Zasady projektowania hurtowni

Podobne dokumenty
Zasady projektowania hurtowni cd.

Proces ETL. Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika Gdańska {kris,

Elementy modelowania matematycznego

Hurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

WYGRYWAJ NAGRODY z KAN-therm

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

Wstęp do informatyki. System komputerowy. Magistrala systemowa. Magistrala systemowa (System Bus) Architektura komputera

Hurtownie danych. 31 stycznia 2017

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Efektywność projektów inwestycyjnych. Statyczne i dynamiczne metody oceny projektów inwestycyjnych

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Zmiany w zarządzaniu jakością w polskich szpitalach

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny.

LABORATORIUM METROLOGII

Autor: Joanna Karwowska

Jak skutecznie reklamować towary konsumpcyjne

POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości

TRANSFORMACJA DO UKŁADU 2000 A PROBLEM ZGODNOŚCI Z PRG

PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE

INWESTYCJE MATERIALNE

Elementy nieliniowe w modelach obwodowych oznaczamy przy pomocy symboli graficznych i opisu parametru nieliniowego. C N

Ćwiczenie: Test chi 2 i miary na nim oparte.

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.

Twoja firma. Podręcznik użytkownika. Aplikacja Grupa. V edycja, kwiecień 2013

Algorytmy I Struktury Danych Prowadząca: dr Hab. inż. Małgorzata Sterna. Sprawozdanie do Ćwiczenia 3 Algorytmy grafowe ( )

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

Materiał pomocniczy dla nauczycieli kształcących w zawodzieb!

Laboratorium Sensorów i Pomiarów Wielkości Nieelektrycznych. Ćwiczenie nr 1

Hurtownie danych. Projektowanie hurtowni: modele wielowymiarowe. Modelowanie punktowe. Operacje OLAP na kostkach.

EA3 Silnik komutatorowy uniwersalny

Hurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Bazy danych - wykład wstępny

Niepewności pomiarowe

Bazy Danych egzamin poprawkowy, 2012 rozwiazania

o zmianie ustawy o finansach publicznych oraz niektórych innych ustaw.

Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

Technologie baz danych

Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Prawdopodobieństwo i statystyka

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy przydziału

Estymacja przedziałowa

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Przemysław Jaśko Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Część 1: OLAP. Raport z zajęć laboratoryjnych w ramach przedmiotu Hurtownie i eksploracja danych

Systemy OLAP I. Krzysztof Dembczyński. Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska

1.3. Największa liczba naturalna (bez znaku) zapisana w dwóch bajtach to a) b) 210 c) d) 32767

Transformacja modelu EER do postaci relacyjnego modelu danych. Zbyszko Królikowski

Numeryczny opis zjawiska zaniku

Ciągi liczbowe z komputerem

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Warszawa, dnia 29 września 2016 r. Poz UCHWAŁA NR 374/XXI/2016 RADY MIASTA PŁOCKA. z dnia 30 sierpnia 2016 r.

SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

PRZYKŁAD. Prosta uczelnia. Autor: Jan Kowalski nr indeksu: (przykładowy projekt)

1% wartości transakcji + 60 zł

Analiza algorytmów to dział informatyki zajmujcy si szukaniem najefektywniejszych, poprawnych algorytmów dla danych problemów komputerowych

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

LABORATORIUM INŻYNIERII CHEMICZNEJ, PROCESOWEJ I BIOPROCESOWEJ. Ćwiczenie nr 16

Bazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1

d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Relacyjne bazy danych. Normalizacja i problem nadmierności danych.

NOWA PERSPEKTYWA, UBEZPIECZENIE UNIWERSALNE, PLUS, PERSPEKTYWA

Systemy operacyjne

Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Egzaminy. na wyższe uczelnie zadania

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2011 POZIOM ROZSZERZONY WYBRANE: CZĘŚĆ I. Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Egzamin maturalny z informatyki Poziom rozszerzony część I

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r.

