数据控制流程

2024-07-18

数据控制流程（精选12篇）

数据控制流程篇1

摘要：SAX则是一个事件推动分析式的解析器。应用程序可以在SAX解析之前注册多个回调分析器 (ContentHandler) , 每个回调分析器指向一种节点类型。SAX的工作则较为简单, 它将XML闪存数据库磨损均衡元件中的数据以流的方式读出, 经过比对后, 如果有与回调分析器匹配的节点, 则启动相应分析器。使用SAX解析器解析XML闪存数据库磨损均衡元件, 可以说绝大多数工作都是应用程序自己完成的。SAX解析器较为擅长的则是读取数据, 修改、添加则不是其强项, 故SAX解析器适用于应用程序中读取XML闪存数据库磨损均衡元件模块使用。

关键词：闪存数据库,磨损均衡,流程化

1 前言

由于信号在每条路径上经历的时间不同, 延迟信号在接收端与原始信号叠加产生干扰, 即多径干扰。当多径信号延迟较短时, 这种干扰可以忽略。如果延迟较长, 就会使有用信号产生严重的码间干扰。

2 闪存数据库磨损分析

XMLPull解析器在中小型软件平台的优势是DOM和SAX无法比拟的。其API中提供了对流进行分析时的控制过程。在XMLPull加载XML闪存数据库磨损均衡元件并开始进行解释的过程中, 应用程序仍可控制流分析的速度和节奏, 应用程序可以暂停XMLPull分析的过程, 去做一些其他的工作后再次恢复解析过程或直接停止解析过程。XMLPull解析器, 其内存耗损低, 解析过程灵活等特点使得该解析器成为闪存数据库磨损均衡控制优化平台正式推荐的平台解析器。

Activity是闪存数据库磨损均衡控制优化软件的基本组成部分, 90%以上的闪存数据库磨损均衡控制优化应用软件中均包含这一组件, 通常情况下一个Activity就是一个屏幕。用户使用这个组件时需要继承Activity基类, 在其內的回调函数中拼接若干Views控件组成的用户接口, 并对相应事件进行监听、相应以及逻辑运算。大部分应用都会包含多个屏幕, 以本文中设计的桌面软件为例就包含了总览屏幕、闪存数据库磨损均衡元件预览屏幕、闪存数据库磨损均衡元件编。Service的生命周期相对较长且没有用户界面。

3 闪存数据库磨损均衡控制信道传输模型

根据文献, 通用的闪存数据库磨损均衡控制信道传输模型为:

其中:

i表示路径数目, 延时最短时系数i=1;

a0, a1表示衰落参数;

k表示衰落因子指数;

gi表示路径i的权衡因子, 通常是复数, 为该路径的反射因子/传输因子;

di表示路径i的长度;

τi表示路径i的时延;

Broadcast Receiver, 即广播接收器, 在系统中扮演消息接收者的角色。其可以接受其他进程发出的消息, 作为进程间通信使用。也可以接收自己发出的消息, 作为异步执行的一种手段。广播接收器可以在闪存数据库磨损均衡控制优化Manifest.xml中进行静态注册, 亦可以在代码中动态注册。需要注意的是, 只有在on Receive () 方法执行过程中, 闪存数据库磨损均衡控制优化系统才认为该Receiver处于激活状态。一个含有激活状态的进程是不会被终止的。但当一个进程只含有非激活状态的Receiver时, 该进程随时都可以被终止。若在调用on Receiver () 方法后立即开启一个新的线程后返回, 那么在调用结果返回之前该进程有可能已经被销毁了。故, 异步调用不是很适合与Broadcast Receiver。另外考虑到延时τi, 信道长度di。, 与相速Vp。之间的关系:

其中是在真空中的光速, 为绝缘材料的介电常数。

所以可以把式 (3.1) 中τi, 用式 (3.2) 来代替, 从而得到简化的信道传输模型:

在闪存数据库磨损均衡控制优化应用程序中, 用户界面是由View对象构建而成的。View类通过多次继承, 扩展成了不同种类的界面。View类的一部分子类成为了“Widgets (工具) ”, 他们提供诸如按钮、文本输入框等。另一部分, 在View Group类中, 它继承父类View后又被其他子类继承。View Group和其子类被称为”Layout (布局) ”。布局分为相对布局, 链式布局等。每一个View对象, 在他的属性中存储了一块屏幕上长方形空间的布局参数极其内容, 并负责相应区域中的所有测量、布局、卷动、焦点转换以及触摸手势、按键监听的处理。另外, View还是程序与用户产生交互事件的接收者。原有的闪存数据库磨损均衡控制优化系统只将自身设备看成为一个USB客户端。

4 总结

在闪存数据库磨损均衡控制优化程序中, 为我们封装了一套便于开发者使用的MVC设计方法。视图层 (View) :在闪存数据库磨损均衡控制优化系统中一般视图层信息保存在相关的XML闪存数据库磨损均衡元件之中, 使用是可以将预定义的标签进行引入。闪存数据库磨损均衡控制优化中所有视图类都是View的子类, View类主要负责与用户进行事件交互。当有交互事件产生时, View类会将相应事件类型交给控制器来处理。控制层 (Controller) :闪存数据库磨损均衡控制优化的控制层代码主要在Activity类中实现。Activity在接受到新的事件后将其分类, 并交由业务逻辑层处理。闪存数据库磨损均衡控制优化为保持MVC的机制, 将Activity的事件响应时间设定为5秒, 超过五秒未返回事件响应, 系统将会抛出ANR错误并将程序回收。模型层 (Model) :对数据的操作 (如数据库, 网络数据等) 均在此做处理, 业务逻辑的计算也将放到该层处理。

参考文献

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[4]蒋汝根, 沈宫新.XML在数据库恢复和备份中的应用[J].软件导刊, 2011 (10) :27-28.

[5]郑阳, 潘益威, 王尉俊.批处理脚本在解决SQL Server置疑中的应用[J].硅谷, 2011 (17) :30-31.

数据控制流程篇2

目前数据库设计一般分为6个阶段，即需求分析阶段，概念结构设计阶段，逻辑结构设计阶段，物理结构设计阶段，实施阶段，运行与维护阶段。

(1)需求分析阶段

需求分析阶段的主要任务是指通过充分调查现实世界要处理的对象, 详细了解计算机系统的工作情况, 明确用户的各种需求, 然后确定系统的各项功能。数据库系统不仅要按照当前的应用要求来设计, 而且必须充分考虑今后可能的扩充和改变。

(2)概念结构设计阶段

概念结构设计阶段的主要任务是将需求分析阶段所得到的用户需求抽象为概念模型, 而描述概念模型的具体工具主要是E-R 模型。

(3)逻辑结构设计阶段

逻辑结构设计阶段的主要任务是把概念结构设计阶段设计的基本E-R 模型转换为与选用DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构。具体来说, 就是首先将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型, 然后将转换来的模型向特定DBMS 支持下的数据模型转换, 最后对数据模型进行优化。

(4)物理结构设计阶段

物理结构设计阶段的主要任务是为一个指定的逻辑数据模型选取一个符合应用要求的物理结构。具体来说, 就是首先确定数据库的物理结构, 即数据库的存取方法和存储结构;然后对数据库的物理结构进行评估, 评估的重点是存取时间的长短和存储空间的大小。

(5)实施阶段

实施阶段的主要任务是用RDBMS 提供的数据定义语言和其他实用程序将逻辑结构设计和物理结构设计的结果详细描述出来, 成为DBMS 可以接受的源代码;再经过系统调试产生目标模式, 最后完成数据的载入工作。

(6)运行与维护阶段

浅论数据库设计的一般流程篇3

【关键词】数据库应用数据库设计规范数据库设计流程

引言

随着计算机技术与网络通信技术的发展，数据库技术已成为信息社会中对大量数据进行组织与管理的重要技术手段及软件技术。数据库的应用领域非常广泛，不管是家庭、公司或大型企业，还是政府部门，都需要使用数据库来存储数据信息。目前关系型数据库已成为主流，下面也是针对关系型数据库进行论述的。

一、规范数据库设计的必要性

数据库设计，简单地说就是规划和结构化数据库中数据对象以及这些对象之间关系的过程。良好的数据设计能够节省数据库的存储空间，能够保证数据的完整性，方便进行数据库应用系统的开发。无论是SQL Server还是Oracle数据库，通过进行规范化的数据库设计，都可以使你的程序更具有可读性，更容易扩展，从而也会提升项目的应用性能。

二、数据库设计的流程

目前设计数据库系统主要采用的是以逻辑数据库设计和物理数据库设计为核心的规范设计方法。其中逻辑数据库设计是根据用户要求和特定数据库管理系统的具体特点，以数据库设计理论为依据，设计数据库的全局逻辑结构和每个用户的局部逻辑结构。物理数据库设计是在逻辑结构确定之后，设计数据库的存储结构及其他实现细节。一般将数据库设计分为以下六个阶段：需求分析阶段、概要设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段、数据库实施阶段、数据库运行维护阶段。这里重点讨论在各个阶段的数据库设计过程。

