Bahmni 보고 기능 고려사항

트랜잭션 데이터베이스 보고의 현재 문제점 - [OpenMRS] 지나치게 정규화되어 조인이 너무 많고 고성능 쿼리를 작성하기 어렵습니다. 보고 목적으로 테이블을 튜닝하는 것도 온라인 시스템에는 적합하지 않을 수 있습니다. - [OpenMRS] 본질적으로 집계 데이터가 아닙니다. - [OpenMRS] 행 기반(맵 형태) 데이터를 열 형태 보고서로 변환하기 어렵습니다. - [OpenMRS] 분석 및 임시 쿼리에 적합하지 않습니다. - 시스템 간 데이터를 조인할 수 없습니다.

도구 선택지 Kibana(ES 사용) . 여러 서버로 수평 확장할 수 있습니다(다만 대부분 병원의 데이터는 단일 하드 디스크에 들어가므로 반드시 필요한 것은 아닙니다). + 사용하기 쉽습니다. - 기능 면에서 초기 단계입니다. 예를 들어 중첩 객체나 목록도 지원하지 않습니다. 실험 프로젝트로 보이며(작성자의 평가), 프로젝트 활동도 많지 않습니다. https://github.com/elasticsearch/kibana.

Jasper . JasperServer의 외관은 뛰어나지 않지만 임베디드 Jasper는 훨씬 많은 유연성을 제공합니다. + 매우 성숙했으며 보고에 필요한 모든 기능을 갖추고 있습니다. . 여러 데이터베이스를 지원합니다(실제로 필요하지는 않음). - 분석 기능은 유료 버전에만 있습니다.

- 조건 기반 필터링은 MDX를 통해 수행해야 합니다.

Saiku(analytics-lab) + 매우 활발한 프로젝트입니다. + 관계형 데이터베이스(스타 스키마)를 위한 최고의 오픈 소스 분석 솔루션입니다. . 보고용으로 만들어진 것은 아닙니다. + 통계 기능을 제공합니다.

DHIS 2 - 우리에게는 너무 범용적입니다. - 우리의 사용 사례에 맞게 설계되지 않았습니다. (자세한 내용이 필요하면 알려 주세요.) 스타 스키마 차원(전체 목록 아님) 위치 날짜(+ 주, 월, 연도) 의료 제공자 팩트(측정값이라고도 하며 전체 목록 아님) 진단받은 환자 처방된 의약품 주문 검체 접수 검사 결과 참고 자료 - 간단한 소개 => http://ciobriefings.com/Publications/WhitePapers/DesigningtheStarSchemaDatabase/tabid/101/Default.aspx - http://www.amazon.com/Data-Warehouse-Toolkit-Definitive-Dimensional/dp/1118530802/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1405491662&sr=1-1 (빌리고 싶다면 작성자가 이 책을 보유하고 있습니다.)

- Jasper 에디션 비교 https://www.jaspersoft.com/editions 집계 데이터베이스인가, 비정규화된 환자 수준 데이터베이스인가? (관계형 데이터베이스를 선택할 때만 해당) - 집계 데이터베이스에서는 개별 환자 수준으로 상세 분석할 수 없습니다. - 환자 정보가 포함된 비집계 스타 스키마는 크기가 큽니다(상한으로 추정해도 일반 서버에서 환자 1천만 명을 지원하는 데 문제가 없을 것입니다). - 집계 데이터베이스에는 환자 수준 정보가 없으므로 합집합이나 교집합 등을 구할 수 없습니다. 예를 들어 TB와 HIV를 모두 진단받은 환자 수를 계산할 수 없습니다.

추가 분석

- Jasper 임베딩 vs. JasperServer용 새 프런트엔드 vs. Jasper를 그대로 사용

- 사용자 정의 속성 처리 방법

- 개념에 기록된 관찰, 즉 데이터 유형을 미리 알 수 없는 경우의 처리 방법

기술 검증 과제

- Saiku에서 MDX 필터를 작성하는 것이 얼마나 어려운가