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中国健康医疗大数据白皮书企业成长，带动新一轮的产业增长。
随着新兴技术的日益成熟、海量数据的管理、分析及应用，以及智能化的快速发展，大健康产业正在面临巨大改变。
在大数据技术的应用下，传统的健康医疗正在以新的形态焕发生机，健康管理、基因测序、智能养老等全生命周期环节都有大数据技术的落地和应用，并发生着革命性的改变。
健康医疗大数据分类医院医疗大数据：产生于医院常规临床诊治、科研和管理过程，包括各种门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、手术记录、随访记录和医保数据等。
区域卫生服务平台大数据：通过医疗健康服务平台汇集整合区域内很多家医院和相关医疗机构的医疗健康数据，致使数据量大幅度增加。
疾病监测大数据：来自于专门设计的基于大量人群的医学研究或疾病监测。
包括各种全国性抽样调查和疾病监测数据。
自我量化大数据：基于移动物联网的个人身体体征和活动的自我量化数据是一种新型的医疗健康大数据。
包含了血压、心跳、血糖、呼吸、睡眠、体育锻炼等信息。
网络大数据大数据：指的是互联网上与医学相关的各种数据。
网络大数据产生于社交互联网关于疾病、健康或寻医的话题、互联网上购药行为、健康网站访问行为等。
生物信息大数据大数据：主要是关于生物标本和基因测序的信息，直接关系到临床的个性化诊疗及精准医疗。
国际环境美国是最早意识到要开放数据的国家，并于2022年通过颁布总统令等措施推动政府数据公开，开始了包括医疗健康行业的大数据建设。
此外，美国大数据巨头正在积极展开医疗健康行业大数据布局。
英国政府向医疗行业投入大量资金研发高新科技，英国国民医疗服务系统NHS被誉为20世纪英国最伟大的成就，这一系统涵盖了庞大而完备的英国医疗数据，包括全面的病人的健康记录、疾病数据等信息。
英国使用医疗健康大数据旗舰平台集中了最为详尽的全英国家庭医生和医院记录的病例以及社会服务信息。
英国通过将医疗数据资源进行统一归口、共享、分析，探索了更好地认识病患、研发药物和治疗方式的途径。
中国百万医疗险行业发展白皮书一、引言随着医疗水平的提升和人民对健康保障需求的增长，百万医疗险作为一种医疗保险新产品，近年来在中国的发展日趋迅猛。
本白皮书旨在对中国百万医疗险行业的发展进行全面分析，探讨其未来发展趋势和挑战。
二、百万医疗险的概念和特点百万医疗险是指保险公司向投保人提供的可覆盖高额医疗费用的医疗保险产品。
其特点主要包括以下几个方面：1.高额度保障：百万医疗险以百万元以上的保额为主，为投保人提供高额度的医疗费用保障。
2.全方位保障：百万医疗险通常覆盖住院医疗费用、手术费用、特需门诊费用等多个方面，对于投保人的医疗费用提供全面的保障。
3.返还保费：百万医疗险在保险期满时，如未发生理赔，则会返还保险费用给投保人，提高了投保人的风险补偿能力。
三、百万医疗险行业的发展现状1.市场规模不断扩大：随着人们对健康保障需求的增长，百万医疗险市场规模不断扩大。
根据统计数据，目前中国百万医疗险行业的年保费规模已经超过100亿元。
2.产品种类日益丰富：百万医疗险的产品种类也在不断增加，投保人可以选择适合自己需求的不同保险产品。
3.市场竞争激烈：由于市场潜力巨大，越来越多的保险公司进入百万医疗险市场，市场竞争愈发激烈。
四、百万医疗险行业的发展机遇1.政策环境的支持：随着国家医疗的推进，政府对健康保险市场的支持力度不断增加，为百万医疗险行业创造了良好的发展环境。
2.人口老龄化和中产阶级的增长：人口老龄化和中产阶级的增长使得人们对医疗保障需求不断增加，百万医疗险将成为他们的重要选择。
3.互联网技术的应用：随着互联网技术的发展，百万医疗险通过在线销售、理赔等方式更加方便高效，将进一步推动行业的发展。
