医疗数据治理：几个概念（上）

医疗数据治理领域中，有一些概念、术语往往只有“一字之差”，如果对其概念不理解或没理解透彻就容易混淆导致滥用。特此整理了常常让人感觉云里雾里的基础概念、专业术语做详细说明。

01　数据治理、数据管理、数据管控

数据治理、数据管理、数据管控这三个术语在一定程度上的确是有所重叠的，容易混为一谈，所以就造成了在实际使用中，经常将这三个词语“混着用”“随机用”的现象。如果要用一个模型来描述这三个名词，那应该是一个“金字塔”模型。

最顶层的应该是数据治理。与“治理”相关，我们还会经常看到、听到国家治理、公司治理的概念，从某种意义上讲，治理是一种自顶向下的策略或活动。如果我们将国家治理说成国家管理，把公司治理说成公司管控是不是有点怪怪的？

数据治理应该是顶层设计、战略规划方面的内容，是数据管理活动的总纲和指导，指明数据管理过程中哪些决策要被制定，以及由“谁”来负责，更强调组织模式、职责分工和标准规范。

数据管理是实现数据治理提出的策略并给予反馈，强调管理流程和制度，涵盖不同的管理领域，诸如，元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据服务管理等。

数据管控更多的是执行层面，是具体如何落地执行所涉及的各种措施，例如，数据建模、数据抽取、数据处理、数据加工、数据分析等，数据管控是确保数据被管理和监控，从而让数据得到更好地利用。

因此，数据治理强调顶层策略，数据管理侧重于流程和机制，数据管控是具体的措施和手段，三者应该是相辅相成的。

02　元数据、数据元、数据源、源数据

元数据、数据元、数据源、源数据，这四个术语意思毫不相干却都带着一个“yuan”字，让很多人抓狂。

先说数据元，数据元由对象、特性、表示三部分组成，是组成实体数据的最小单元，或称原子数据、数据元素。

元数据（MateData），官方定义是描述其他数据的数据，让数据更容易理解、查找、管理和使用。从分类上，元数据分为业务元数据、技术元数据、管理元数据。业务元数据指数据的定义、业务规则、质量规则等；技术元数据指数据表、字段长度，字段编码、字段类型等；管理元数据指数据的存储位置、管理人员、更新时间、更新频率等。

元数据是业界公认的数据管理中的基础，元数据管理提供的功能诸如数据地图、血缘分析、影响分析、全链路分析、热度分析等，让用户更容易的对数据进行检索、定位、管理、评估。用哲学的思维理解元数据的话，元数据其实解决的是“我是谁，我在哪里，我从哪里来，我要到哪里去”的问题。

• 数据是物料，而元数据是仓库里的物料卡片

• 数据是文件夹，而元数据是夹子上的标签

• 数据是书，元数据是图书馆中的图书卡

  
  

数据源（Data Source），顾名思义就是数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，通过提供正确的数据源名称，可以找到相应的数据库连接。

10年前我们讲数据源，更多的是说一种数据连接的技术，比如，JDBC、ODBC，或者是指数据库的类型，比如，结构化数据库、非结构化数据库。而大数据时代，数据呈多样化发展，数据来源的多样化是时代的一个特征。我们现在提到的数据源，除了上述的含义之外，还涉及到图数据源、时序数据源、键值数据源、内存数据源、文档数据源等。每一种数据源不同，其数据的存储、传输、处理和应用的模式、场景、技术和工具也不相同。

源数据（Source Data），这个词与数据源只是词语换了一个顺序，但是代表的含义却是大相径庭。数据源本质是讲存储或处理数据的媒介，而源数据本质是在讲“数据”本身，强调数据状态是“创建”之后的“原始状态”，也就是没有被加工处理的数据。在数据管理的过程中，源数据一般是指直接来自源文件（业务系统数据库、线下文件、IoT等）的数据，或者直接拷贝源文件的“副本数据”。

“问渠那得清如许？为有源头活水来。”数据治理的核心还是要从数据源抓起，以确保源数据的标准、准确、完整、真实。

03　主数据、基础数据、静态数据

主数据是医疗机构中需要在多个部门或系统之间共享、核心、高价值且相对静态的数据。主数据是信息系统建设和大数据分析的基础，被认为是医疗数字化转型的基石。主数据具有高价值性、高共享性、相对稳定性三大特征，和超越业务、超越部门、超越系统、超越技术四个重点。

常常会有人对基础数据和主数据概念混淆。基础数据是信息系统运行的基础，用来支撑信息系统运行的各种数据和参数，以及业务交易所依赖的基础信息。而主数据是被多个系统共享的基础数据。因此，主数据可以是基础数据的一部分，但基础数据绝对不等于主数据。

静态数据经常与基础数据“随机用”。静态数据是指在运行过程中主要作为控制或参考用的数据，它们在很长的一段时间内不会变化，即一般不随运行而变。而动态数据是常常变化、直接反映事务过程的数据。因此，将静态数据作为基础数据，将动态数据作为业务数据（交易数据）是没有问题的，只要使用的人之间达成共同的认知即可。

04　数据标准、数据规范

在信通院发布的《2019数据标准管理实践白皮书》中对数据标准给出了如下定义：“数据标准（Data Standards）是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束”。这么讲，可能比较难以理解。

提到数据标准、数据规范可能会想到疾病分类与代码标准、统一病案首页的书写规范等，可以看出数据标准是注重结果，而数据规范是定义过程。数据标准是明确的数据分类、确定的存储格式和既定规则的转换、编码等。数据标准侧重于强调对数据本身的标准化，诸如，数据的定义、结构、存储等，注重的是结果。而数据规范是指在操作层面采取的措施、循序的规则和执行的流程，侧重于强调流程和操作。

在实际工作中，我们经常会说建设“数据标准规范体系”，大多数人认为这是一个事情，但严格来讲，这是两件事：一是建设数据标准，二是要规范数据标准的落地流程以及流程所涉及到的人员、组织、权限等问题。

医疗数据治理是一项复杂而艰巨的工程，理清概念是第一步，逐步构建医疗大数据治理体系才能体现医疗大数据的价值。

来源：谈数据 ，作者石秀峰

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