1.需求分析阶段

主要是分析客户的业务和数据处理需求。

需求分析阶段的重点是调查、收集并分析客户业务数据需求、处理需求、安全性与完整性需求等。

常用的需求调查方法有：在客户的单位跟班实习、组织召开调查会、邀请专人介绍、设计调查表并请用户填写、查阅业务相关记录等。

常用的需求分析方法有：调查客户的单位组织情况、各部门的业务需求情况、协助客户分析系统的各种业务需求、确定新系统的边界。无论数据库的大小和复杂程序如何，在进行数据库的系统分析时，都可以参考下列基本步骤：收集信息、标识实体、标识每个对象需要存储的详细信息、标识对象之间的关系。

2.概要设计阶段

主要是绘制E-R图，用于在项目团队内部、设计人员和客户之间进行沟通，确认需求信息的正确和完整。

在需求阶段解决了客户的业务和数据处理需求后，就进入了概要设计阶段，此时需要和项目团队的其他成员以及客户沟通，讨论数据库的设计是否满足客户的业务和数据处理需求。与机械行业需要机械制图、建筑行业需要施工图纸一样，数据库设计也需要图形化的表达式——E-R实体关系图，它也包括一些具有特定含义的图形符号，分两个步骤完成：

◆确定“实体-关系”模型；

◆绘制E-R图。

3.逻辑设计阶段

将E-R图转换为多张表，进行逻辑设计，确认各表的主外键，并应用数据数据库的3大规范进行审核。

（1）将E-R图转换为表。

◆将各实体转换为对应的表，将各属性转换为各表的对应的列。

◆标识每个表的主键列，需要注意的是：对没有主键的表添加ID编号列，它没有实际含义，只用作主健或外键。

◆在表之间体现实体之间的映射关系。

（2）规范设计要求

◆第一范式（1NF）。第一范式的目标是确保每列的原子性，即每个列都是不可分的最小数据单元。

◆第二范式（2NF）。第二范式在第一范式的基本上，更进一层，其目标是确保表中的每列都和主键相关：如果一个关系满足了第一范式（1NF），并且除了主键以外的其他列，都依赖于该主键，则满足第二范式（2NF）。

◆第三范式（3NF）。第三范式在第二范式的基础上，更进一层，第三范式的目标是确保每列都和主键直接相关，而不是间接相关；如果一个关系满足不了第二范式（2NF），并且除了主键（或组合键）以外的其他列都不依赖于主键（或组合键），则满足第三范式（3NF）。

4.物理设计阶段

逻辑数据模型要选取一个具体的工作环境，这个工作环境提供了数据存储结构与存取方法，这个过程就是数据库的物理设计。物理结构依赖于给定的DBMS和和硬件系统，因此设计人员必须充分了解所用RDBMS的内部特征、存储结构、存取方法。数据库的物理设计通常分为两步，第一，确定数据库的物理结构，第二，评价实施空间效率和时间效率。数据库物理设计过程中需要对时间效率、空间效率、维护代价和各种用户要求进行权衡，选择一个优化方案作为数据库物理结构。在数据库物理设计中，最有效的方式是集中地存储和检索对象。物理设计完成之后，就应该得到详细的磁盘分配方案、存储方案、各种基表的详细信息等。根据这些信息就可以建立数据库了。

5.数据库实施阶段

数据库的实施，就是组织数据入库、编制应用程序、试运行。包括建立数据库、创建数据表、增加约束和创建视图、触发器和存储过程等。为了完成相应的操作和检索，需要编制很多程序，形成一个程序系统来使用该数据库，这部分是程序设计的任务。一切就绪之后，就可以试运行数据库了。

6.系统管理和维护

数据库试运行结果符合设计目标后就可以真正投入运行了。数据库投入运行标志着开发任务基本完成和维护工作开始，并不意味着设计过程的终结。由于应用环境在不断地变化，数据库运行过程中物理存储也不会不断变化。对数据库设计进行评价、调整、修改等维护工作是一项长期的任务，也是设计工作的继续和改进。

结论

数据控制流程篇4

1 材料与方法

使用GE公司RIS系统,进行放射科患者登记、到检、匹配、报告、审核、报告发放;使用后台管理软件对被抽样月度的RIS数据集进行导出。

使用EXCEL软件对数据表进行初步整理与筛查;从患者登记到检时间至图像匹配时间,认为是投照时间(T查);而从图像匹配后至审核发生时间可认为是报告时间(T报)。

对于登记当天未完成检查与报告的,其情形与原因十分复杂,只统计百分比(约占抽样数据的20%),而不作为效率评估的统计对象。

对投照发生时刻、投照耗时、审核发生时刻、投照与审核总耗时进行取整、分组;使用SPSS软件,进行频率分布统计。对投照耗时、总耗时的分布有一个精确的了解,对放射科工作的一般状况有所判断。

2 结果

抽样某年3月检查数18029人次;当日结束检查报告14646人次。

(1)数据显示当日完成检查与报告80%,20%于登记日次日完成检查或完成报告。

(2)当日完成投照的60%于上午8、9、10、11点时刻完成;下午时刻完成投照的40%(如表1所示)。

(3)当日投照项目77%需1.5h完成,13%需2.5h完成。即在2.5h内90%患者可完成投照(如表2所示)。

(4)审核的发生在上午8、9、10点,下午12、13、14点,分布比较平均,各占全天的15%左右(如表3所示)。

(5)约20%患者可于0.5h完成检查与报告,约34%的患者可以在1.5h内完成其检查与报告;累计约60%患者可于1.5h内完成检查与报告;约80%的患者可以在3.5h内完成其检查与报告(如表4所示)。

3 结果讨论

(1)提供优质的服务,必须对患者流、服务流进行良好规划与配置。前提是对放射科的运行状况有准确的了解[2]。实地的调查与人员讨论是有效的方法,但通过RIS资料进行数学统计可提供更精确的数据佐证资料。将模糊的感受用清晰的数据来表达。

(2)通过对投照与审核发生时刻进行统计,可发现患者流规律,在高峰时刻,加强安排投照人力[3]。

(3)对投照与审核耗时分别进行统计,可发现影像诊断服务瓶颈,估计患者满意度。

(4)对单机、单项目进行耗时统计,还可用于估计患者等待队列的长度,设计放射科合理的等待空间。

(5)构建完善和可靠的信息化平台,是实现以病人为中心的高质量医疗服务、提高医疗机构的运营效率、整合各种医疗资源、降低医疗成本的有效途径。出色的医疗信息技术服务,可以将医生和患者紧密联系起来,便于整合和分析患者的临床信息,并通过网络快速交流医疗信息。

(6)RIS/PACS最大的优点之一在于实现技师工作流程的改善,如:成像设备工作列表(MWL)、成像设备执行操作步骤(MPPS)等的引入。医学影像工作者可在一个快速、高效的环境中工作。众多医疗机构医学影像检查量每年以2位数增长,对影像诊断服务提出了更高的要求。数年来通过成像设备和信息系统的发展,已经从基于屏片系统的操作转换到一个逐步无片化的过程。但我们是否完全应用了这些技术?厂商的承诺是否夸大?为什么一些RIS PACS能充分发挥功能,而一些却并非如此。对RIS数据后台数据的统计分析应予以足够重视,必须深入挖掘数据系统的技术潜力,达到工作流程的最优化[4]。

(7)放射科日渐数字化与网络化。屏片系统与洗片机已淡出视野,CTMRIDSADRCR正成为主流。放射科从登记员、技师到医生在RIS系统中进行工作;从登记、预约、到检、匹配、报告、审核、报告发放、报告质控,患者及相关信息在RIS系统的支持下有序流动。在RIS系统中保留的大量时间信息与设备信息,对其进行时间分析,可发现放射科影像诊断工作的一般统计状态,为人力配置、设备配置提供参考。RIS的应用已成为趋势,其安装、测试、修改、培训、使用、应用故障排查等,投入了大量的人力、物力;有效地利用,充分发挥其技术潜力,是RIS应用的重要问题。

参考文献

[1]何云峰,等.WEB-PACS与医学影像科工作流程和管理模式变革的探索[J].中国当代医药,2010,(17):133-134.

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[7]原卫民,冯卫华,徐文坚,等.PACS/RIS系统在放射科工作流程优化中的作用[J].医学影像学杂志,2010,(11):139-142.