五、百万医疗险行业的发展挑战1.保费率结构不合理：目前百万医疗险行业的保费率结构较复杂，需要针对不同的风险和需求进行合理定价，加强风险管理。
2.产品设计和销售能力不足：一些保险公司在百万医疗险产品的设计和销售能力上存在一定的不足，需要加强专业技能和市场调研。
目录目录 (2)前言 (4)平台综述 (5)® 简介 (5)® 技术特点 (5)应用方向 (7)1.科研管理 (7)管理困惑 (7)解决之道 (7)实现方式 (7)2.医患关系管理 (9)管理困惑 (9)解决之道 (9)实现方式 (9)3.教学管理 (11)管理困惑 (11)解决之道 (11)实现方式 (11)4.继续教育管理 (13)管理困惑 (13)解决之道 (13)实现方式 (13)5.党务管理 (14)管理困惑 (14)解决之道 (14)实现方式 (14)6.网上订餐管理 (16)管理困惑 (16)解决之道 (16)实现方式 (16)7.医疗/护理业务管理 (18)管理困惑 (18)解决之道 (18)实现方式 (18)特色资源 (20)1.流程表单中心 (20)2.文档中心 (22)3.报表中心 (24)4.业务系统整合 (25)5.移动办公 (25)基础办公模块 (27)应用案例 (29)1.江苏省人民医院案例 (29)功能应用 (29)应用效益 (29)2.广东省中医院案例 (31)功能应用 (31)应用效益 (31)3.中山大学附属肿瘤医院案例 (33)功能应用 (33)应用效益 (33)4.暨南大学附属第一医院案例 (35)功能应用 (35)应用效益 (36)部分医院客户列表 (37)前言2011年是中国医改3年重点实施方案的最后一年，也是攻坚克难的一年。
按照中央经济工作会议要求，今年医药卫生体制改革要突出抓好基本药物制度建设和公立医院改革试点。
在改革的新形势下公立医院如何加强管理，是整个行业都在思考的问题。
近十年来，通过信息化协助医院进行管理已成为行业共识。
但医院管理是一项复杂的工作，医院信息系统是信息管理系统系列中较为复杂的一类，由于医院科室多，业务多，信息类型复杂，医疗过程专业性强，是知识密集型的劳动，对医院信息的处理要求同时具有专业化、知识化和智能化的特点。
中国健康医疗大数据白皮书导言：在信息技术的快速发展背景下，大数据已经成为推动医疗行业发展的重要力量。
中国作为全球最大的人口国家之一，面临着巨大的医疗需求和挑战。
本白皮书将重点阐述中国健康医疗大数据的现状、挑战和发展方向，以期促进医疗行业的创新与进步。
一、现状分析：1.医疗信息化程度低：目前，中国医疗行业的信息化水平相对较低，缺乏统一的健康医疗大数据基础设施。
2.数据资源丰富：中国医疗行业积累了大量的医疗数据资源，包括个体健康数据、疾病诊疗数据、药品销售数据等。
3.数据孤岛问题：由于多家医院、医疗机构的数据孤岛问题，在数据共享和信息交流方面存在障碍。
4.数据安全与隐私保护：大规模数据收集和共享给予数据安全和隐私保护带来挑战，需要建立健全的法律法规和技术手段。
二、挑战与机遇：1.医疗效率提升：通过医疗大数据分析，可以提高诊疗效率，减少冗余的检查和治疗，降低医疗资源浪费。
2.疾病预防和控制：健康医疗大数据可以帮助预测疾病发生和流行趋势，及时采取相应的措施进行预防和控制。
3.个性化医疗：通过对大数据分析，可以为患者提供个性化的诊疗方案和治疗方案，提高医疗效果和患者满意度。
4.科学研究和创新：医疗大数据为科学研究提供了丰富的数据资源，可以帮助医学研究人员开展前沿的医学研究和创新。
5.公共卫生管理：健康医疗大数据可以提供实时的公共卫生数据，为政府和卫生部门的决策提供科学依据。
三、发展方向与建议：1.构建统一的健康医疗大数据平台：建立统一的数据标准和流程，整合各类医疗数据，解决数据孤岛问题，促进数据共享和业务协同。