System finansowy gospodarki

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej fb.com/groups/bazydanychmt/

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

*Q019* Deklaracja przystąpienia do grupowego ubezpieczenia na życie z rozszerzoną ankietą medyczną. Ubezpieczający. Ubezpieczony

PLANOWANIE PROCESÓW WYTWARZANIA

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI

Podstawy języka SQL. SQL Structured Query Languagestrukturalny

TRANSFORMACJA MODELU ER DO MODELU RELACYJNEGO

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła

ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

Transkrypt:

Zasady projektowaia hurtowi Przykład hurtowi daych dla systemu NFZ Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Iżyierii Oprogramowaia Wydział Elektroiki, Telekomuikacji i Iformatyki Politechika Gdańska {kris, tegra}@eti.pg.gda.pl - - Szpital - defiicja problemu Zaprojektować hurtowię daych dla Narodowego Fuduszu Zdrowia. Hurtowia ma umożliwiać aalizowaie hospitalizacji w polskich szpitalach, które podpisały umowę z NFZ a świadczeie usług medyczych. Aalizy mają dotyczyć aspektów fiasowych oraz zdrowotych. Hurtowia ma bazować a daych źródłowych zbieraych przez szpitale oraz a daych zawartych w cetralej bazie NFZ. - 2 -

Rodzaje zdarzeń rodzaje faktów Zdarzeia dyskrete Zdarzeia występujące w jedym pukcie czasowym. Zazwyczaj odoszą się do pojedyczych trasakcji w systemach operacyjych. Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej NFZ Trasactio Fact Table Zdarzeia rozwijające się Zdarzeia występujące w dłuższym przedziale czasowym. Zazwyczaj staowią serię zdarzeń dyskretych. Pobyt pacjeta w szpitalu Zdarzeia powtarzające się Zdarzeia występujące co określoy przedział czasowy. Zazwyczaj są to zdarzeia reasumujące zdarzeia dyskrete. Miesięcze zestawieie wykoaych procedur NFZ Periodic Sapshot Accumulatig Sapshot - 3 - Zdarzeie dyskrete Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej NFZ Faktem będzie wykoaie pojedyczej procedury NFZ. Jest to asze bizesowe zdarzeie dyskrete. Z opisu problemu wyika, że miary będą dotyczyły kwestii fiasowych i kwestii związaych z leczeiem. Miary: o koszt szpitala o opłata wiesioa przez pacjeta o refudacja NFZ o (W) strata = koszt szpitala opłata wiesioa przez pacjeta refudacja NFZ o - 4-2

- 5 - Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej () Faktem będzie wykoaie pojedyczej procedury NFZ, w daym diu, w daym szpitalu dla daego pacjeta. Procedura Wykoaie procedury Pacjet Id_pacjeta Id_procedury PESEL (KB) Id_pacjeta Nr_procedury_NFZ azwisko i imię Id_szpiatla Szpital Id_procedury płeć Data czy_ubezpieczoy Id_szpitala Czas zawód azwa (KB) koszt_szpitala wielkość wiek opłata_pacjeta województwo województwo refudacja_nfz miasto miasto rodzaj Czas Czas (KB) Data Data (KB) Ziaristość Określeie ziaristości jest kluczowym krokiem przy defiiowaiu hurtowi daych! Ziaristość atomowa odosi się do ajiższego poziomu, a którym dae są przechwytywae przez day proces bizesowy. Nie wolo różych ziaristości mieszać w ramach tego samego faktu!!! W przykładzie:. Hurtowia daych ma ziaristość odoszącą się do przeprowadzeia pojedyczej procedury w kokretym szpitalu, w daym diu, w daym czasie a kokretym pacjecie. 2. Hurtowia daych ma ziaristość atomową. - 6-3

Techiki projektowaia tabeli faktów () Tabela faktów zawiera ogromą liczbę krotek! Krotki powiy zajmować mało miejsca! Każda krotka powia zawierać tyko wartości umerycze! Mamy trzy rodzaje miar: Miary addytywe (mogą być sumowae po wszystkich wymiarach, w przykładzie wszystkie miary z przykładu), Miary pół-addytywe (po pewych wymiarach mogą być sumowae, a po pewych ie, przykład: sta a rachuku po wykoaiu trasakcji bakowej ie może być sumoway po czasie, może być sumoway po typie rachuku lub wieku właściciela rachuku), Miary ie-addytywe (ie mogą być sumowae po żadych wymiarach, przykład: zysk procetowy ze sprzedaży). - 7 - Techiki projektowaia tabeli faktów (2) W tabeli faktów miary MOGĄ przyjmować wartości NULL! Kluczem główym tabeli faktów jest złożeie kluczy obcych. W tabeli faktów klucze obce NIE MOGĄ przyjmować wartości NULL aruszeie itegralości referecyjej kluczy. W przykładzie, gdy ie zamy pacjeta to dodajemy sztuczy wiersz w tabeli wymiaru Pacjet o wartości Niezay. - 8-4

