数据治理规范20200401(1).pptx

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数据治理规范2020年3月,数据治理概述,一,医院数据治理组织体系建设,二,数据治理过程,三四,数据治理更为强调机构的高层管理者要参与其中，建立起一套自上而下、分工科学、协作紧密、流程明晰的数据治理组织体系，有效促进数据管理活动的协调一致，从而更好地挖掘数据潜在价值、满足组织的战略目标。

01,02,传统的数据质量、数据标准、数据模型、元数据、主数据等数据管理活动只解决数据相关的局部问题，其相互之间没有统一的协调和安排，数据管理活动之间容易存在割裂和不一致等问题，进而影响数据利用的效率。

、数据治理概述,数据治理与数据管理：

（一）国家标准化管理委员会数据治理框架：

战略规划,组织构建,架构设计,顶层设计,数据治理域数据管理体系数据价值体系,数据治理环境内外部环境促成因素,构建和运行,数据治理过程统筹和规划改进和优化监控和评价,顶层设计：

顶层设计包括与数据治理相关的战略规划、组织构建和架构设计，是数据治理实施的基础。

数据治理环境：

数据治理环境包括内外部环境及促成因素，是数据治理实施的保障。

数据治理域：

数据治理域包括数据管理体系和数据价值体系，是数据治理实施的对象。

数据治理过程：

包括统筹和规划、构建和运行、监控和评价、改进和优化4个步骤，是数据治理实施的方法。

国家市场监督总局和国家标准化管理委员会发布信息技术治理第5部分：

数据治理规范标准号：

GB/T34960.5-2018实施日期：

2019年1月1日,、数据治理概述,模型特点：

准则表明了治理应遵守的基本准则，是开展数据治,理活动的前提；治理域展示了数据治理的核心内容，是开展数据治理的方向；实施方法展示了如何进行数据治理的方法论，是开展数据治理的路径。

这些已与国外达成了共识。

该模型提出在数据治理实施方面，应考虑数据治理的实施周期和数据治理的成熟度评估。

实施生命周期展示了组织机构要基于不同过程阶段的特点开展治理工作，成熟度评估可以帮助组织机构了解当前的治理水平，并且指明改进的路径。

数据治理模型（数据治理白皮书，中国，2015）,、数据治理概述,

（二）数据治理模型：

、数据治理概述,国内外富有代表性的数据治理模型,、数据治理概述,医院内部实现系统互联互通和数据对接共享的需要;医院提升海量数据资源的需要;数据驱动医院进行科学决策的需要;面对数据安全风险的需要。

2、数据治理是行业管理和监管的需要。

医疗健康数据是国家重要的基础性战略资源。

数据的深化应用与融合发展将带来医疗健康模式深刻的变化，有利于激发深化医药卫生体制改革的动力和活力，提升医疗健康服务的效率和质量，扩大资源供给，不断满足人民群众多层次、多类型的健康需求，有利于培育新的业态和经济增长点。

（三）数据治理必要性,1、医院数据是医院自身发展的迫切要求。

一、数据治理概述,数据治理是指通过建立组织架构，明确组织机构的决策层、高级管理层、部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

定义,范畴,诊疗辅助类：

包括亚健康人群以及患者群通过医院信息系统、医疗设备参与患者病情的咨询、预约、诊断、治疗等过程的医疗健康数据健康监测类：

指基于移动物联网对个人身体特征及日常行为进行监测的生命体征类数据，常应用于慢性病患者的自我管理。

公共卫生类：

指对重大疾病尤其是传染病的预防、监控和医治所产生的相关信息数据。

定向生物医学类：

主要是关于新药品的研发、生物标本和基因测序的信息。

数据治理真实性、敏感度高、覆盖面广、规模庞大、结构形态多样、逻辑复杂。

（四）数据治理定义与范畴,数据管理机制不健全,数据之间封闭割裂,数据质量缺乏有效保证,数据标准规范不统一,数据安全风险不断提升,数据价值尚未充分挖掘。

一、数据治理概述（五）医院数据管理的问题,数据管理机制不健全；数据之间封闭割裂；数据质量缺乏有效保障；,数据标准规范不统一；数据价值尚未充分挖掘。

一、数据治理概述,（五）医院数据管理的问题1、手术数据中以手术名称为例,从整个围手术期的闭环流程来看,手术名称从申请、记录、收费等多个阶段中都有不同的字典、不同的格式、不同的操作者与信息系统,见表。