数据控制流程篇5

1)检索速度慢、效率低因为图书馆的藏书种类多、数量多，将藏书准确地分门别类，快速检索，手工进行非常困难往往是终于查到了二伟的信息，馆中没有此书或已被别人借走。图书馆的规模越大，这个问题越突出。2)借书、还书工作量大借书、还书频率越大，说明图书馆的作用越大，然而随之而来的大量的借书、还书登记、实存图书的更新以及借出图书超期、遗失等的处理，其工作量之大，往往是人工操作所难以胜任的。而且经常会出现这样那样的差错。3)图书统计工作难、藏书更新不能及时完成。图书馆的图书应根据科学技术的发展和教学工作的需要及时添加和更新，然而由于藏书数量及图书种类越来越多，加上自然损耗，人为破坏，使图书的统计工作难以及时完成，藏书的更新也就很难有针对性地进行，藏书的知识结构得不到良好地控制。我校也是一所发展中的高校，近儿年的发展速度很快，图书馆的规模和藏书数量也不断的扩大，为了解决海量图书的管理问题，改变传统的管理方式也是迫在眉睫了。图书馆借书流程

1、图书管理员1录入图书清单并保存图书信息

2、读者根据自己列出的带借书清单，查看图书借阅状态，并得到图书索引表

3、图书管理员2扫描一卡通查看读者信息，得到读者已借图书清单，并审核借书权限

若是有效权限单，则进行接触操作并更新读者与图书信息若是无效权限单，则返给读者已下是业务流程图图书管理员1图书清单录入图书信息图书信息库读者信息库图书管理员1图书管理员2读者待借图书清单查看图书借阅状态图书索引表扫描一卡通并查看读者信息读者借阅信息单读者

图书馆管理系统数据流程图及数据字典一．图书采编系统流程图

P1_11采编人员图书采编信息（D01）图书采编信息采编管理（D01）图书表图书采编系统流程图

数据流编号：D01 数据流名称：图书采编信息简述：图书采编信息

数据流来源：图书购买后，由图书馆采编人员整理后，输入计算机

数据流去向：采编管理模块。图书采编信息将采编数据存入数据库（图书表）数据流组成：图书编码，图书类别，书名，作者，出版社，出版日期，单价，购买数量

数据流量：300本/日高峰流量：800本/日

二．图书管理系统零层数据流程图

P0读者管理信息图书馆管理员图书采编信息书目查询图书借阅图书馆管理信息系统图书借阅预定读者库存图书查询借阅情况统计图书管理系统零层数据流程图

三．图书借阅系统数据流程图

P2_14图书归还处理填写归还记录（D16）读者库还书记录（D15）归还修改在库数量（D17）读者库图书馆管理员图书借阅（D02）P2_11检查读者身份有效P2_13填写供阅记录（D03）借阅库填写借阅库、修改图书库借阅修改在库（D04）图书库读者库图书借阅系统数据流程图

数据流编号：D02 数据流名称：借书借阅简述：借书证数据流来源：用户将借书证交给借书员，借书员经过审查后将相关信息输入计算机

数据流去向：P2_11检查读者身份

数据流组成：借阅日期+书名+读者账号+读者姓名+借阅数量等数据流量：800个/日高峰流量：3000个/日

数据流编号：D03 数据流名称：填写借阅记录简述：填入借阅表的记录

数据流来源：P2_13检查合格的借阅图书信息录入到借阅库中数据流去向：借阅库

数据流组成：借阅号+借阅日期+书名+图书编码+读者姓名+读者账号+还书日期+借阅数量+状态等

数据流编号：D04 数据流名称：借阅修改在库简述：修改的借阅记录

数据流来源：P2_13将借阅的图书的记录录入到图书库数据流去向：图书库

数据流组成：借阅号+借阅日期+书名+图书编码+读者姓名+读者账号+还书日期+借阅数量+状态等

数据流编号：D15 数据流名称：还书记录

简述：所还图书进行入库记录数据流来源：图书馆管理板块

数据流去向：图书馆归还处理模块

数据流组成：图书编号+图书名+借阅证号等

数据流编号：D16 数据流名称：填写归还记录

简述：管理员填写归还图书馆的图书记录数据流来源：图书馆归还处理模块数据流去向：读者库模块

数据流组成：图书编号+图书名+管理员编号+日期等

数据流编号：D17 数据流名称：归还修改在库数量

简述：图书归还后该书在读者库的记录数据流来源：图书馆归还处理模块数据流去向：读者库模块

数据流组成：图书编号+图书名+管理员编号+日期等

四．图书维护系统数据流程图

P6_11读者库图书维护需求（D18）库存图书统计（D19）图书库图书维护借阅情况统计（D20）图书馆管理员借阅库读者情况统计（D21）图书维护系统数据流程图

数据流编号：D18 数据流名称：图书维护需求

简述：对目前读者库图书进行维护数据流来源：图书管理模块数据流去向：图书维护模块数据流组成：管理员编号+图书编号+图书名+条形码号+出版社+出版日期+入库日期+作者+单价+数量等

数据流编号：D19 数据流名称：库存图书统计

简述：对目前读者库内存书进行统计数据流来源：图书管理模块数据流去向：图书维护模块

数据流组成：图书编号+图书名+条形码号+出版社+出版日期+入库日期+作者+单价+数量等

数据流编号： D20 数据流名称：借阅情况统计

简述：对目前外借的、不在读者库的图书进行统计数据流来源：图书管理模块数据流去向：图书维护模块

数据流组成：图书编号+图书名+条形码号+出版社+出版日期+出库日期+作者+单价+数量+借阅证号等

数据流编号：D21 数据流名称：读者情况统计

简述：对借阅者进行统计数据流来源：图书管理模块数据流去向：图书维护模块

数据流组成：借阅证号+图书名+条形码号+出版社+出版日期+出库日期+作者+单价+数量+金额+借阅期限等

五．图书馆查询系统流程图

图书检索要求（D05）P3-11读者D05图书检索结果D06检索处理D06 图书库图书馆查询系统流程图

数据流编号：D05 数据流名称：图书检索要求

简述：读者要求求得图书检索信息数据流来源：读者输入的检索要求数据流去向：图书库以及检索处理系统数据流组成：图书名+图书编号等

数据流编号：D06 数据流名称：图书检索结果

简述：读者经过在检索系统终端输入检索信息后由检索系统返回的结果数据流来源：检索系统数据流去向：读者

数据流组成：图书名+图书编号+图书索引号+图书所在的书架编号等

六．读者管理系统数据流程图

借阅管理员读者登录信息（D22）读者查询（D24）读者查询结果（D25）P7_11读者登录检查读者信息（D23）读者表读者管理系统数据流程图

数据流编号：D22 数据流名称：读者登陆信息

简述：图书管理员对读者登陆信息进行检查数据流来源：图书管理模块数据流去向：检查读者登陆模块

数据流组成：管理员编号+借阅证号等

数据流编号：D23 数据流名称：读者信息

简述：图书管理员对读者登陆信息进行记录数据流来源：检查读者登陆模块数据流去向：读者表数据流组成：借阅证号等

数据流编号：D24 数据流名称：读者查询

简述：借阅管理员输入的读者登录信息数据流来源：借阅管理员

数据流去向：读者登录检查系统数据流组成：读者姓名+读者编号等

数据流编号：D25 数据流名称：读者查询结果

简述：登录系统在检查读者输入的读者信息后返回个借阅管理员的结果数据流来源：登录系统数据流去向：借阅管理员

数据流组成：读者姓名+编号等

七．电子读物系统数据流程图

P8_11电子读物查询要求（D13）电子读物查询结果（D14）读者电子读物处理检索信息电子读物库检索结果读者表电子读物系统数据流程图

数据流编号：D13 数据流名称：电子读物查询要求简述：读者需要查询的图书信息数据流来源：读者

数据流去向：电子读物处理模块

数据流组成：图书编号+图书名+出版社等数据流编号：D14 数据流名称：电子读物查询结果

简述：电子读物处理模块对读者输入的反馈数据流来源：电子读物处理模块数据流去向：读者

数据流组成：图书内容+图书所在网站超连接等

八．图书馆管理系统数据流程图

数据控制流程篇6

关键词大数据电子政务政务智能框架政府管理模式开源技术

分类号 G250

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514x.2016.01.012

Government Intelligence in Big Data Environment：A Framework and Process

Li Hongbo， Xiong Li， Liu Yinbin

Abstract Big data is being penetrated into our economy， society and life， and will inevitably lead to profound changes in the way of government operations. Therefore， how to use big data to help government make better decisions is a big challenge for e-government. This paper proposes a framework of government intelligence in the big data era， also recommends some open source technology needed by government intelligence. It analyzes how the data is transferred in the proposed framework， and discusses the goals and potential benefits of the proposed framework.

Keywords Big data. E-government. Government intelligence. Framework. Way of government operation. Open source technology.

