Konzeption und Realisierung eines Data Warehouses zur Analyse chirurgischer Workflows

Autor	Matthias Röger
Verlag	Diplomica Verlag GmbH
Erscheinungsjahr	2010
Seitenanzahl	134 Seiten
ISBN	9783836634465
Format	PDF
Kopierschutz	kein Kopierschutz/DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	23,00 EUR

Im Umfeld der Medizintechnik entwickelt sich das noch junge und vielversprechende Konzept der Chirurgischen Workflows. Dabei handelt es sich um eine Methode zur intelligenten Erfassung von Prozessbeschreibungen, die im Laufe chirurgischer Eingriffe erhoben werden. Um diese Daten analysieren zu können, ist ein formales Modell notwendig, wodurch eine einheitliche Aufnahme der chirurgischen Vorgänge ermöglicht wird. Die Anwendungsbereiche Chirurgischer Workflows sind weit gestreut. Sie reichen von der Planungsunterstützung im Vorfeld der Operationen bis zur Workflow-Exploration auf Basis durchgeführter Operationen, von der Suche nach Optimierungspotential hinsichtlich der Instrumente bzw. Assistenzsysteme bis zur Verifizierung medizinischer Hypothesen. In dieser Studie wird ein Data Warehouse (DWH) entwickelt, womit chirurgische Workflows erfasst und analysiert werden können. Hierzu wird die herkömmliche Data-Warehouse-Technologie an die besonderen Anforderungen angepasst, die sich im Zusammenhang mit der Analyse von Prozessbeschreibungen ergeben. Es wird gezeigt, wie der Anwender eine multidimensionale Sicht sowohl der Operationen, wie auch ihrer Workflow-Komponenten, erhält und er in die Lage versetzt wird, die zu analysierenden Kennzahlen selbst zu definieren und diese entlang verschiedener Dimensionen und Detaillierungsgrade zu aggregieren. Zunächst führt der Autor in die grundlegenden Themen Business Intelligence (BI), Data Warehouse, multidimensionales Datenmodell und Online Analytical Processing (OLAP) sowie Business Process Intelligence (BPI) ein. In der initialen Designphase des DWH wird die Strukturierung des chirurgischen Workflows behandelt sowie die Überlegungen zu den eingesetzten Datenerfassungsstrategien beleuchtet. Das auf dieser Basis in Form eines E/R-Diagramms erstellte Modell zur Erfassung chirurgischer Prozesse dient als Grundlage für das nachfolgend zu entwickelnde multidimensionale Datenmodell und kann als Input einer Transformation betrachtet werden. Diese liefert - unter Beachtung der gestellten Anforderungen potentieller Anwender - als Output das multidimensionale Schema in Form einer Menge von Faktschemata. Im Verlauf dieser Transformation werden Herausforderungen ersichtlich, welche sich aus den vorgegebenen Einschränkungen des konventionellen OLAP-Ansatzes ergeben und es wird dargestellt, wie sich diese durch das vorgeschlagene erweiterte multidimensionale Datenmodell lösen lassen. So wird die Problematik kennzahlloser Fakten oder auch der Umgang mit heterogenen Fakten aufgezeigt. Das Auftreten von ?viele-zu-viele?-Beziehungen zwischen Fakten und Dimensionen wird ebenso behandelt wie die Möglichkeit, Kennzahlen zur Laufzeit durch den Nutzer definieren zu lassen. Auch werden die Voraussetzungen, die Möglichkeiten und der Nutzen veranschaulicht, welche sich aus der Austauschbarkeit der Rollen hinsichtlich Fakt und Dimension bzw. Kennzahl und Dimension ergeben. Es wird weiter gezeigt, wie die Dimensionshierarchien aufgebaut werden und wie sie in einem Galaxy-Schema von verschiedenen Fakttypen gemeinsam genutzt werden können. Die Realisierung des modellierten Data Warehouses erfolgt auf einem relationalen Datenbanksystem im Zusammenspiel mit der Business Intelligence Suite Pentaho. Es wird dargestellt, wie das Metadatenmodell eines OLAP-Datenwürfels erstellt wird, auf dessen Basis multidimensionale Datenanalysen durchgeführt werden können. Abschließend werden einige Anwendungsfälle aus dem Bereich der OLAP-Analyse präsentiert.