2.加强数据安全和隐私保护机制：完善数据安全保护法律法规，加强对个人健康数据的保护，防止数据泄露和滥用。
3.推进医疗机构信息化建设：加大对医疗信息化建设的投入力度，提高医疗机构的信息化水平和技术能力。
4.建立医学人才培养机制：加强医学数据分析和大数据技术的培训和教育，培养具备医学知识和数据分析能力的专业人才。
三层架构和三重保障平台构建上海医疗保险信息系统在上海市医疗保险信息中心底楼大厅的入口处，放置了一台供查询医保信息的触摸屏，触摸屏的下端还设置了一个U型的接触器。
参保人员将自己的医保卡从U型接触器上轻轻划过，屏幕就会显示这个参保人的个人医保账户信息，其中包括姓名、性别、工作单位及个人账户余额等。
除了参保人自己可以在查询机上看到自己的参保信息外，参保人在医院的收费窗口刷卡输入医疗费用时，这些信息也能传到上海市医保信息中心的计算机结算系统中。
计算机结算系统再根据参保人的个人信息，计算出该从他的个人账户中扣多少钱，统筹付多少，个人需付多少，结果再传送回医院。
整个过程不到1秒钟时间。
现在，这个已收集了上海市包括公务员、城镇职工、自由职业者、小城镇职工、学生、居民、外来从业人员在内的1700万参保人数据、应用范围覆盖了1300多家定点医疗机构和250家医保服务点的庞大的信息化系统，成为上海市机构主持运行的直接面对广大市民日常生活的最大型的，也是最为重要的计算机系统之一。
四因素驱动医保信息化该系统于1999年开始筹划。
当时随着医疗保险改革的深入，上海市医保中心决定开展医保信息化工作，否则改革很难深入。
以下四因素驱动医保信息化进行。
首先，为了实现医疗保险的基础计算，必须建立完善的个人账户数据库。
个人账户数据库要囊括上海市近千万参保人每年的注资信息和就医信息，所涉及的数据量非常庞大，靠手工记账根本无法实现。
其次，过去医疗保险业务经办机构主要靠手工来实现对定点医药机构费用的审核，审核工作量极大，通常无法按时完成。
再次，以往医疗保险事后报销的制度在一定程度上影响了参保人的就医支付能力。
最后，人工审核医嘱药方随意性较大，定点医药机构的过度就医行为无法得到有效控制，药品、检验检查、大型设备诊疗、ICD10疾病诊断代码不统一，医疗服务市场很不规范。
在这种情况下，医保信息化如箭在弦上，不得不发。
而计算机结算系统是整个医保信息化建设中最关键的组成部分。
医保大数据监管及风控服务要求1.项目背景1、两定机构快速增长。
定点医疗机构和定点零售药店（以下简称“两定机构”）数量增长迅猛。
《国务院关于第一批62项中央指定地方实施行政审批事项的决定》（国发〔2015〕57号）的实施，我市全面取消了社会保险行政部门实施的两定资格审查项目，两定机构数量快速上升，增幅达150%。
2、医疗保险参保人数量增长。
截至2020年9月，基本医疗保险参保同比2016年增长23.07%。
3、监管人员严重不足。
2016年至2020年，医保监督专（兼）职工作人员从59人降至52人，人均监管两定机构从40余家增加至120家，人均监管参保人从20万人增加至30余万人，医保监督工作人员严重不足。
4、医保业务系统产生数据量大。
医保业务系统每天记账数据约60万笔，每年约2亿笔记账数据。
5、医保智能审核系统未能发现复合型违规情况。
虽然市医保中心已开展记账数据“T+1”日审工作，但日审规则是对单条记账数据进行审核，由于医疗临床的复杂性、诊疗行为的整体性和参保人就诊的多样性，有些医保违规行为通过日审可能无法发现，需要通过大数据多维度、立体分析发现疑点数据。
对单个医保违法违规行为特点进行剖析研究，形成复合型规则，从点到面，以点扩面，对全市医保记账数据进行大数据分析，发现全量此类违法违规行为的线索。
