文档介绍：数据流编排技术在绩效考核数据质控中的应用研究
目录
目录 1
前言 1
数据流图的基本概念 2
1. 2
分层数据流图 2
1. 3,数据字典 2
,数据平衡原则 3
需求分析 4
数据质控相关对同一个处理，输入数据流和输出数据流 的名称必须不同的原则。
综上，一共存在6个错误。所以，答案选B
需求分析
医院绩效考核系统辅助下的工作流程，先由系统管理员配置考核项目基本信息，包括被考核医 院、考核时间、考核指标、评分方法及质控专家等。医院开始填报数据，系统按设定好的评分方法, 对源数据进行评价打分。为保障考核结果，将从源数据开始实施质控工作，先由系统质控，再通过 专家二次质控，确保数据质量可信。系统流程如图1所示，展示了医院绩效考核全过程。
图1医院绩效考核系统流程图
在上述流程中，数据质控为本次研究的主要内容。数据质控的目的是保障数据的完整性、有效 性、一致性、及时性和准确性，能够辅助科学决策。通过实际调研了解，结合医院医疗卫生业务特 点，要求相应质控规则能够满足处理复杂的数据逻辑运算需要；质控规则本身要易于维护，并灵活 适配不同考核指标体系；同时，质控结果要能够及时反馈、明确指明问题所在，指导医院填报。
数据质控相关技术概述
知识图谱质控基于知识图谱的数据质控主要是利用自然语言处理、机器学****等技术，通过结构 化、语义化方式，在大量的标签数据训练基础上，刻画和揭示医院考核相关数据（实体）与质控规则（语 义）的关系，进而模仿人类的思维方式进行逻辑推理。知识图谱技术已成功应用于搜索引擎、大数据 分析等方面。它的优势在于自动化生成语义关系，能够避免人为制定规则上的偏见；具有更丰富直 观的知识表达和多样化的知识推理。结合实际，目前缺乏可用于医院绩效考核数据质量的统一知识 图谱，相关实现方法复杂并缺乏统一标准，构建面向特定领域的此类知识图谱难度大、周期长，因 此不适合本研究项目的要求。
规则引擎质控规则引擎则是嵌入在应用程序中独立运行，实现业务决策。它根据给定的规则， 让输入的事实数据与规则条件进行模式匹配，得出真假的事实判断。目前，该方法已经广泛应用于 法律法规、竞争策略等复杂业务系统设计中。它的优势在于能够处理复杂规则运算，执行效率较高; 独立于主应用程序，便于维护，有利于保障系统稳定。结合实际，规则引擎更加强调面向业务流程 和管理过程，以及相关独立变量的判定，而非面向数据模型和数据的关联关系、内在逻辑的相关计 算和检验。此外，还存在自身运行所需资源较多，规则加载较慢等缺点。
综上所述，在对主流的数据质控方式进行分析后，结合本项目实际，发现规则引擎的方式更合 适，但仍然存在不足，特别是缺乏对数据处理过程的引导。因此，提出采用数据流编排技术、结合 规则判断和相关工具实现数据质控。
基于数据流编排技术的数据质控
4.
数据流编排技术数据流处理提供了一种模式引导的设计体验，可以根据从源到目的地的一组指 令编排、组合和排序数据，数据在一个虚拟的管道中流动，分别在不同管道之间的结合处增加处理 器，用于对数据进行不同的处理。大多数数据解决方案都包含重复的数据处理操作，并封装在处理 流程中。数据流编排是一种工具，从数据传递、加工的角度，帮助实现对结构化数据的自动逻辑处 理。
质控流程设计本研究设计将数据质控活动视为一个有向无环的数据流编排。使用常见的简单脚 本语言编写数据质控规则逻辑，相应的数据流处理器加载运行此类规则脚本代码，从而实现数据质 控。此种方式可以保证数据质控流程与数据解耦，实现关注点分离，降低系统复杂度和耦合度，便 于主应用程序的维护，借助分布式集群技术，可以实现低延迟和与高吞吐量，满足本研究项目轻量、 支持多种数据库、高效开发的需求。利用数据流编排技术，数据质控的抽象处理流程模型如图2所 示，简单明了，规则发生变化时，只需调整质控部分即可。
数据流编排工具
图2数据质控的抽象处理流程模型
Apache NiFi -个开源数据流工具，是数据流编排技术的一个实现，它支持可扩展有向图数据的 路由、转换和系统的中介逻辑，使数据可以在多系统建自动“流动”。它基于Web的用户界面展示设 计、控制、反馈和监控全过程，且高度可配置、安全可扩展，非常符合本研究实际。因此选用Apache NiFi进行设计，按照数据质控的抽象处理流程模型，结合NiFi提供的处理器功能和本项目实际需求, 细化数据质控流程图如图3所示，包含了接受Web请求、拆分数据、执行质控、控制结果合并和 Web请求响应几个步骤。其中执行质控依赖的质控规则库，以脚本形式存储了国家、医疗卫生行业、 地方关于医院绩效考核的数据质控规则。用户将待进行质控的数据提交到Web请求后，流程先将数