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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.82.2016.tde-28032016-144310
Document
Author
Full name
Samuel Zanferdini Oliva
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Ribeirão Preto, 2015
Supervisor
Committee
Felipe, Joaquim Cezar (President)
Alves, Domingos
Laprega, Milton Roberto
Title in Portuguese
Ambiente de Data Warehousing para integração de dados de saúde pública em âmbito de gestão regional
Keywords in Portuguese
Banco de dados
Data warehouse
Sistemas de informação em saúde
Abstract in Portuguese
Estudos relacionados ao aperfeiçoamento na gestão de saúde descrevem casos de sucesso com soluções utilizando a implementação de Data Warehouse (DW) como um recurso para facilitar e melhorar a qualidade dos dados para gestão na área de saúde pública. O Mapa de Saúde consiste na descrição da distribuição geográfica de recursos humanos, de ações e de serviços de saúde ofertados pelo SUS e pela iniciativa privada, considerando-se o desempenho aferido a partir dos indicadores de saúde do sistema. A gestão em saúde pública carece de recursos que auxiliem efetivamente os processos de análise e tomada de decisão. O objetivo deste trabalho é contribuir para sanar esta carência, a partir do desenvolvimento de um ferramental de apoio à decisão fundamentado em bases de dados de indicadores de saúde determinados pelo Mapa de Saúde. Este ferramental consiste no planejamento e na implementação de um ambiente de Data Warehousing para integração de bases de dados legadas, oriundas dos documentos gerados pelas Redes Regionais de Atenção à Saúde (RRAS) e coletadas pela Secretaria de Saúde do Estado de São Paulo, fornecendo aos usuários gestores os recursos necessários para a geração de consultas ad-hoc complexas com flexibilidade e rapidez sobre os dados contemplados pelo Mapa de Saúde. As fases do processo de desenvolvimento são sete, a saber: (1) Análise dos dados definidos pelo Mapa de Saúde e disponibilizados pelas fontes públicas; (2) Modelagem e implementação de um banco de dados integrador; (3) Modelagem dimensional e implementação do DW; (4) Criação do processo de extração, transformação e carga; (5) Geração dos metadados e configuração do servidor de análises; (6) Análises; (7) Testes. Como resultado, todas as fases de desenvolvimento do ambiente de Data Warehousing foram cumpridas, bem como o procedimento de avaliação junto aos gestores. De acordo com a avaliação, o sistema cumpre de forma satisfatória o seu objetivo de tomar o processo de gestão de saúde mais efetivo, flexível e produtivo.
Title in English
Data warehousing environment for public healthcare data integration on the regional management scope
Keywords in English
Data warehouse
Database
Healthcare information systems
Abstract in English
Studies related to the enhancement on health management describe instances of success with solutions concerning the Data Warehouse (DW) implementation as a resource to facilitate and improve data quality for management on health public area. The Health Map consists of the geographical description of human resources, actions and services distribution of health offered by the Brazilian National Health System and by the private sector, taking into account the existent installed capacity, the investment, and the performance assessed from system's health indicators. The goal of this project is to develop a decision support toolset based on health indicators databases defined by the Health Map. This toolset consists of the planning and the Data Warehousing environrnent implementation for the integration of legacy databases, arising from documents generated by the Regional Health Care Networks and collected by the São Paulo State Health Department, hence providing for users a necessary suite of tools for complex ad-hoc queries generation with flexibility and celerity over the data contemplated by the Health Map. Development process steps are seven, namely: (1) Analysis of data defined by the Health Map and available by public sources; (2) Integrator Database modeling and implementation; (3) DW dimensional modeling; (4) Creation of the extraction, transformation and load process; (5) Metadata generation and analysis server configuration; (6) Analysis; (7) Tests. As a result, the Data Warehousing environment development process steps were completely fulfilled, as well as tests and evaluation steps along with the health managers.
 
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Publishing Date
2016-03-28
 
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