为贯彻落实《国务院办公厅关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》文件精神，“建立和完善医保智能监控系统，加强大数据应用”，进一步维护我市医疗保障基金安全，实现我市医疗保障事业可持续发展，我处拟委托有资质、有经验、实力强的第三方力量开展医保大数据监管及风控工作。
2.服务要求(一)服务内容1、数据采集处理服务：与医保业务系统进行对接，根据国家医保局对基金监管数据标准，对全量医保业务系统记账数据进行采集和处理，将非标准化数据转化为满足大数据风控工作要求的标准化数据，以提升数据分析的精准性。
项目所采用的数据标准应与国家医保局发布的15套统一的编码标准相统一。
中国健康医疗大数据白皮书作者：来源：《中国计算机报》2018年第50期随着新兴技术的日益成熟、海量数据的管理、分析及应用，以及智能化的快速发展，大健康产业正在面临巨大改变。
在大数据技术的应用下，传统的健康医疗正在以新的形态焕发生机，健康管理、基因测序、智能养老等全生命周期环节都有大数据技术的落地和应用，并发生着革命性的改变。
中国健康医疗大数据宏观环境健康医疗大数据产业定义赛迪顾问研究认为，健康医疗大数据产业是指以与健康医疗相关、满足大数据基本特征的数据集合为核心，进行数据获取、存储、分析和应用的服务业态。
健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，是未来健康医疗服务发展的重要趋势。
健康医疗大数据分类医疗健康大数据按照获取来源可以分为医院医疗大数据、区域卫生服务平台医疗健康大数据、疾病监测大数据、自我量化大数据、网络大数据和生物大数据6类。
医院医疗大数据：产生于医院常规临床诊治、科研和管理过程，包括各种门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、手术记录、随访记录和医保数据等。
区域卫生服务平台大数据：通过医疗健康服务平台汇集整合区域内很多家医院和相关医疗机构的医疗健康数据，致使数据量大幅度增加。
疾病监测大数据：来自于专门设计的基于大量人群的医学研究或疾病监测。
包括各种全国性抽样调查和疾病监测数据。
自我量化大数据：基于移动物联网的个人身体体征和活动的自我量化数据是一种新型的医疗健康大数据。
包含了血压、心跳、血糖、呼吸、睡眠、体育锻炼等信息。
网络大数据：指的是互联网上与医学相关的各种数据。
网络大数据产生于社交互联网关于疾病、健康或寻医的话题、互联网上购药行为、健康网站访问行为等。
生物信息大数据：主要是关于生物标本和基因测序的信息，直接关系到临床的个性化诊疗及精准医疗。
国际环境发达国家关注健康医疗大数据领域，积极推进产业发展。
美国是最早意识到要开放数据的国家，并于2010年通过颁布总统令等措施推动政府数据公开，开始了包括医疗健康行业的大数据建设。
医疗保障信息平台技术方案随着社会的发展和科技的进步，医疗保障信息平台的需求日益增长。
本文将探讨医疗保障信息平台的技术方案，包括系统架构、数据管理、安全保障和用户界面设计等方面。
医疗保障信息平台的系统架构应采用分布式、模块化的设计，以适应不断增长的数据量和复杂度。
系统应包括以下模块：数据采集、数据处理、数据存储、数据查询和数据输出。
数据采集模块负责从各种数据源（如医院、社保局等）收集数据，数据处理模块对数据进行清洗、整合和标准化，数据存储模块将处理后的数据存储在高性能的数据库中，数据查询模块提供快速的数据查询服务，数据输出模块将数据以用户友好的方式展示出来。
数据管理是医疗保障信息平台的核心。
数据管理应包括以下方面：数据标准化、数据质量管理和数据安全。
数据标准化是指对数据进行统一的格式化和标准化处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据质量管理是指对数据进行清洗、整合和校对，以确保数据的准确性和完整性。
数据安全是指通过加密、备份等技术手段，确保数据的安全性和可靠性。