政务智能是电子政务发展到一定阶段的产物，它克服了传统数据库、数据分析方法的一些不足，如传统的数据分析工具、方法无法对大规模数据进行及时、有效的分析;现有的数据库系统虽然可以高效地实现数据录入、查询和统计等功能，但却无法发现数据之间的关系和隐含规则，无法根据现有的数据预测事物未来的发展趋势[1]。

政务智能对电子政务的发展起到了很好的促进作用，然而现有政务智能的研究，均很少考虑大数据的关键特征，已不能很好地应对大数据带给电子政务的挑战。鉴于此，本文提出了大数据环境下政务智能的框架模型，在政务智能系统中采用开源技术，不仅能够有效降低成本，还能在一定程度上确保信息安全。希望通过本文的研究，一方面在大数据时代对我国的电子政务建设有所促进作用，进一步提升政府服务和监管效率;另一方面为政务智能的研究和应用提供新的思路。

1 大数据与政务智能

1.1 大数据及其在国家政府部门中的应用情况

目前，对大数据并没有统一的定义，但各界对大数据的特征基本达成了共识。大数据主要有以下四个关键特征（简称“4V”）：（1）数据量大（Volume），各种来源、各种类型的海量数据持续增长;（2）数据形式多样（Variety），有文本、图像、视频、传感器数据等，既有结构化的、半结构化的，也有非结构化的数据;（3）数据实时性（Velocity），数据实时生成、存储、处理和分析;（4）数据价值密度低（Value），单个数据的价值可能非常低，但从这些数据构成的海量集合中往往可以发现重要的知识与隐含的价值[2-3]。

大数据中所蕴含的海量数据，对于电子政务和智慧政府的建设而言，能否从中挖掘价值、辅助决策、优化服务，将是一个重要机遇;同时，鉴于新数据产生的速度已远远超过现有数据分析技术、计算平台的能力，如何开发与合理运用大数据分析方法，有效处理大数据的复杂性、安全性、隐私性等问题，也是一个重大挑战。

一些国家和地区已经认识到大数据对于智慧政府的重要性，并纷纷采取行动，推进大数据在政府部门的应用，具体内容如表1所示。从表1可以发现，美国和欧盟已经将大数据在政府部门的应用付诸行动，而我国政府部门对大数据的利用仍主要集中在行动计划上。因此，有必要对大数据环境下的政务智能模型进行深入研究，以推动大数据在我国政府部门的落地与应用。

挑战所采取的行动

政府部门应用大数据的成功关键，在于整合运用新技术的能力（如Hadoop、Spark）、开发合理的软件系统、利用大数据分析技术支持决策[9]。本文的政务智能2.0模型中，将对一些开源技术进行推荐。

1.2 由“政务智能1.0”迈向“政务智能2.0”

政务智能的目标是利用政府积累的大量历史数据来辅助政府决策，将政府所掌握的信息转换成知识，提高政府部门的决策能力、决策效率和决策准确性，并服务于公众。

政务智能的概念来源于商务智能。政务智能在技术层面与商务智能有很多共性，然而由于政务智能服务于电子政务环境，更多地表现出不同于商务智能的特点。许多学者将政务智能定义为一种信息系统，其目的在于辅助决策、服务社会[10-12]。

nlc202309032141

综合已有的观点，本文认为：政务智能是电子政务的重要组成部分，它通过对政府积累的大量历史数据进行主动获取、整合、分析，对内服务于政府部门，辅助政府决策，提高政府的决策能力、决策效率和决策准确性;对外服务于社会公众，使企业、公民便捷地获取与其息息相关的分析型信息，从而实现电子政务服务公众的目标。

目前，对政务智能的研究重点主要集中在政务智能的支撑技术、体系结构、应用系统等几个方面。现有对政务智能的研究存在一定局限性，如没有将大数据的特性纳入政务智能的研究，而这一点正是本文研究所要克服的缺陷。可以将大数据时代之前的政务智能称为“政务智能1.0”，而本文引入的大数据环境下的政务智能则属于“政务智能2.0”。

2 大数据环境下政务智能的框架模型

本文提出的大数据环境下政务智能的框架模型如图1 所示。该模型主要由4个层次模型（大数据来源层、大数据整合层、大数据应用层、大数据展现层）以及相应的管理机制和安全机制组成。其中，大数据来源层、整合层和应用层位于云计算服务器上。通过云服务的方式部署政务智能模型，可以确保政府部门灵活、方便地按需定制所需的计算能力，及时根据大数据需求部署合理的分析模型，从而以尽可能低的成本满足复杂多变的数据服务需求。

2.1 大数据来源层

大数据来源层位于政务智能框架模型的底层，是整个系统的数据源泉。大数据来源层由各政务部门产生和管理的政务信息资源组成，这些信息资源分布在各种不同类型的数据库系统中，同时各数据库在地域上也处于分散状态。在数据结构上，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。

2.2 大数据整合层

大数据整合层是政务智能模型的核心，它将地理上分散、结构上异构的各部门数据进行采集、整合，从而为整个政务智能系统提供良好的数据源。通过政务信息资源目录系统和交换系统，将分散的数据库资源进行整合，沟通各政府部门业务网和互联网，形成统一、共享的数据库系统，为应用层提供数据支撑。通过分布式并行计算与编程模型，实现大数据的高效处理。

由于数据量庞大，将采用分布式文件系统和分布式数据库对各类数据进行存储和管理。分布式数据库利用合理的数据处理手段形成统一的数据库。分布式数据库包括基础信息库、共享主题信息库、决策支持信息库等，管理和维护产生的各种数据。

在大数据整合层，可以采用Hadoop或Spark实现分布式文件存储与数据计算。对于非关系型数据库（NoSQL database），可以选用Redis、Voldemort、Cassandra、Hbase、MangoDB、Apache Jackrabbit等。

2.3 大数据应用层

大数据应用层是联结大数据整合层与大数据展现层的纽带。应用层通过各种大数据分析技术形成大量决策支持模型，总体上可以分为两类：面向政府的应用和面向社会的应用，这两类应用在数据方面进行安全隔离。根据政府的职能，应用层的服务对象又可以进一步分为：宏观调控、市场监管、社会管理和公共服务，这样就基本涵盖了政府的所有业务。政府跨部门的业务工作极其广泛，如宏观调控业务、财政综合管理业务、税收业务、进出口业务、涉农业务、食品药品监管业务、社会信用业务、社会保障业务、环境保护业务等主要业务[13]，应用层利用整合层实现的部门间的信息资源共享来进行业务协同。

应用层的基础是应用服务器。应用服务器是实现特定应用的服务器系统，包括完成网站浏览的Web服务器、完成工作流管理的工作流服务器，以及实现一般数据库存取的应用服务器等。另外，在本模型中，应用服务器有一个很重要的作用——进行大数据挖掘与联机分析处理。应用层之上的各种应用主要是在大数据挖掘和联机分析处理的运算基础上实现的。

在大数据应用层，需要借助数据挖掘、机器学习中的算法实现大数据分析技术（Big data analytics），开源的R或者Python都可以较好地实现这一任务。

2.4 大数据展现层

大数据展现层面向政务智能系统的用户，分为政府内部用户和外部用户。展现层的目标是将分析后的数据以直观、易懂的形式呈现在用户面前，它具备多角度的数据可视化能力、深入的数据分析能力、根据需要随时调整报表格式的能力等，同时满足不同级别、不同来源用户的分析、决策需求。展现层是基于门户（Portal）技术的，其表现形式有Dashboard、报表、移动APPs等。

2.5 管理机制和安全机制

相关的管理机制和安全机制贯穿于模型的始终。管理方面，应建立完善的制度保障，如建立科学的信息收集机制和完善的信息利用机制。由于政务信息分布在各个不同的部门，建设一个高效的信息收集机制，及时准确地汇总各部门的信息，可为模型提供统一集中的数据基础;同时通过建设科学的信息利用机制实现模型自身价值，推动模型的高效运行。另外，模型还要提供绩效管理、系统管理（如角色管理、用户管理、数据字典管理、数据备份管理、系统日志管理、系统流量管理）等内容。

在信息收集和利用的过程中，全面的安全机制必不可少。例如，施行权限管理，根据数据的使用权限面向政府、公众提供服务;根据数据的不同安全等级，为政府部门和社会公众提供客观的数据产品。对内外网数据进行安全隔离，隔离状态下的数据交换安全可以采取数据加密、权限控制、内外网安全数据交换等保障措施。

3 政务智能模型的数据流程

政务智能模型的数据流程主要由三个阶段组成：大数据整合、大数据分析及大数据展现，其具体流程如图2所示。业务数据分散存储在各个部门异构的业务数据库中，首先利用前置交换系统将业务数据抽取到分布式的共享信息库中，这便完成了数据整合;然后利用数据挖掘、联机分析处理（OLAP）、分布式并行计算模型等分析工具，针对相应的任务进行处理和分析;最后通过大数据可视化技术将分析的结果展现出来。

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4 政务智能模型的目标与效益分析

本文政务智能模型总体目标是整合分散在政府部门及社会组织中的大数据，为政府部门、组织、公民提供高效率、低成本的信息服务;充分挖掘大数据的内在价值，辅助政府决策，服务公众。实施该模型后的效益可以从内外两个方面分析。

