro d

e In

form

átic

a em

Saú

de

CB

IS'2

00

4


www.unifesp.br/dis

Projeto de um Data Warehouse para a

Saúde Pública

Contato: [email protected]

[email protected]

IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde CBIS'2004 UNIFESP Departamento de Informática em...

Documents

Transcript of IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde CBIS'2004 UNIFESP Departamento de Informática em...