Techiki projektowaia tabel wymiarów () Tabela wymiarów zawiera liczbę krotek zdecydowaie miejszą od liczby krotek w tabeli faktów! Krotki mogą zajmować dużo miejsca! Każda krotka powia zawierać poza kluczami tylko wartości opisowe! W przykładzie, wielkość szpitala i wiek pacjeta ie są wartościami umeryczymi tylko kategoriami przedziałami liczbowymi określającymi wielkość szpitala i wiek pacjeta. Co zrobimy jeżeli potrzebujemy odpowiedzi a zapytaie: Jaka jest średia wielkość szpitala lub średi wiek pacjeta, który - 9 - Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej (2) Wykoaie procedury Id_pacjeta Id_szpiatla data czas koszt_szpitala opłata_pacjeta refudacja_nfz wielkość_szpitala wiek_pacjeta - 0-5

Techiki projektowaia tabel wymiarów (2) W każdej tabeli wymiaru zajduje się jede klucz główy! Każda tabela wymiaru (ewetualie poza tabelą daty/czasu) zawiera klucz główy surogatowy. Klucz surogatowy jest to klucz geeroway od wartości, zwiększay o. Przykładowo Id_pacjeta w tabeli wymiaru Pacjet. Klucz główy tabel wymiarów jest przechowyway w tabeli faktów. Dodatkowo w tabelach wymiaru powiy zajdować się klucze bizesowe. Klucze bizesowe ie są kluczami główymi. Przykładowo PESEL w tabeli Pacjet. - - Techiki projektowaia tabel wymiarów (3) Elemety wymiarów mają być wartościami samoopisującymi się. Nigdy ie kodujemy wartości.w systemach typu BI ie ma dedykowaych pod hurtowię daych aplikacji. Korzysta się z istiejących rozwiązań raportujących. Koluma płeć w tabeli wymiaru Pacjet przyjmuje wartości: kobieta lub mężczyza. Nigdy K lub M albo 0 lub. - 2-6

Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej (3) Czas Czas (KB) godzia pora_dia Data Data (KB) rok miesiąc dzień sezo dzień_pracujący dzień_tygodia święta - 3 - Techiki projektowaia tabel wymiarów (4) Dae w tabeli wymiaru Data, Czas zawierają poza datą wartości opisowe opisujące daą datę lub czas. Dae w tabelach wymiaru Data i Czas są geerowae i tabele to powiy być wypełioe przed wykoaiem procesu ETL. W przykładzie tabela wymiaru Data i Czas. - 4-7

- 5 - Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej (4) Jede pacjet może w szpitalu pojawić się kilkakrotie. Nie zawsze musi być w tym samym przedziale wiekowym. Te sam szpital, ie zawsze będzie miał taką samą wielkość, może się rozbudować Szpital Id_szpitala azwa (KB) wielkość województwo miasto rodzaj data_wstawieia data_aktualizacji Pacjet Id_pacjeta PESEL (KB) azwisko i imię płeć czy_ubezpieczoy zawód wiek województwo miasto data_wstawieia data_aktualizacji Techiki projektowaia tabel wymiarów (5) Wolo zmieiające się wymiary(ag. Slowly Chagig Dimesios) określają te wymiary które zmieiają się w czasie. SCD wartości są adpisywae, brak historii, aalizy mogą być zakłamae. SCD 2 owe krotki jeżeli jakaś wartość ulega zmiaie, klucz bizesowy ie zmieia wartości, jest geeroway owy klucz surogatowy. Dodatkowo w tabeli przechowywae są Data wstawieia krotki, Data kiedy krotka straciła aktualość i opcjoalie pole określające czy krotka jest aktuala, czy też ie. SCD 3 obie wartości stara i owa przechowywae są w tej samej krotce. - 6 - W przykładzie SCD 2 jest zaimplemetoway w tabeli Szpital i Pacjet. 8

Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej (6) Dodatkowo: procedura medycza została wykoaa w sali o zadaym umerze (r_sali), sal w szpitalu jest od. 50 500 w zależości od szpitala; pacjet w czasie wykoaia procedury był/lub ie zieczulay (typ_zieczuleie), mamy około 50 różych typów zieczuleń; w czasie wykoywaia procedury medyczej była z pacjetem osoba towarzysząca (osoba_towarzysząca); procedura wymagała wzywaia dodatkowej pomocy (dodatkowa_pomoc); Ie Id_ie Liczba możliwych krotek = 500x50x2x2x r_sali typ_zieczuleia osoba_towarzysząca dodakowa_pomoc - 7 - Techiki projektowaia tabel wymiarów (7) Tworzymy tabelę wymiarów Ie dla atrybutów wymiarów ze sobą fukcjoalie ie powiązaych. Optymalizacja: wstawiamytylko krotki faktyczie występujące, a ie wszystkie możliwe w przypadku zbyt dużej liczby krotek w tabeli Ie tworzymy tabelę Ie i Ie 2. W przykładzie tabela wymiaru Ie. - 8-9

Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej (7) Procedury medycze są wykoywae w ramach jedego leczeia/pobytu. Jest adaway uikaly idetyfikator takiego leczeia: [SYMBOL SZPITALA_NR_LECZENIA]. Poza tą iformacją ie ma dodatkowych iformacji o leczeiu pacjeta (uproszczeie). Wykoaie procedury Id_pacjeta Id_szpiatla data czas Id_ie Nr_leczeia koszt_szpitala opłata_pacjeta wielkość_szpitala wiek_pacjeta refudacja_nfz - 9 - Techiki projektowaia tabel wymiarów (7) Wymiar zdegeeroway to wymiar, który ie posiada pogrupowaych do tej samej kategorii logiczej iych atrybutów iż klucz główy. Wymiar zdegeeroway jest umieszczoy w tabeli faktów z potwierdzeiem, że ie zawiera skojarzoej z im tabeli wymiarów. W przykładzie wymiarem zdegeerowaym jest r_leczeia. - 20-0

Wykoaie pojedyczej procedury lecziczej (8) Jeda procedura medycza może być wykoywaa przez kilku lekarzy. Lekarz Id_lekarza Nr_zezwoleia (KB) azwisko i imię specjalizacja Udział_lekarza_w_procedurze Id_lekarza Id_wykoaia_procedury Wykoaie procedury Id_wykoaia_procedury Id_pacjeta Id_szpiatla data data_opłaceia_pacjet data_opłaceia_nfz czas Id_ie Nr_leczeia koszt_szpitala opłata_pacjeta wielkość_szpitala wiek_pacjeta refudacja_nfz - 2 - Techiki projektowaia tabel wymiarów (8) W przypadku gdy grupy logicze atrybutów opisujących day fakt są powiązae ze sobą związkiem wiele do wiele, związek te zostaje zaimplemetoway zgodie z zasadami określoymi dla relacyjych baz daych. Nowa dodaa tabela to tabela faktów (ajczęściej bez miar). - 22 - W przykładzie mamy kostelację (dwie tabele faktów).

Kostelacja wymiarów faktów wymiarów wymiarów wymiarów wymiarów wymiarów faktów wymiarów faktów - 23 - W przypadku gdy mamy więcej iż jedą tabelę faktów mamy schemat, który azywamy kostelacją. Płatek śiegu T T2 T3 T32 wymiarów faktów wymiarów 3 T33 wymiarów 2 T2 wymiarów k T2 Schemat płatka śiegu powstaje w wyiku ormalizacji schematu gwiazdy. - 24-2