一方面，在政府部门内部，有助于提高决策的科学性，降低决策成本，服务于政府监管，充分发挥政府职能。（1）可以使相关数据分析人员从收集、整理和汇总数据的繁琐工作中解脱出来，将工作的重点转向提供能用于科学决策的信息。利用政务智能发现数据中存在的关系和规则，根据现有的数据预测未来的发展趋势，提高政府决策的科学性、准确性。（2）集中政府各有关部门的业务数据，进行整合、分析，可以形成系统的数据、资料，使各自独立的职能部门全面了解政府各相关部门的业务信息，按需应用，促进信息共享，从而有利于各个职能部门更为高效、协同地行使监管职能。（3）由于政务智能2.0中广泛采用了开源技术，不仅有效降低了实施成本，也在一定程度上确保了信息安全。

另一方面，在政府部门外部，提供公众所需的分析型信息，增强公众和政府之间沟通的时效性，更好地服务公众。（1）政府部门内部、政府与社会各界之间利用电子渠道沟通，并向公众提供随时随地的个性化服务。（2）利用政务智能系统，企业可以方便查找、挖掘、分析其经营决策所需的有关宏观经济、经验等方面的信息，从而为企业节约交易成本，提高经济运行效率。

5 结语

在大数据时代，海量、异构、多源的数据持续膨胀。为了应对大数据为政府管理带来的挑战与机遇，本文提出了大数据环境下政务智能的框架模型（“政务智能2.0”），该模型由大数据来源层、大数据整合层、大数据应用层、大数据展现层及相应的管理机制和安全机制组成。本文对大数据环境下政务智能所需的一些开源技术做了推荐。此外，本文还分析了大数据环境下政务智能模型的数据流程、目标与潜在效益。本文的模型有助于提升政府服务和监管效率、降低政府决策成本，并为政务智能的研究和应用提供新的思路。限于篇幅，本文没有对模型的管理机制和安全机制进行深入、详尽的探讨，这方面的研究将在以后的工作中进一步开展。

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[13] 吴焱，高栋，吴志刚.政务信息资源目录体系与交换体系标准研究[J].信息技术与标准化，2005（11）：3-15.

浅谈企业数据治理及其统一流程篇7

数据治理是将数据视为一项企业资产,它涉及以企业资产的形式对数据进行优化、保护和利用的决策权利,并对组织内的人员、流程、技术和策略进行编排,以期从企业数据中获取最优的价值。从一开始,数据治理就在协调不同的、孤立的且常常冲突的策略的过程中扮演着重要角色。

类似于客户关系管理(CRM)诞生之初,组织开始任命全职或兼职数据治理负责人。典型的组织虽拥有其客户、供应商和产品相关的信息,但这些组织可能不清楚这些数据出于何处。

非结构化数据治理的一个不错示例是设置记录管理策略。许多公司都被要求将电子和纸张记录保留一段时间,遵守为特定的文档制订保留计划,从而有助于公司在使用过程中能迅速、经济、高效地查询到这些信息资料。一些组织将该保留计划称之为“信息治理”。以下是如今最重大的数据治理挑战:①不一致的数据治理可能导致业务目标与IT计划脱节;②治理策略未与结构化的需求收集和报告相链接;③未从生命周期角度解决常见的数据存储库、策略、标准和计算流程中的风险等问题;④元数据和业务术语库未用于弥合全球化企业中多个应用程序之间存在的语义区别;⑤如今很少存在能链接安全、隐私和合规的数据资产价值评估技术;⑥控件和架构在建模长期后果发生之前就已部署;⑦跨不同数据领域和组织边界的治理可能难以实现;⑧需要治理的内容常常不明确;⑨数据治理包含战略和战术元素,它们缺乏明确定义。

2 数据治理统一流程

2.1 定义业务问题

数据治理计划失败的主要原因是,它们无法识别实际的业务问题。组织急需围绕一个特定的业务问题,定义数据治理计划的初始范围。一旦数据治理计划开始解决已识别的问题,业务职能部门将给予支持并将范围扩展到更多区域。

2.2 获取高层支持

得到关键IT和业务高层对数据治理计划的支持很重要。获得此支持的最佳方式是以业务案例和“快捷区域”的形式建立价值。与任何重要的计划一样,组织需要任命数据治理的整体负责人。无论该工作分配给哪位负责人,该负责人都必须在高层评分中足够高,以确保数据治理计划能顺利进行。

2.3 执行成熟度评估

每个组织需要对其数据治理成熟度执行一项评估,最好每年执行一次。数据治理组织需要评估其当前的成熟度水平和未来成熟度水平,通常时间为12~18个月后。此时间设置条件为:该时间必须长到足够生成结果,短到确保关键利益相关者的持续支持。

2.4 创建路线图

数据治理组织需要开发一个路线图,来填补数据治理成熟度类别的当前状态与未来状态之间的空白,例如:数据治理组织可以检查“照管”的成熟度空白,确定企业需要任命数据照管人来专门负责目标主题区域,比如客户、供应商和产品。

2.5 建立组织蓝图

数据治理组织需要建立一种章程来治理其操作,确保它拥有足够的成熟度在关键形势下担当决胜者。数据治理组织最好在一种3层格式下操作。顶层是数据治理委员会,它由企业资产的关键职能和业务领导组成。中间层是数据治理工作组,它由经常会面的中层经理组成。最后一层由数据照管社区组成,它负责每天的数据质量。

2.6 创建数据字典

业务词汇的有效管理可帮助确保相同的描述性语言适用于整个组织。数据字典或业务术语库是一个存储库,包含关键词汇的定义。它用于在组织的技术和业务端之间实现一致性。一旦实现,数据字典可应用到整个组织,确保业务词汇通过元数据与技术词汇相关联,而且组织拥有单一、共同的理解。

2.7 理解数据

如今很少有应用程序是独立存在的。它们由系统和“系统的系统”组成,包含散落在企业各个角落但却已被整合或至少相互关联的应用程序和数据库。关系数据库模型实际上令情况更糟糕,它使业务实体的存储分散化,数据治理团队需要发现整个企业中关键的数据关系。数据查询时可能涉及简单但难以发现的关系,以及企业IT系统内的敏感数据。

2.8 创建元数据存储库

元数据是描述数据的数据,它是有关数据属性的信息。在查询阶段,数据治理计划将从数据字典生成大量业务元数据和大量技术元数据。此元数据需要存储在一个存储库中,保证它可以在多个项目之间共享和利用。

2.9 定义度量指标

数据治理需要拥有合理的指标来度量和跟踪进度。数据治理团队必须认识到在度量某个东西时,其性能就会改进。因此,数据治理团队必须挑选一些关键性能指标(KPI)来度量计划的持续性能,例如:一家银行评估行业的整体信贷风险,数据治理计划可以选择空的标准行业分类(SIC)代码的百分比作为KPI,跟踪风险管理信息的质量。

2.1 0 治理主数据

瞬变电磁数据处理流程研究篇8

在对数据进行采集以后,留给我们的就是室内处理的工作了。为了得到地下的地电情况,往往需要得到一系列的图件。在现阶段,由于处理解释的理论不成熟,仅仅停留在半定量半定性阶段,尽管现在有很多专家学者将地震的处理解释理论引进了瞬变电磁之中,但是总的来说还是有局限性的。发展研究属于瞬变自己的理论很有必要。牛顿说自己的成功是站在巨人的肩膀上,因此研究瞬变必须以现有的处理和解释手段为基础,摸透套路,了解其优缺点,才能完善自己。

1 主题

通过大量文献的阅读,现在主要归纳、分析、总结瞬变定性处理解释的一般步骤:

1.1 预处理

在大量的文献中,都提到这样的手段,不妨总结如下。

1.1.1 关断时间校正

蒋邦远称为斜阶跃波后沿影响校正,有坐标移动法(等效延时法)、解析法、量板法、数值计算法四种。

杨云见,王绪本,何展翔在文章中分析了关断效应的影响并对比了标移动法、Fitterman校正法、Eaton校正法三种校正方法的效果。对于全期段数据校正宜选Eaton法,对“晚期”段数据可选Eat on法,也可选坐标移动法;在选用Fitterman法时要注意是否满足使用条件。

白登海分析了关断效应对响应函数的影响,并提出了相应的处理方法和策略。

1.1.2 数据组合滤波

蒋邦远提出的三点滤波、六点滤波、卡尔曼滤波、函数拟合法五种方式。杜庆丰,管志宁,何朝明提出的方法主要包括强干扰信号剔除、测道圆滑、测点圆滑三种。张保祥、刘春华[2]采用三点自相关滤波公式用VB编制了衰减电压曲线编辑程序,来处理衰减电压V (t)/I曲线尾支出现波动。嵇艳鞠,林君,王忠[4]进行畸变分析和数值剔除。

1.1.3 弱信息增强处理

苏彦丁[8]进行了瞬变电磁资料中弱信号的提取的工作。

1.1.4 异常分离

1.2 数据处理

在经过上面的步骤后,就可以对数据进行处理了。

1.2.1 处理图件

以延时为纵坐标的多测道剖面和以延时为纵坐标勾绘的视电阻率断面图,按测道绘制视电阻率平面图等图件。

其中,某一测道的视电阻率:

