数据标准化

对于大型公司而言，各个下层子公司都使用自己本地的业务系统，当这些子公司数据往上汇总到总公司时，常常出现代码不一致，数据歧义等等各种各样的问题，在这种情况下，数据标准化就变得不得不行了。

典型的例子，比如医院，大型医院往往包含多个分院，而分院都是用自己的业务系统。业务数据采集汇总后，发现数据结构及数据本身出现歧义，无法直接使用。因此，就不得不对本院及分院的业务数据进行标准化处理，避免歧义，使数据更真实可用，简单易理解。

数据标准化处理应当注意两个关键点：

1. 一号对应一对象。

   以病人为例，病人可能在各分院及本院都注册建档，因此同一病人可能在各分院都有不同的ID号，但数据采集到本院，与本院数据合并后，进行标准化处理，应保证此病人具有新的唯一ID号。同时需保留病人曾经的各分院及本院ID号，便于其他分院数据的关联（如分院的病人缴费数据需要关联原始分院号码，之后以标准化后唯一ID号，进入本院系统）。

2. 事实数据标明数据来源。

   如病人缴费信息，因为缴费事实产生的位置不同，需要进行来源标注，分清本院及各分院，便于数据理解及之后的查询和统计。

   
   

在构建DW时的数据标准化处理流程上，可以考虑通过以下方式来完成。

标准化准备

在标准化处理之前，需要对DW表格结构进行一些处理，使得标准化过程易于实施，也保证标准化的结果更易于理解。

对于不同的表格上，所需新增的字段也不尽相同。下面分类进行说明：

维表

比如病人信息，科室信息，员工信息，设备信息等，新加字段如下：

事实表

如病人缴费，医生处方，手术记录等，新加字段如下：

数据标准化处理

在数据标准化的处理过程中，也应分为两步进行处理，先进行维表的代码（如ID号）标准化，然后将事实表中的记录以标准化后的代码配合原来的事实信息（如缴费）及数据来源标记（哪个分院）采集到DW标准事实表中。

维表标准化

1. 维表标准化以病人维表为例进行说明
2. 将本院及各分院的维表数据采集到DW标准库的缓冲区（可将本院及各分院数据放置于缓冲区的不同用户下）
3. 首先标准化本院数据，标准化后的数据写入标准表格。以病人身份证号进行区分，身份证号第一次出现时，取新的序列值为病人的标准化ID号，并将病人的原始信息（本院编号+原始ID号）记入history_idlist字段；同一身份证号之后重复出现时，将病人的原始信息添加到history_idlist字段即可。
4. 之后标准化分院数据，对于本院中未出现的身份证号，取新的序列值为病人的标准化ID号，并将病人的原始信息（分院编号+原始ID号）记入history_idlist字段；同一身份证号之后重复出现时，将病人的原始信息添加到history_idlist字段即可。

注：在病人的原始信息记入history_idlist字段时，可选择同时将标准化的病人ID号和原始ID号写入一个代码转换表，便于之后分院事实表通过此代码转换表，根据原始ID号，找到新的标准化ID号。当然，分院事实表也可通过对标准化病人维表的history_idlist字段的全文搜索，找到对应的标准化ID号。实际实施中，以实施效率进行灵活调整即可。

事实表标准化

1. 将本院及分院的事实表数据采集到DW标准库的缓冲区
2. 本院及分院事实表需与上一步生成的代码转换表关联（或搜索history_idlist字段），根据原始病人ID号，找到新生成的标准化ID号，联合其它的事实数据（如缴费），写入到新的标准化事实表
3. 本院及分院事实表数据写入DW标准库的同时，在标准化事实表的source_id字段中标注事实数据来源（本院或分院的编号）

DW数据标准化实施

在实施标准化时，可分为标准化初始化-增量标准化来实施，标准化初始化处理数据量最大，之后增量标准化，只要采集增量数据到缓冲区即可。

标准化初始化

标准化初始化示意图如下：

初始化主要完成以下工作：

1. 以某个时间点为界，采集本院、分院数据到DW标准库缓冲区
2. 在缓冲区进行数据标准化后，写入DW标准库
3. 写入完成后，清理缓冲区，但建立了代码转换表的话，代码转换表可保留

标准化增量

标准化增量示意图如下：

标准化增量主要完成以下工作：

1. 将本院、分院从初始化以来的增量数据采集到DW标准库缓冲区
2. 在缓冲区进行数据标准化后，写入DW标准库
3. 写入完成后，清理缓冲区，但建立了代码转换表的话，代码转换表可保留

之后每次增量时，重复标准化增量操作即可。