医疗保障信息平台涉及大量的个人隐私信息，因此安全保障至关重要。
安全保障应包括以下方面：网络安全、数据安全和用户权限管理。
网络安全应采用多种安全技术手段，如防火墙、入侵检测系统等，以防止网络攻击和非法访问。
数据安全应通过加密、备份等技术手段，确保数据的机密性和完整性。
用户权限管理应采用角色权限控制，对不同用户赋予不同的权限，确保数据的合法使用。
用户界面设计是医疗保障信息平台与用户交互的界面。
用户界面设计应遵循以下原则：简洁明了、易于操作和个性化定制。
简洁明了是指界面应清晰易懂，避免过多的复杂元素。
易于操作是指界面应提供简单直观的操作方式，使用户能够快速掌握操作方法。
个性化定制是指界面应根据不同用户的需求和习惯，提供个性化的定制服务，以满足用户的个性化需求。
医疗保障信息平台是医疗保障体系的重要组成部分，对于提高医疗保障服务质量和效率具有重要意义。
社会医疗保险数据中心管理平台技术白皮书创智和宇目录1简介 (4)1.1应用背景 (4)1.2范围 (4)1.3参考资料 (4)2系统概述 (5)2.1医疗保险数据中心管理平台概述 (5)2.2总体结构图 (5)2.2.1医疗保险数据中心管理平台的的总体结构 (6)2.2.2医疗保险数据中心管理平台的逻辑结构 (6)2.2.3医疗保险数据中心管理平台的的网络拓扑结构 (7)2.3.1数据库内部组成 (7)2.3.2生产库定义（地市级） (7)2.3.3交换库定义（地市级） (7)2.3.4决策分析库（地市级） (8)2.3.5决策分析库（省级） (8)2.4 医疗保险数据中心管理平台与其他系统关系 (8)2.4.1与本公司开发的社保产品关系及实现接口 (8)2.4.2与其它公司开发的社保产品关系及实现接口 (8)2.4.3与全国联网软件关系 (9)3业务逻辑的总体设计 (9)3.1数据抽取建立交换数据库 (9)3.2数据分析与决策 (9)3.3数据交换服务 (10)4系统采用的关键技术 (11)4.1数据抽取 (11)4.2增量更新 (11)4.2.1增量更新实现步骤 (11)4.2.3 历史数据变化情况记录 (12)4.3数据展现 (12)4.4数据传输 (12)4.4.1数据传输涉及的三大元素及关系 (12)4.4.2数据传输策略总体设计思路. (12)4.4.3数据传输策略总体设计方案图 (12)4.4.4数据传输策略实现概要. (14)4.4.5打包数据的来源 (14)4.4.6传输策略的维护 (14)5系统开发平台和运行平台 (14)5.1开发平台 (14)5.2运行平台 (14)6医疗保险数据中心管理平台功能介绍 (15)6.1参保情况管理 (16)6.2基金财务管理 (19)6.3医疗运行分析 (22)6.4业务预警分析 (28)6.5省部级统计报表 (33)6.6政策预测分析 (34)6.7目录维护管理 (35)6.8全国联网数据接口 (37)6.9异地就诊分析模块 (37)1简介1.1应用背景医疗保险经办机构是具有行政管理职能的事业单位，主要工作职能是负责基本医疗、工伤、生育保险基金及公务员医疗补助经费、大额医疗费用补充保险资金、离休干部、二等乙级以上革命伤残军人统筹医疗费的筹集、征收工作；负责各类人员的待遇支付等经办管理工作；负责对各项基金、资金的稽核和审计工作；负责对定点医疗机构和定点零售药店服务质量的监督检查与考核工作；负责医疗、工伤、生育保险会计、统计报表的编制和汇总工作。
随着参保人群、参保险种数量的不断增加，以及基金监管的重要性、敏感性，以及最近人大草案中提出的各险种逐步实现省级统筹的要求。
省级经办机构对全省范围内的业务监督管理，统计分析，宏观决策等提出了更高的要求，传统的管理手段显然越来越难以适应当前和将来的需要。
各地市的经办机构也有着类似的需求。