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Inhaltsverzeichnis

Konzeption und Realisierung eines Data Warehouses zur Analyse chirurgischer Workflows	1
Inhaltsverzeichnis	7
Abbildungsverzeichnis	11
Listingverzeichnis	12
1 Einführung	13
1.1 Einleitung	13
1.2 Kooperationspartner Innovation Center for Computer AssistedSurgery (ICCAS)	15
2 Grundlagen	23
2.1 Business Intelligence	23
2.2 Data Warehouse	25
2.2.1 Der Begriff Data Warehouse	25
2.2.2 Merkmale eines Data Warehouses	25
2.2.3 Das Data-Warehouse-System und seine Komponenten	26
2.3 Online Analytical Processing	29
2.3.1 Abgrenzung OLAP versus OLTP	30
2.3.2 Codd’sche Grundregeln und FASMI-Definition für OLAP-Systeme	31
2.3.3 Multidimensionales Datenmodell	33
2.3.4 Standard OLAP-Operationen zur Datenanalyse	39
2.3.5 Konzeptionelle Modellierung	42
2.3.6 Umsetzung des Multidimensionalen Datenmodells	45
2.4 Business Process Intelligence und chirurgische Workflows	51
2.4.1 Business Process Intelligence	51
2.4.2 Konzept der Chirurgischen Workflows	53
3 Strukturierung chirurgischer Workflows	55
3.1 Vertikale Strukturierung des Prozesses	56
3.1.1 Datenerfassungsstrategie	56
3.1.2 Granularität der Analyse	57
3.2 Horizontale Gliederung des Prozesses	58
3.3 Erstellung des konzeptionellen Datenmodells	60
3.3.1 Bereich der Workflow-Ebene	61
3.3.2 Bereich Intra-Workflow-Ebene	62
4 Vom Workflow zum Datenwürfel: Herausforderungen und Lösungen	65
4.1 Phasen der konzeptionellen Modellierung	65
4.2 Faktschemata ohne Kennzahlen	66
4.2.1 Fakt-Identifikator	67
4.2.2 Kennzahlen dynamisch erzeugen	68
4.3 Entwicklung der grundlegenden Faktschemata	68
4.3.1 Ausgangslage	68
4.3.2 Fakt-Generalisierung	70
4.3.3 Modellierung von Satelliten-Fakttypen	70
4.3.4 Fakt-Hierarchie	72
4.4 Auflösung von „viele-zu-viele“-Beziehungen zwischen Fakten und Dimensionen	73
4.4.1 Ausgangslage	74
4.4.2 Das Problem und die Lösung	75
4.5 Austauschbarkeit von Fakt- und Dimensionsrollen	76
4.5.1 Ausgangslage	76
4.5.2 Das Problem und die Lösung	76
4.6 Austauschbarkeit von Kennzahl- und Dimensionsrollen	78
4.6.1 Ausgangslage	78
4.6.2 Das Problem und die Lösung	79
4.6.3 Realisierung Kennzahlspezifikation zur Laufzeit	80
4.7 Modellierung von Dimensionshierarchien	81
4.7.1 Typen von Hierarchien	82
4.7.2 Abgeleitete Kategorien und abgeleitete Dimensionen	83
4.7.3 Arten von gemeinsamen Dimensionen	84
5 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells	89
5.1 Abbildung des multidimensionalen Modells auf das relationale Modell	89
5.1.1 Abbildung von Fakttypen	90
5.1.2 Abbildung von Dimensionshierarchien	91
5.1.3 Auflösung der Dualität zwischen Fakten und Dimensionen	92
5.1.4 Abbildung von generalisierten Fakttypen	92
5.2 Datenimport	92
6 Business Intelligence Suite Pentaho	95
6.1 Einleitung	95
6.2 Modularer Aufbau und Anwendungsbereiche von Pentaho	95
6.3 Komponenten von Pentaho	96
6.3.1 BI-Plattform und Action Sequenzen	96
6.3.2 Pentaho BI-Server und dessen Architektur	97
6.3.3 Data Mining (WEKA)	98
6.3.4 Pentaho Data Integration (alias KETTLE)	99
6.3.5 Pentaho Dashboards	99
6.3.6 Reporting (JfreeReport)	100
6.4 Datenanalyse mit Pentaho	101
6.4.1 OLAP-Server Mondrian	101
6.4.2 JPivot OLAP-Frontend	101
6.4.3 Architektur des Analysemoduls von Pentaho	103
6.5 Konfigurationsdatei Mondrian Schema	105
6.6 Modellierungstool Cube Designer und Schema Workbench	108
6.7 Der Weg zur Pentaho-Lösung	110
6.7.1 Systemumgebung	110
6.7.2 Vorbereitung Pentaho PCI / PostgreSQL	110
6.7.3 Entwicklung einer Pentaho Solution mit dem Cube Designer	111
6.8 Probleme mit dem Mondrian Server und dem Cube Designer	114
7 Anwendungsfälle	117
7.1 Verlauf einer bestimmten Operation nachvollziehen	117
7.2 Vergleich bestimmter Kennzahlen verschiedener Operationen	118
7.3 Analyse der Nutzungsarten bestimmter Instrumente	120
7.4 Erfassung mehrerer Workflows zur Qualitätssicherung	122
8 Zusammenfassung und Ausblick	125
9 Literaturverzeichnis	127
Autorenprofil	133

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