2、其他诊断漏填，未入组病历、低风险死亡病历分析例如，某病历主要诊断为笼统的脑挫伤。

后仔细阅读病历，发现主要诊断应为脑挫伤，其他诊断漏写呼吸衰竭合并循环衰竭,一、数据治理概述,3、其他诊断漏填，DRG组中费用偏离度高的病历分析依照上一组BY组病历，诊断不明确，分组结果普遍偏离正常分组，费用偏离度较高。

一、数据治理概述,数据治理的组织体系和数据治理安全体系组织体系层是建立独立完整的数据治理组织体系，明确管理组织的各级角色和职责，确保各项工作“有人来管”、“有章可循”、“有效可查”。

安全体系主要是构建完备的安全管理制度、采用稳固的安全保障技术来夯实安全基石。

治理基础层、数据加工层、价值体现层治理基础层主要完成数据标准定义与管理、元数据和主数据管理、数据模型等。

数据加工层包括流程设计、数据采集、数据汇集、深度加工、数据资产管理，并按照PDCA进行质量控制。

价值体现层即数据治理本身的价值。

构建一个智能的数据治理与服务平台。

数据治理需要通过信息系统将相关规划、制度、规范和标准、流程及数据管理注册等功能实现，推动医院数据治理流程固化、量化、标准化，能做到可查询可追溯。

三个层面,两个体系数据治理总体框架一个工具,（六）医院数据治理框架设计,数据治理概述,一,医院数据治理组织体系建设,数据治理过程,三,四,3、监督评估体系“有效可查”建立监督反馈体系，监督和反馈数据治理各项工作的效果，及时发现问题、解决问题和总结经验，保证数据治理的扎实落地与持续优化,数据治理的第一步是建立组织体系：

组织体系包括管理组织架构、管理规范与监督评估体系。

1、管理组织架构“有人来管”医院数据管理架构可分为三级：

一级“统筹协调”，二级“日常管理”，三级“协作执行”。

2、管理规范体系“有章可循”医院可建立三级管理规范体系，包括一级顶层设计、二级管理制度、三级细则办法，制定覆盖数据采集、数据存储、数据处理、数据能力加工、数据交换共享和数据应用开发等主要业务领域的管理制度及细则。

二、医院数据治理组织体系建设,数据治理委员会,临床部门,护理部门,医技部门,药剂部门,数据治理办公室,统筹决策协调,管理监督追责,业务需求传导数据汇集采集数据源头质控协助规范工作规划业务应用协助效果评估,数据标准管理平台建设运维数据日常运维数据技术支撑数据质量管理数据安全保障,信息化管理部门,一级“统筹决策”,二级“日常管理”,三级“协作执行”,医院数据治理管理组织架构图,二、医院数据治理组织体系建设,数据治理概述,一,医院数据治理组织体系建设,二,数据治理过程,三,A,C,B,医院数据治理工作不能基于手工方式进行管理，一定要将相关规划、制度、规范和流程通过信息化支撑来实现，以便数据治理工作高效执行。