式中,M为发射磁矩(即发射电流与发射回线面积之积);u为感应电动势。在得到对应测道的深度:

杨剑[3]提出了深度视电阻率断面图和等标高视电阻率平面图来绘制图件。

上述步骤后,可以用excel和surfer结合即可以绘制出图件。

1.2.2 处理软件

比较通用的数据处理与资料解释软件系统,比较有代表性的有美国Interpex公司的IXID v3电法数据处理系统;澳大利亚Encom公司推出的EMvisIon瞬变电磁法软件;中科院地质与地球物理所开发的TEMINT基于一维反演的电阻率成像软件;吉林大学地探学院开发的“GeoElec2tro电法数据处理系统”。

嵇艳鞠,林君,程德福,于生宝[7]ATEM-Ⅱ瞬变电磁仪数据处理软件的研制与应用,编写了软件包括三点平滑数字滤波(奇异值剔除)、斜阶跃波效应后沿校正、近似对数等间隔抽道、计算全区电阻率计算视深度等功能。处理软件采用了全区视电阻率进行计算和反演,比远区或近区视电阻率的近似计算方法更能完整逼真地反映地电断面结构,有助于定性定量解释。

1.2.3 资料解释

资料解释主要根据处理环节的图件来获得。

曹冰河[6]提出了时间谱法和等效电流环法进行瞬变电磁法成果资料快捷解释方法,从而做出定性的解释。通过多测道剖面上面的双峰异常和测道间的间距大小也可以来进行解释。

2 结束语

通过对瞬变电磁法勘探处理流程的综述与研究,对实际资料的处理解释有极大的现实意义。

摘要：近年来，我国经济的持续发展与新一轮的矿产普查热，推动了瞬变电磁法勘探在我国的长足发展，研究处理解释流程有很大的现实意义。

关键词：瞬变电磁,处理流程

参考文献

[1]蒋邦远．实用近区磁源瞬变电磁法勘探[M]．北京：地质出版社，1998．

[2]张保祥，刘春华．瞬变电磁法衰减电压曲线编辑程序简介[J]．物探化探计算技术，2001，(2)：77-80．

[3]杨剑．瞬变电磁异常图示方法探讨及其应用效果[J]．矿产与地质，2004，(8)：376-379．

[4]嵇艳鞠，林君，王忠．瞬变电磁接收装置对浅层探测的畸变分析与数值剔除[J]．地物理学进展，2007，(2)：262- 267．

[5]杜庆丰，管志宁，何朝明．瞬变电磁数据预处理方法探讨[J]．物探与化探，2006，(2)：67-70．

[6]曹冰河．瞬变电磁法成果资料快捷解释方法[J]．物探与化探，2004，(4)：136-138。

[7]嵇艳鞠，林君，程德福，于生宝．ATEM-Ⅱ瞬变电磁仪数据处理软件的研制与应用[J]．吉林大学学报(地球科学版)，2003，(4)：242-245．

[8]苏彦丁．瞬变电磁资料中弱信号的提取[J]．山西建筑，2007，(5)：114-115．

[9]杨云见，王绪本，何展翔．瞬变电磁法中的斜阶跃波效应及常规的几种校正方法分析[J]．物探化探计算技术，2006，(5)：129--132．

[10]白登海．瞬变电磁法中两种关断电流对响应函数的影响及其应对策略[J]．地震地质，2001，(6)：245-251．

数据控制流程篇9

网络条件下，病案质量管理要做好质量监控，它是一个过程模式，数据质量问题不应等到输出结果后解决，而是在产生过程、服务过程中解决。每个环节都应第一次就把事情做对，发现问题立即纠正。输入符合要求，过程得到控制，输出必定合格。因此，过程控制就是质量管理的主线，过程就等于流程。

综合分析我院在医疗数据质量上存在的问题主要是质量监控过程不合理，环节质量监控不到位，没有一个有效的流程来落实，存在滞后性。从这一认识出发，为确保网络数据质量，我们探索出一些网络数据质量环节监控的方法和措施。

1 规范质量监控管理，明确分工，提供有效方便的技术保障平台

目前我院质控的重点是对出院病历的终末质控，这种质量管理模式，有其必要性，但存在质量控制的滞后性和不可弥补性，因为出院病历的终末质控检查即便发现问题，也只能做一些适当的修正处理，对医疗质量没有起到实时监督作用，达不到质控的目的。针对这些问题，我们及时调整质控管理办法，加强了全过程管理，对质量管理控制进行了三个层次的责任划分，并选择使用了现有实用的《病案质量监控系统》和《数据质量核查系统》做为技术保障工具。

我们采取三级质控，层层抓落实，将问题消灭在各数据点发生的环节。科主任负责对本科所有在科病历质量进行实时监控；院质量管理办公室设置专人负责对全院在院病历进行实时质量监控；信息科对全院出院病历进行终末质量监控。

临床科室在主任办医生工作站模块上进行环节质量实时监控检查，并督促主管医生及时修改、完善;院质量管理办设置两台工作站终端，使用《病案质量监控系统软件》浏览全院在院病人，每天有目的按科室、床号、入院日期进行滚动检查，真正起到实时监控的作用;信息科做为数据管理部门，使用《综合统计信息服务系统》中的数据核查软件进行全面地数据核查，保证归档和上报数据的完整性、准确性。

2 监控信息反馈及时，保证效果

环节质量监控发现的问题，及时通知当事人主管医师，立即修正错误，做到把问题及时消除，确保病案质量。《病案质量监控系统》软件是一个很好的监控工具，通过它，质量管理人员可以实时查阅医生的病案记录、医嘱、护理记录、病人的检查、检验结果等信息，对病案记录的及时性、规范化进行检查；对发现的问题可以通过系统直接反馈给医生工作站，使医生能及时知晓并改进；病案质量检查结果可以进一步进行统计分析。通过本系统可以建立病案质量的反馈控制，将传统的终末管理发展到环节质量管理，为提高医疗质量提供了有效手段。要很好地利用它，就需要对"质控反馈信息字典"进行详细地规范，我们尽可能收集病历常见错误的类型及问题，制定了质量管理控制标准化检查内容，并把此标准制成表格文件印发到全院，以便在实际工作中认真对照执行。同时对质控人员必须检查的内容及科室医生修正的时限做了要求。质控人员在检查过程中及时将发现的问题反馈给科室主管医师本人，主管医师接到信息提示后，24小时内必须修改，如不按规定时限修正，医务处将在科室质量管理中扣分，进行处罚。

3 根据电子病历的使用特点，规范质量控制流程

我们发现打印出的纸质病历与电子病历内容不一致，分析原因就是质量控制流程不合理。病人办理出院时，科室打印病历交核算室办理结算，病历在医生工作站移出"提交"。如果终末质控发现问题，所做修改、补充也仅仅是对病案首页的完善，且都是在微机上进行的，此时，修改后的电子病历无法再重新打印，造成纸质病历与电子病历内容不一致的现象发生。对此，我们认真做了分析调查，及时地调整了工作流程和质控流程。

3.1 临床科室医师在病人出院医嘱下达第2d，将病案首页全部内容填写完毕（除疾病、手术编码外），完善所有的电子病历内容。填写出院通知单和出院结算单，交核算室办理病人出院结算。首页中病人的基本信息由住院登记处在病人办理入院登记时完成。

3.2 质控室在病人出院后第3d内完成对其病历的终末检查，并向科室反馈修改意见。临床科室根据修改意见，完善出院病历，做最后检查修改。

3.3 病案室在病人出院的第4d内完成对出院病历的诊断编码。

3.4 临床科在病人出院后的第5d内打印病历首页，并完成各级医师的手写签名。

3.5 完整地打印病历，在病人出院后的第6d内由科室交病案室，同时电子病历从科室医生工作站移出"提交"。

3.6 打印病历在交至病案室后，进行最后的质控检查，整理装订、归档入库。

3.7 死亡病人病历可推迟到第8天完成上述过程。

4 保证电子病历的安全性和一致性

病人出院后，电子病历不按时限提交归档，有的甚至长达二、三个月，医生可以随时对病历进行修改，严重地影响了电子病历的法律效力和安全性，是一个非常严重的问题。为了杜绝此类事情的发生，我们针对病历的管理要求，开发了"出院病历自动提交"软件，对未按时限要求提交的出院病历每天晚上8时，由系统自动启动软件，对在病人出院6天后未提交的病历进行提交处理，并记录下自动提交病人病历的科室、主治医师、ID号、病人姓名，出院日期, 提交日期等情况，月终由质量管理室提交医务处进行科室质控管理扣分，对当事人进行处罚。这样，有效地保证了电子病历的安全性和与纸质病历的一致性。病案归档入库后，如需再修改，必须经过严格的审批手续，对何人何时修改的病案内容记录在案，这种修改只针对纸质病历而言，电子病历一旦"提交"入库是不准修改的。所以，要求主管医师一定要在时限范围内完成电子病历，使归挡的电子病案为最终稿本。