Procedura Id_procedury Nr_procedury_NFZ Szpital Id_szpitala azwa (KB) - 25 - Data data (KB) rok Ie Id_ie r_sali Lekarz Id_lekarza Nr_zezwoleia (KB) Wykoaie procedury Id_wykoaia_procedury Id_pacjeta Id_szpiatla data data_opłaceia_pacjet data_opłaceia_nfz czas Id_ie Nr_leczeia Udział_lekarza_w_procedurze Id_lekarza Id_wykoaia_procedury Pacjet Id_pacjeta PESEL (KB) Czas Czas (KB) godzia pora_dia Model wielowymiarowy fakt i miary Fakt: Wykoaie pojedyczej procedury NFZ, w daym diu, w daym szpitalu dla daego pacjeta. Miary i fukcje agregujące: Koszt szpitala (koszt_szpitala), SUM Opłata pacjeta (oplata_pacjeta), SUM Refudacja NFZ, (refudacja_pacjeta) SUM Wielkość szpitala (wielkosc_szpitala), AVG, MAX, MIN Wiek pacjeta (wiek_pacjeta), AVG, MAX, MIN Liczba wykoaych procedur, COUNT Liczba leczeń (r_leczeia), DISTINCT COUNT Strata = Koszt szpitala Opłata pacjeta Refudacja NFZ To jest miara wyliczaa! Nie defiiujemy fukcji agregującej! - 26-3

Model wielowymiarowy wymiary () Szpital: Nazwa szpitala (Szpital:azwa) Wielkość (Szpital:wielkosc) Województwo (Szpital:wojewodztwo) Miasto (Szpital:miasto) Rodzaj (Szpital: rodzaj) Czas: Godzia wykoaia procedury (Czas:godzia) Pora dia wykoaia procedury (Czas:pora_dia) - 27 - Procedura: Nr procedury NFZ (Procedura:Nr_procedury_NFZ) Pacjet: PESEL pacjeta(pacjet:pesel) Nazwisko i imię pacjeta (Pacjet:azwisko i imię) Czy pacjet jest ubezpieczoy (Pacjet:czy_ubezpieczoy) Zawód pacjeta(pacjet:zawód) Wiek pacjeta (Pacjet:wiek) Województwo, w którym jest zameldoway pacjet (Pacjet:województwo) Miasto, w którym jest zameldoway pacjet (Pacjet:miasto) Model wielowymiarowy wymiary (2) Lekarz wykoujący procedurę: Nr zezwoleia (Lekarz:Nr_zezwoleia) Nazwisko i imię lekarza (Lekarz: azwisko_i_imię) Specjalizacja (Lekarz: specjalizacja) Data opłaceia procedury przez pacjeta: Rok (Data:rok) Miesiąc (Data: miesiąc) Dzień (Data: dzień) Sezo (Data: sezo) Data wykoaia procedury: Czy dzień pracujący (Data: dzień_pracujący) Rok (Data:rok) Dzień tygodia (Data: dzień_tygodia) Miesiąc (Data: miesiąc) Okres świąteczy (Data: święta) Dzień (Data: dzień) Sezo (Data: sezo) Czy dzień pracujący (Data: dzień_pracujący) Dzień tygodia (Data: dzień_tygodia) Okres świąteczy (Data: święta) - 28-4

Model wielowymiarowy wymiary (3) Data opłaceia procedury przez NFZ: Rok (Data:rok) Miesiąc (Data: miesiąc) Dzień (Data: dzień) Sezo (Data: sezo) Czy dzień pracujący (Data: dzień_pracujący) Dzień tygodia (Data: dzień_tygodia) Okres świąteczy (Data: święta) Data wykoaia procedury od roku do dia: Rok Sezo Miesiąc Dzień Lekarze wg specjalizacji: Specjalizacja Nazwisko i imię lekarza Miejsce zamieszkaia pacjeta: Województwo, w którym jest zameldoway pacjet Miasto, w którym jest zameldoway pacjet - 29 - Model wielowymiarowy wymiary (4) Lokalizacja szpitala: Województwo Miasto Nazwa szpitala Charakterystyka szpitala: Wielkość szpitala Rodzaj szpitala Nazwa szpitala Charakterystyka szpitala: Rodzaj szpitala Wielkość szpitala Nazwa szpitala - 30-5

Model wielowymiarowy fakt, miary i wymiary Fakt: Udział daego lekarza w pojedyczej procedurze NFZ. Miary i fukcje agregujące: Ile razy lekarz wykoywał procedurę NFZ, COUNT Wymiary jak dla - 3 - Co każdy studet potrafić powiie Zaprojektować hurtowię daych dla zdarzeń dyskretych. - 32-6