智能数据治理与服务平台包括以下三个核心能力部分：

数据治理平台、技术开放平台和数据应用中心。

通过构建智能数据治理与服务平台，价将医院现在普遍的“数据被动管理”变为“数据主动管理”，将“数据局部接入”为“数据全量管理”。

一、构建医院智能数据治理与服务平台,

（一）构建医院智能数据治理与服务平台概述,数据治理平台涵盖整个数据治理过程，主要解决医疗数据的采集、互联互通、数据集中、数据处理和分析等问题。

技术开放平台的核心宗旨是解决数据安全问题、能力问题、效率问题和协作问题。

数据应用中心主要完成相关数据应用、数据分析、数据挖掘等功能。

应用架构图,三、构建医院智能数据治理与服务平台,02.元数据管理功能例如元数据采集、元数据展示、元数据应用、元数据搜索、元数据浏览及管理功能、数据字典管理等。

03.主数据管理功能例如主数据存储、整合，主数据管理、主数据分析、主数据分发与共享等。

01.数据标准管理功能例如标准生成、标准映射、变更查询及订阅管理、映射查询、维护标准、标准导出等。

平台主要功能设计：

04.数据模型管理功能,05.数据质量管理功能例如质量需求管理、质量控制规则管理、规则校验、质量规则库建立、任务管理、报告生成等。

06.数据安全管理功能例如数据获取安全、数据脱敏、统一认证、租户隔离、角色授权、日志审计等。

例如数据模型设计、数据差异稽核、数据模型变更管控、数据可视化等，,三、构建医院智能数据治理与服务平台,数据处理全流程监控和自动化运维功能例如具有数据处理全流程监控报告功能；平台具备自动运维功能信息安全和数据安全管理功能主要包括硬件层面、系统层面、数据层面、应用授权与审计层面。

平台主要功能设计：

数据生命周期管理功能例如数据需求分析、策略管理、自动化数据管理等数据资产管理功能例如数据资产展示、数据资产检索、数据资产学院分析、资产巡检管理、数据资产溯源、数据资产质量控制等。

源业务数据管理功能平台可抽取原始数据库的表、字段、表间关系，形成原始数据库的数据模型元数据，平台可以进行源数据的额结构的浏览及管理。

三、数据治理过程-构建医院智能数据治理与服务平台,1、数据标准：

数据标准一般包括三个要素：

标准分类、标准信息项（标准内容）和相关公共代码（如国别代码、邮政代码）。

3、主数据：

在业务系统间进行共享的数据，但并不是所有的业务数据都是主数据。

4、数据模型：

是抽象描述现实世界的一中工具和方法。

2、元数据：

描述数据的数据，是记录数据自身信息的数据。

三、数据治理过程-治理基础层,

（二）数据标准与数据规范,数据标准与数据规范,数据标准,数据标准目的,制定数据标准的目的：

是为了使业务人员、技术人员在提到同一指标、名称、术语的时候有着一致的理解。

数据标准定义数据标准与数据规范是指对医院核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，未评估医院数据质量，并且为手动录入、设计数据记载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则，数据规范一般包括数据标准、元数据、主数据、数据模型等,1、数据标准,三、数据治理过程-治理基础层,医疗的众多业务系统存储了各类信息，均需要参考国际国内等相关标准，结合医院本身的管理和临床诊疗等实际情况开展数据的使用。

然而很多信息化标准始终处于不断完善或个性化演化过中。

医院内部不同部门对于数据标准的认识，或基于标准的统计有很大的偏差，这就造成在进行数据标准化、数据统计和数据加工时，各部门对工作有不同的理解。

1、数据标准的目标,解决医院信息建设的历史遗留问题。

实现数据标准的多方统一。

统一医院不同部门对于数据标准的认知。

我国各级医院多个信息系统间还无法进行数据共享，通过数据标准建设可以对医院内部多个系统间数据的互通互联、价值深度挖掘产生积极效果。

三、数据治理过程-治理基础层,2,3,4,鲤鱼妈妈说：

“你们的妈妈有四条腿，宽嘴巴。

你们到那边去找吧!

”,鳄鱼笑着说：

“你们的妈妈有两只大眼睛，披着绿衣裳。

你们到那边去找吧!

”,乌龟笑着说：

“我不是你们的妈妈，你们的妈妈肚皮是白的，到前面去找吧。

”,青蛙听了“各各”地笑起来，说“唉!

傻孩子，我就是你们的妈妈呀”,2、元数据,1,三、数据治理过程-治理基础层,对蝌蚪们最终获取到的信息进行进一步抽象，就可以形成一种“元数据”，该元数据描述了Mother这张表的结构：

元数据,intvarcharvarcharvarcharvarchar,抽象化,具体化,2、元数据,对信息的描述,检索到的信息,三、数据治理过程-治理基础层,关键词关键词,关键词,元数据是描述数据的数据，是记录数据自身信息的数据。

元数据管理是实现数据统一管理的前提，可以说数据治理成功的关键在于元数据管理,即赋予数据在一定范围内基本含义的参考框架。

在医疗健康领域分为技术元数据和业务元数据。

技术元数据是存储关于数