我们通过改进质控流程，加强网上各环节监控管理力度，狠抓病案质量，不断完善病案管理，确保了电子病案的完整性、准确性。以上是我们调整质量控制流程的一点体会与思考，还有许多深入细致的工作有待与大家一起探讨与实践。

参考文献

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ERP系统数据库扩展流程研究篇10

目前,企业资源规划(Enterprise Resources Planning,ERP)系统都有一定的通用性,但大多数企业购买ERP软件后都需进行二次开发,如果同一个ERP软件经过简单的二次开发后即能适用于生产不同产品的企业,那将极大的节约开发成本。但现实的二次开发中,不同生产类型的企业都有着各自的特点,且随着企业的发展,企业的业务规则和自身组织在不断的变化,企业对ERP软件在不断的提出新的要求,这给二次开发带来了难度。数据库是ERP系统的基础与关键[1],数据库设计得是否合理直接影响着ERP软件在企业中的应用,在新的需求环境下对数据库进行重新设计会给软件开发带来诸多困难。

(1)在ERP软件二次开发过程中需要重新进行数据库的分析、设计,而且需要考虑到企业的各个业务模块,这样不可避免需要投入大量精力来进行数据库的设计,增加了软件开发成本的同时延长开发周期。

(2)数据库设计是一个繁琐的过程,许多工作都在重复地进行[2],这将增大开发中错误出现的概率。

(3)企业在提出对ERP软件的需求之后需要在短期时间内将ERP软件投入使用,开发时间仓促会影响到软件的质量以及企业的信息安全。

针对上述问题,在为新企业进行ERP系统二次开发时,须根据具体的需要对数据库进行扩展使扩展后的数据库能够满足新的需求环境。

2 数据库扩展需求分析

ERP是建立在信息技术基础上,以系统化的管理思想,为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP系统集中信息技术与先进的管理思想于一身,成为现代企业的运行模式,反映时代对企业合理调配资源,最大化地创造社会财富的要求,成为企业在信息时代生存、发展的基石。ERP涉及企业的人、财、物、产、供、销、预测、决策等方面的管理工作,包括采购、库存、销售、生产、财务、人事管理等多个子系统[3],企业各部门之间密切联系,时刻都在进行信息的交换。

对于新的需求环境,可能因为企业的业务规则和业务范围的变化需要更改数据库中数据表间的对应规则,对数据库中的数据表进行添加、删除等操作。

对于一个制造类企业,仓库与产品间的对应关系可能由1:1(一对一,即一个仓库只能存放一种产品)变成1:N(一对多,一个仓库可以存放多种产品),同样对于同一个企业,伴随着企业不断发展,企业供应商的生产规模可能日益增大,供应商与零件间的关系可能由一对一变为一对多。这种情况也存在于企业的销售、生产的各个部门,这样的对应业务规则的变化对数据库提出了新的需求。

对于一个企业,为了扩大市场占有率,希望保留所有客户信息,如果直接将描述客户信息的字段添加到销售单数据表中,这将使数据表过于臃肿,会造成数据库信息的混乱,不利于系统使用过程中数据的查询,由此就必须对数据库进行应用扩展,需要创建新的数据表,并对表中的字段进行调整[4]。

3 数据库扩展流程设计

在进行数据库扩展时,首先把新环境下提出的新需求信息分为业务规则变化和应用扩展变化,对于业务规则可能出现十二种变化情况,各种情况均有相应的处理规则;应用扩展需要添加或删减一些数据库的信息表,对应的也有相应的处理规则,最后通过数据库管理平台进行处理后新的数据库就可以投入使用,如图1所示。

3.1 业务规则变化处理

在企业的业务规则发生变化时,可先用语言对变化进行描述,然后抽取其主要信息,判断其规则变化的类型,这里总结为4种类型,分别是由一对一变为一对多和多对一,一对多、多对一变为一对一,一对一和一对多、多对一变为多对多,多对多变为一对一、一对多、多对一,根据不同的变化类型使用不同的处理方法对数据库进行扩展。这些处理方法在数据库管理平台中将变为一些通用的方法类,这些方法类可被随时调用,如图2所示。

3.2 应用扩展处理流程

当确定数据库要进行应用扩展时,首先抽取主要扩展信息,然后分析现有数据库中的数据表,此过程对数据库中数据表名及字段名需要按照严格的规则命名,数据库扩展的核心就是删除其重复的数据表和数据表中的字段,对新插入的数据表和字段进行重新规划,如图3所示。

4 数据库扩展实例

遇到业务规则变化和应用扩展的需求时,借助所设计的数据库扩展流程在数据库扩展平台的支持下可对数据库进行扩展。

数据库结构的扩展需要具体的数据库管理工具,现存的数据库管理系统(DBMS)有DB2(IBM公司继SQL/DS之后在大型机上开发的又一个关系数据库管理系统产品)、ORACLE(由美国ORACLE公司开发的一种关系数据库管理系统)以及Sybase、SQL SERVER等等[5],这些数据库都提供了建立、存储、编辑数据库等许多功能,借助Visual Studio 2005、利用c#.net语言开发数据库扩展平台,旨在对现有数据库进行扩展,首先平台将数据库文件导入,借助于窗体的特殊功能显示各个数据表以及表中的字段,平台以比较直观的方式提示用户输入需要扩展的信息,如图4所示。

本文以应用扩展为例,由于业务拓宽需要添加一个专门用来存储客户信息的表,首先从数据库管理系统(这里以SQL Server 2000为例)中将现有数据库导入平台,数据库中的数据表以窗体的形式显示,在窗体中显示数据表字段,然后在平台的信息录入界面输入扩展信息,平台会自动判断,如图5所示。

5 结语

数据库扩展的需求来自于ERP软件不断的更新,而ERP软件的更新是因为企业的不断变化,数据库扩展流程以及数据库扩展平台为ERP软件的二次开发提供了处理方案,它缩短了二次设计数据库的时间,提高了ERP系统的二次开发效率,在软件开发中有一定的应用价值。

摘要：为了减少ERP系统二次开发的工作量,使二次开发后的ERP系统既能用于不同生产类型的企业,同时也能满足一个快速发展的企业。对ERP系统二次开发中的数据库扩展问题进行了研究,对数据库提出的新需求按照业务规则变化和应用扩展变化进行分类后,分别设计出了两种变化类型的扩展流程,并以应用扩展为例,证实了扩展流程的可行性。

关键词：ERP,二次开发,数据库扩展

参考文献

[1]田华,石军.灵活运用数据库设计理论[J].冶金自动化,2006(S2):606-609.

[2]黄作明,丛秋实,张金城.面向客户需求ERP产品可重构开发模型研究[J].计算机工程与应用,2005(30):196-200.

[3]赵庆建,陈森发,郜振华.ERP中生产管理系统的研究[J].计算机应用研究,2004(2):61-64.

[4]刘洋,高连生,王斌.一种面向应用扩展的树状数据库设计模型[J].计算机工程与设计,2006,27(1):4 074-4 077.

输血检验流程的质量控制篇11

关键词　输血　标本　检验流程　质量控制

输血是救治患者大出血、癌症、血液病等疾病的重要手段，血液制品不同于其他的药物，有其特殊性，及时安全的输血可以挽救患者的生命，这就要求输血前要做好血型鉴定、交叉配血等，操作者还必须具有较强的业务素质和责任心，在输血前检验的前、中、后各个环节杜绝差错事故的发生，才能为临床提供安全用血，为探讨输血检验流程的质量控制措施，本文就此进行阐述。

输血前患者进行各种血液性传染病的检测，减少医疗纠纷的发生

输血是临床治疗抢救生命的主要手段之一，但是由于是血液制品，一些经血液传播的疾病可能因输血而被感染，特别是HIV等。因此，患者在用血前必须进行HBV、HCV、人类免疫缺陷病毒（HIV）、梅毒抗体检测。目前所用的血液均有血站提供，供血单位也是严格筛查献血者，医生也要对受血者进行筛查，减少由输血引发的医疗纠纷，这样一些临床无症状的病毒携带者得到诊断并能及时治疗，在输血后患者就不能因感染上述血液性传染病而要求医疗卫生部门进行赔偿了，医生也能保护自己，对患者对医生对单位均有好处。

严格输血适应证，能不输血者则不输血

众所周知，输血既可用于治疗，也可引起一些不良反应和并发症，由于检验方法的局限性，有些检验结果为阴性，但不能排除一些疾病的感染，因为，有些疾病在“窗口期”，一般检验方法不能检出，认为是安全的，还有，不同检验试剂和检验方法对检验结果也有一定的影响，可能导致受血者感染，因此，临床要根据患者的具体情况，对可输可不输的坚决不输，对必须输血的给与适当输血，并要成分输血，对于择期手术的患者最好采用自身输血，这样可以减少因输血造成的感染，自身输血越来越多，是输血发展的重要方向。

