ReiKing一体化数据服务与治理平台(一体化数据中台)

       一体化数据服务与治理平台提供统一的架构、统一的管理、统一的元数据实现数据集成、数据交换、数据固化、数据治理到数据应用落地、数据共享、数据上链等过程。主要由数据管理、业务规范管理、数据处理、数据交换与共享开放、数据门户与地图几部分组成

l  数据管理

       数据管理实现了对数据全生命周期、全流程的数据治理，内置数据标准管理、数据元管理、数据实体管理、数据来源管理、数据质量管理、数据安全管理等数据管理组件实现包含数据标准、业务规则的业务规范管理，解决了数据标准不统一、数据不规范等问题。

l  业务规范管理

       业务规范管理包括对数据标准、业务规则的管理。数据标准包括数据元、数据实体、数据模型、数据指标、取值范围等。业务规则是用来指导数据处理的规则，以数据标准为基础生成同步、比对验证、加工与融合、质量、脱敏、交换与共享等业务规则，通过可视化配置和智能化运维极大的降低了项目的实施运维风险和总体成本。实现了业务规范、业务规则、数据服务的深度融合。

l  数据处理

       数据处理负责异构、异地的多源数据的采集、融合、加工、清洗、质量检查等处理，实现内外部系统的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等不同类型、不同时效的数据的复制与整合。采用了数据复制、数据整合处理、数据加工、数据清洗、质量检查、比对验证、数据传输、消息队列等数据来源的处理等技术。支持全量、增量、实时的数据处理，基于数据流处理技术，处理在数据流引擎中进行，减轻对数据源和目标的影响；提供统一加工服务实现数据库、数据仓库、NoSQL、搜索引擎、文件、XML、Web Service、传输队列、适配器、内存表、JSON 等之间的相互交换，通过工具可视化配置通过拖拉等操作，可视化配置异构数据之间的转换、加工、映射规则。主要包括数据采集与同步、数据加工与融合、数据比对与验证、数据质量处理等功能。

       提供统一、规范的数据接入方法，支持从内外部数据源向平台导入结构化数据（如关系型数据库数据、应用系统数据、生产实时数据）、半结构化数据（如日志、邮件等）、非结构化数据（如文本、图片、视频、音频、网络数据流等）等不同类型的数据、不同时效的数据，并提供这些数据的整合方式。

l  数据交换与共享

      数据交换与共享提供统一的服务实现数据交换、传输、共享等的一体化处理，解决数据孤岛、数据堵塞、数据不一致问题，打通各信息系统间的数据孤岛，实现各医院信息系统、政府部门、企业等数据互联互通、业务协同、数据共享。提供端到端的数据交换服务，内置智能路由和数据传感器等技术解决跨网段情况下的数据可靠交换，保证了跨网段交换的数据一致、避免了数据丢失、数据堵塞等问题；提供数据整合服务，实现异构数据的融合，满足数据的转换、逻辑处理、数据质量保证、数据计算等功能需要；提供安全可管理的数据服务总线实现数据的安全共享；提供基于数据流的加工能力，在数据流中实现数据转换、逻辑处理、数据路由，避免对信息系统的影响，以服务为单位保证数据的事务完整性。

l  数据门户

       数据门户是产品成果的输出，提供全景化、动态化、图形化的数据资源展示、定位与获取功能，通过数据可视化手段帮助用户直观的了解数据，有效解决数据沼泽问题。建立完整的数据治理评估服务，通过一系列评估指标，依据数据质量稽核结果，持续跟踪质量改进情况，有效保证各信息系统数据质量的持续提升。主要包括数据目录、数据元展示、数据实体展示、血缘关系/影响分析、数据图谱、数据链路分析、运维分析、数据对账、数据生态展示等功能。

       平台内置数据标准模板，通过数据标准模板可统一梳理现有数据标准（如国家标准、行业标准、内部标准等），梳理完成后可通过平台规范及标准管理功能将已梳理的数据标准导入至平台形成数据元。

       提供数据实体管理，数据实体构建时即可通过自定义、数据项模板导入等方式形成数据项，也可直接引入数据元形成数据项形成标准化数据实体，支持数据实体的数据安全属性定义、工作流管理等处理；已定义实体支持与数据来源进行关系映射，明确数据实体的数据来源、定义建模后将标准化数据实体实例化到数据区形成标准物理模型。

       平台提供数据来源管理，通过数据来源目录维护各信息系统数据来源信息形成数据采集规则，数据采集时可引用数据采集规则生成采集任务进行贴源区数据采集。支持数据来源与数据实体进行关系映射，映射完成后基于数据实体进行数据建模后可明确已建数据模型分布情况、数据来源等信息。贴源区数据通过加工、清洗、质量检查等处理（支持引用数据加工、清洗、质量检查等业务规则）后数据归集至数据区，根据需求对外进行交换、共享等供医院信息系统、政府部门、企业等机构使用。

       支持根据已梳理完成的数据元、数据来源形成业务规则（如采集规则、加工规则、指标规则、质检规则、安全规则等），供数据采集、交换、转换融合、数据质量检测、数据脱敏等数据服务使用，保证数据流转过程中业务规则的快速引用，实现业务规范与数据服务的深度融合。