1.1.1.决策支撑平台技术架构

整个技术架构分为三层结构，分别为：

1) 数据层：即“医院决策分析系统”所需要的原始数据来源，其中包括了HIS业务系统、临床信息系统、物质设备系统、财务系统、成本核算系统、其他相关业务系统，也包含了如手工填报数据和基础配置数据等；

2) 应用层：这是整个“医院决策分析系统”的核心应用部分，从功能结构上，包含了指标库管理、指标数据采集（自主研发）、KPI分析和主题分析三大模块。对于“医院决策分析系统”而言，应用层是整个系统建设的核心，后续的数据架构、指标加工逻辑架构、集成应用架构、网络及服务器部署架构、安全架构，主要是针对“应用层”进行细化描述和说明。

3) 展现层：这是整个“医院决策分析系统”的业务访问入口。主要的方式是通过IPAD和网站web两种方式登录医院决策分析系统。整个展现层，为用户提供的是完全的B/S模式，无需任何客户端、插件或控件下载。

1.1.2.决策支撑平台数据架构

“医院决策分析系统”的数据分层结构如下图所示，除去数据源之外，主要的数据层次结构包括：接口数据层、操作级数据表、数据集市层、立方体数据层和指标库。

Ø 接口数据层：主要用于从“采集接口”直接获得所需的原始数据和指标数据，其主要的功能包括数据采集、数据质量控制（数据清洗）、校准时间戳、数据结构重整等等，其定位相当于“数据集结区”（Data Staging Area），存储在数据总线平台，一般需要数据采集平台处理软件和处理服务器进行支撑，其数据存储形式使用关系数据库。

Ø 操作数据表：来自不同外部数据源的交易级数据经过“接口数据层”的集结处理之后，按照某种规范化的模式存储在关系数据库中，定期与外部数据源保持更新，这是整个“医院决策分析系统”最稳定和最主要的数据来源。

Ø 数据集市层：从操作级数据表取数，并对这些数据按照维度模型的方法进行建模，是专为BI工具提供的数据源。“数据集市层”一般使用关系数据库作为主要的存储模式。

Ø 立方体数据层：根据所选用的BI工具的不同，“立方体数据层”的形式既可以是数据文件，也可以是逻辑结构存在的虚拟立方体，还可以是内存级立方体数据。整体而言，立方体数据层面对的是综合报表、多维分析报表等应用层（而非指标库）。因此，在系统架构上，“立方体数据层”的定位是提高前端报表和分析的速度和便捷性，有时也称为“报表数据层”；值得注意的是，“立方体数据层”的加工逻辑通常不是由ETL过程，而是由BI工具的映射逻辑模型来控制的。详见下一节“指标加工逻辑架构”的描述。

Ø 指标库：与前面的数据层主要使用开放格式的文件或关系数据库存储不同，指标库存储的内容是指标的加工逻辑、定义、权限等内容，是整个“医院决策分析系统”的逻辑核心，类似于BI系统中的“业务元数据”。指标库可以以开放的XML文件存储，也可以使用关系数据库存储（但其存储访问结构往往是不开放的）。

在上图中，“决策分析”业务应用，都是通过专门的BI工具直接访问集成平台“指标库”来实现的，而不是直接访问各数据层。

1.1.3.指标加工逻辑架构

下图描述的是物理的数据存储与业务上的指标库之间的映射关系。事实上，整个“指标库”建立和管理的核心问题就是，业务人员所使用的指标与物理的数据之间通过怎样的有效方式建立映射和连接关系。

如下图所示，图中的作伴部分代表了物理数据的加工和存储过程，右边描述的是我们为“医院决策分析系统”设计的“面向对象的分层指标库”结构。

整个的指标库是由五种类型的分层对象构成的，其中：

Ø 框架对象层：以逻辑映射的方式将数据库中的物理数据（库、表、字段、记录等等）转变成为逻辑对象，我们称之为“框架对象”（Schema Objects）。框架层对象构成了后续的“分析指标”定义的最基本元素。一般而言，“框架对象层”的定义相当的稳定，只与基础的物理数据库结构有关，尤其是“操作级数据表”和“数据集市层”。通过稳定的“框架对象层”的“隔离”，最终业务人员自定义或修改指标定义时无需考虑后台的数据库结构。

Ø 业务对象层：也就是“基础指标库”，以“框架对象”为基础，按照业务要求和口径的需要，对“框架对象”进行计算和定义。需求中的多数指标都可以以这种方式加工和定义。

Ø 衍生对象层：也就是“衍生/复合指标库”，很多业务指标是由多个基础指标复合而成，或者同样的一个基础指标，经由不同的加工方式会有完全不同的业务含义，这类指标，我们称之为“衍生/复合指标”。

注意：业务对象层、衍生对象层和主题对象层的定义过程，都与物理数据库无关，完全是是以“框架对象层”为基础定义出来的。

Ø 主题对象层：应对的主要需求是“多指标综合报表”、“主题分析仪表盘”和“多维度分析”。“主题对象层”是以“业务对象层”和“衍生对象层”为基础来构造出来的，但与它们不同的是，“主题对象层”会将完整的的加工逻辑传回到数据库或其他物理存储，然后构造出单独的物理存储，以提高报表和分析的速度和便捷性。

Ø 公共/配置对象层：以面向对象的方式定义了“指标库”的层次结构、访问权限、分组关系等等，是“指标库管理”的核心。