输血检验血標本的正确性、完整性

血标本的采集、运送应符合“临床输血技术规范”，要认真核对血液标本，送标本人员要认真核对标本和患者是否一致，接收标本的血库人员要认真核对，并做好交接登记和签名，放置2℃～6℃冰箱保存，在进行血型鉴定、交叉配血的时候，认真查看输血申请单，三查七对，各种检验结果要由2人重复检验，确保无误后实行双签名发出报告。血液制品发放时，取血者和发血者两人核对，要认真观察血液外观有无变化，查看冰箱温度登记，有无停电、冰箱故障等因素造成温度升高，影响血液的保存温度，确保无误后方可发血，并严格签字程序，取血人要核对后签字拿血，并保温2～6℃，及时进行输注。进行血型鉴定和交叉配血的各种标本要认真保管，保存于2～6℃冰箱1周，患者输血完毕后，血袋要保存1天，以防止输血反应而进行核对，这样才能做到安全用血，减少不必要的医疗纠纷。

血型鉴定的质量控制

ABO血型鉴定：严格按操作规程进行试验，尤其要注意血清和血球比例，对于某些疾病如肝病患者或蛋白异常的患者，做血型时，最好用洗涤红细胞。正反定型互相验证可起到质控作用。

Rh血型鉴定：人类血型系统中最复杂的当属Rh血型系统，它能导致溶血性输血反应和新生儿溶血病，其临床意义仅次于ABO血型系统。正常人血中不存在Rh天然抗体，有输血史、妊娠史、再次输血的患者有可能产生免疫性的抗Rh抗体，故应常规检查Rh（D）血型，定型时应严格按照试剂说明书操作，并建立对照系统。

严格交叉配血

实验室做交叉配血实验应严格按照部颁《临床输血技术规范》操作。所谓“严格交叉配血”是指采用的方法必须能检出ABO不相容及ABO系统以外的、有临床意义的抗体。做交叉配血时，应在正确鉴定患者和献血者血型的前提下联合应用盐水法和MPT，必要时再补充其他方法相互印证。

交叉配血后的注意要点

交叉配血后的查对及报告：交叉配血操作完毕后，应对试验进行核查，其内容包括受血者和献血员标本的正确与否、操作程序、反应条件、试验结果是否正确，完全确定后填写交叉配血报告，报告中应将受血者和献血员的姓名、性别、年龄、血型以及献血员的采集日期、血袋编号、血量等写上，以便在出现意外时查找原因。查对无误后，发血者与取血者共同签名。

交叉配血后血标本的保存：在发出报告和血液之前，再次核对受血者和献血员的血液标本并封闭或将容器盖拧紧后，放在2℃～6℃冰箱至少保存7天，以便输血不良反应时复查，所有原始资料要保存10年。

综上所述，输血是救治患者大出血、癌症、血液病等疾病的重要手段，血液制品不同于其他的药物，由其特殊性，及时安全的输血可以挽救患者的生命，在输血前、中、后，要严格按照输血管理标准进行操作，各种标本要严格保存，以防止出现输血反应进行核对，同时也降低了因输血而出血的医疗纠纷。

参考文献

1　李应光，武秀利.庚型肝炎病毒的流行病学研究.国外医学·流行病学传染病学分册，1996，23（5）：218.

2　张文兰，胡同平，王树平，等.2686例输血前、术前、产前血液传播性疾病的检测与分析.中国输血杂志，2006，19（4）：320.

3　李汝广.输血前感染标志物检验情况分析.中国中医药咨讯，2011，3（15）：181-183.

数据控制流程篇12

关键词：CAD,GIS,线要素,转换

地理信息数据是GIS应用系统的血液GIS应用本身就体现为对地理数据的处理数据采集、编辑、存储、管理、分析、查询、显示与制图。本文介绍了如何实现竣工测量成果 (CAD) 向增量信息文件格式的转换。

1 转换前的数据处理

1.1 图形数据分层和编码

由于地形图要素分层、分类及编码的好坏直接影响到地理信息数据的录入、使用和交换, 因此, 必须依照地形图图式对地形图要素进行严密的科学划分, 进行合适的分层, 形成系统的分类与代码体系, 以保证其采集、存储、检索、分析、输出及交换的一致、方便和高效。

分层是数字化成图系统中数据组织的一种重要手段, 我们按照地物实体类别分层, 即以我国现行的《l∶500, 1∶1000, 1∶2000地形图要素的分类与代码》将地形实体分为九大类:测量控制点, 居民地和垣栅, 工矿建筑及其他设施, 交通及附属设施, 管线及附属设施, 水系及附属设施, 境界, 地貌与土质, 植被等, 并对每一大类中所包含的地图实体做了详细的规定。本次实验根据竣工测量的内容以及成果规范等实际情况, 在现行的国家地形图要素分类的基础上进行了细分。

1.2 要素分类和编码

要素的分类和编码是建立空间数据库的基础, 它影响到系统内数据的组织、采集、存取、编辑和使用等方法, 更影响到数据的转换和交换, 因而可以称作是空间数据库的“生命线”。数据的规范化和标准化首先就体现在分类和编码方案上。在本次的基础空间数据库, 尤其是地形数据库的分类和编码 (要素表的设计) 工作中。

1.3 线、多边形闭合性检验

对于线状要素, 在采集时一般采用重新数字化地物的定位中心线, 并使其具有规定的代码和属性。对于面状地物, 如房屋、水体、公园、绿地等应该表示成一个闭合整体, 面状区域中输入唯一的标识点, 使其具有规定的代码和属性。当不同地物有公共边时, 重合部分要重新数字化, 每次给出相应地物的代码和属性, 重合部分严格的进行捕捉。由于Auto CAD对图形没有检验功能, 地形图数字化时可能出现出头等现象, 特别对于多边形表示的地物, 转换以后应该是与GIS中的面要素相对应, 而转换时, 只有是闭合的多边形转换后才能转换成面。所以多边形地物必须加以封闭, 我们在Auto CAD环境下编程, 通过人机交互方式完成多边形的闭合工作。

2 数据格式转换算法实现

CAD与GIS两者的数据结构完全不同虽然许多的GIS软件也能接受Auto CAD数据 (*dxf) , 但是, 在实际的转换过程中, 由于各方面的原因, 转换后都或多或少存在着问题, 主要表现为以下几方面:

要素丢失:由于某些CAD软件的图形实体GIS软件不接受, 或者转换前后对应关系没有处理好, 有的内容没有转换过来, 转换后就造成要素丢失。

要素变形:CAD软件中的图形实体数据结构定义与GIS软件中不一致, 或者CAD数据在作业过程中操作不规范都能造成要素变形。

数据冗余:CAD中分层不合适 (如母线和符号未区分好, 符号当成母线转换过来) , 或一条线段上点太多太密, 而造成数据冗余。

属性信息不足:各种CAD软件都没有或很少有属性信息, 造成转换后属性信息不足。许多属性信息追加起来还比较费时费力, 容易造成错漏, 而且不易检查修改。

所需存储空间增大:体现不出GIS的特点。

编辑量增大:由于CAD对图形没有检验功能, 出现了线条连接处不闭合, 或线条出头等问题, 这些都是GIS所不能接受的, 这就造成了转换后编辑、修改工作量增大。

3 线要素转换

线条是Auto CAD中最基本的对象。Auto CAD可以创建各式各样的线条, 如直线、包含或不包含弧线的多段线、多重平行线和徒手画线等。地形图中除了包含简单线外, 为了能够直观、形象的表示地物, 需要使用特制的符号来表示一些复杂地物。在Auto CAD中, 用线型对线状地物进行表达, 如陡坎、栅栏、输电线等。这样不仅有利于线状地物的编辑和管理, 而目便于线状实体的数据转换。

(1) 图形数据的提取。

Auto CAD中的线状实体的图形数据也是根据不同的实体类型分别提取不同的数据, 对于线状图形要素, 首先要对所有的线进行检索, 得到图形元素的实体名, 并判断实体的几何类型和闭合情况, 对不同的线要素编制不同的转换程序, 其中不同的线要素需要记录的格式如下:

Line

目标标识码、编码、层名、颜色、线型、线的特征类型、结点数、起点X, 起点Y、终点X, 终点Y。

Polyline2d Polyline

目标标识码、编码、层名、颜色、线型、线的特征类型、结点数、结点坐标。

Cir Cle

目标标识码、编码、层名、颜色、线型、线的特征类型、结点数、半径、中心点坐标。

Spline

目标标识码、编码、层名、颜色、线型、线的特征类型、控制点数、控制点坐标。

说明: (1) 线的特征类型二l、2、3、4、5、6、100, l为折线、2为圆弧、3圆、4为椭圆、5光滑曲线、6为B样条曲线、100为间接坐标线。 (2) 圆弧和圆的点数均为3, 椭圆为4。

(2) 属性数据提取。