因此需要在省级医保经办管理机构的统一规划下，各地市充分参与，利用数据中心管理平台的先进信息技术，为切实可靠履行省直及各地市的相关职能提供支持，为各级医保经办机构提供决策统计分析信息，是本项目需解决的核心问题。
最终实现各级机构都能利用该系统对所辖统筹区的数据进行科学高效的统计分析预测功能。
1.2范围范围如下：1、本系统的总体结构，本系统与其他系统间的关系，运行环境及应用软件结构；2、现有业务系统存在的问题以及业务部门和信息平台对系统的要求；3、业务模型设计、业务流程设计、数据流程设计；4、业务部门的组织结构和业务分布；5、数据的构成与分布、数据流分析、数据模型设计、数据交互与数据共享设计、数据库管理系统的选型；6、应用系统的组成与分布、应用系统的功能结构、应用系统的体系结构、组件设计、支持软件的选型；7、局域网设计、公共网络平台接入设计、网络安全设计、主机系统设计及主机系统选型1.3参考资料2系统概述2.1医疗保险数据中心管理平台概述医疗保险管理数据中心管理平台系统的建设安装，按照统一的总体规划的进行，采用统一的体系结构和技术架构。
管理平台是基于省本级、各地市运行的医保系统等社会保障业务系统，通过数据的后台自动抽取、清洗、转换与装载，建立地市级，省级统计决策数据库。
通过对各级社保机构数据的整理、细化分析和科学展现，实现省级机构对地市的医保业务管理行为、医疗服务行为、就医行为进行监测，以提高医保经办机构的监管水平。
同时地市社保机构也可以通过这套系统对本统筹区的数据进行类似的统计分析。
2.2总体结构图按区和县的生产库、市级生产库、市级交换库、市级决策库、省级决策库进行总体设计。
2.2.1医疗保险数据中心管理平台总体结构2.2.2医疗保险数据中心管理平台的逻辑结构2.2.3医疗保险数据中心管理平台的网络拓扑结构2.3数据的存储分布2.3.1数据库内部组成根据全省医疗保险以市为统筹单位，实行属地管理的情况，我们从市一级开始建立数据中心。
数据中心主要由生产数据库、交换数据库（采用核三标准）和决策支持系统、业务统计报表系统、数据交换平台等组成。
2.3.2生产库定义（地市级）生产库是各地市实际业务数据库，作为交换库的数据源。
考虑安全因素，外部系统不能直接与之相连。
管理平台系统采用单向的方式，只能生产库访问外部系统，外部系统不允许访问内部。
2.3.3交换库定义（地市级）交换数据库遵循部颁的核三标准为标准，提供多种数据接口方式，可从不同系统收集和下发数据，信息量巨大。
通过优化设计的数据采集规则，将社保系统产生的业务数据采集到数据中心的交换数据库。
同时对于与社保相关的周边系统和历史数据，也提供了数据采集和下发接口，做到只要符合数据采集规范，就能整合数据的要求。
对于以后可能统一的其他险种社保业务、其他公司开发社保系统，只要遵循统一数据采集规范也可利用整合进交换数据库。
也可以将交换库定义为公共信息发布数据源来减小对生产库的压力。
2.3.4决策分析库（地市级）决策分析数据库是数据中心的核心部分，通过分析业务系统中的基金征收、待遇支付、参保人员的基础信息等多种情况，结合各阶段的社保政策和法规，定期的从交换数据库中精炼提取出决策者最需要的数据，供外围的决策支持系统、业务统计查询系统、数据交换平台使用。
可以将全国联网软件中，按月，季度，年统计分析指标数据自动产生放在这里，定期传输。
2.3.5决策分析库（省级）数据来自地市级决策分析库。
是各地市决策数据的汇总。
2.4 医疗保险数据中心管理平台与其他系统关系社保信息系统是个非常复杂的综合系统，其中包含了许多不同功能的子系统。
本章节描述本系统与其他系统的关联关系。
2.4.1与本公司开发的社保产品关系及实现接口➢单向访问只允许生产库访问交换库，反之则不行。
➢采集策略生产库上定义增量更新逻辑，定制定时更新策略，实现生产库到交换库的增量更新。
2.4.2与其它公司开发的社保产品关系及实现接口➢单向访问只允许生产库访问交换库，反之则不行。
➢采集策略需要别的公司实现增量采集策略。
➢数据更新接口省管平台系统提供数据更新接口2.4.3与全国联网软件关系可以通过管理平台定期采集，提供相关指标数据给全国联网软件；3业务逻辑的总体设计3.1数据抽取建立交换数据库数据中心将对全省市城职系统的所有需要建设和已经建设的业务系统的数据进行采集，逐个地建立数据连接和更新模式。
主要是按统一的的数据规范进行采集，并且采用自动的增量更新模式。
数据中心的第一个作用就是有效地保存各个应用系统中的成功运行的数据。
无论在第二步的数据整体核对后，数据中心对外呈现和为其它应用提供的数据服务是如何认可的，现有的运行数据是必须长期保存并不可更改的。
建立一个抽取各个应用中有效数据的数据中心，并为每一个应用建立合理的抽取规则和运行中增量更新的抽取方式，是建立数据中心的首要一步。
按照稳步实施，循序渐进的原则，可以考虑将交换库建立在各地市，而不用全部采集到省中心。
每个地市的数据分析，抽取服务程序完成对各地市决策数据库的填充。
在省一级的管理平台通过获取各地的决策库的信息，或者将各地决策库增量传输至省中心，省中心管理平台再来统计分析。
按照目前的城职现状，大部分的生产数据库全部集中在市里面。
对于一些个别的地方，市与县里的生产库不是放在一起，就要考虑将县里的生产库与市级交换库对接，但县一级的交换库可以放置在市级的。
通过相应标志来区分；3.2数据分析与决策依据人社部的核心指标体系，建立完整的社会保险数据呈现体系。
将数据按各种管理要求、评估要求整理，形成报表以及各种决策层需要的图表，如欠缴数据仪表盘、重点催缴的气泡分析法、基金征缴的同比环比分析、待遇支出结构分析等。
开发社保软件的独有数据分析工具，在方案中我们依然选用在城职管理平台中成功应用的商业BI开发平台，蓝葵软件。
即使是这样，社会保险作为一个以数据量大而复杂著称的行业，还是很多的特殊数据分析要求，在保险行业的各种数据精算工具和精算要求是比较多，有了数据中心后，可以充分利用蓝葵软件，开发一系列社保数据管理模型和分析方法，大幅度提高我省社保的管理水平。
3.3数据交换服务数据从市级生产库到交换库采用定时增量自动提取的方式，不要手工干预；省级决策区采用自动接收市级决策区的上传数据的方式实现数据交换。
在网络不通的情况下，也可以通过手工采集相关表的记录，做到手工导入。
建立一个综合的数据交换服务平台，为需要社保体系的信息系统提供数据支持和数据交换服务。
将一部分数据结构对外开放这样的数据共享方法，在近几年的软件开发中，已经基本淘汰了这样的共享模式，因为它一方面带来了数据的不安全，不能很好地完成安全性隔离，另一方面，它也很不灵活，需要开发者直接关注数据的物理保存方式和连接方式。
我们的数据中心对外提供数据支持的模式是服务，提供一个有权限的数据服务方式，按照不同的数据分组提供标准的基础数据服务，然后在基础数据服务的基础上，可以再为不同的应用数据需求定义专用的数据服务，这样一方面可以保证数据的灵活多样的提供方式，另一方面可以很好地保证数据安全。
通过数据服务的方式，可以得到方便安全的数据存取服务，同时也保证了物理数据的安全。
整个数据中心的数据交换体系，是把抽取和对外发布分开的，抽取后存放在交换数据库里，通过内控形成的公示区数据，才能对外，通过专门的数据服务提供建立交换服务。
4系统采用的关键技术4.1数据抽取抽取服务是数据中心的ETL服务，运用各种商业BI工具的抽取接口建立抽取服务，抽取中数据应该最大程度保留原有数据的形态和定义方式，完整地、可理解地建立数据备份，同时为ETL过程建立相关的服务和字典登记，是抽取服务模块的主要职能。
市级数据中心将对本统筹区城职系统的所有需要建设和已经建设的业务系统的数据进行采集，逐个地建立数据连接和更新模式，然后定时将用户需要的主题类分析数据传输到省级数据中心。
