确定药房咨询和处方情况表的适当谷物

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我正在为制药业务流程开发数据仓库,需要一些关于确定事实表适当粒度的建议。

业务流程如下:

  • 药房为患者提供咨询服务。每次咨询可能涉及多项评估。
  • 一位患者可以进行一次初次咨询和多次后续咨询。
  • 有多个药房地点,每个地点都有多名药剂师。
  • 咨询可能会开出处方,其中可能包括开出一种或多种药物。 考虑到这种情况,事实表最合适的粒度是什么?应该是咨询级别、处方级别,还是细化到每种处方药的行项目级别?

我认为事实表的粒度应该在处方行项目级别。事实表中的每一行都代表一个行项目,它是处方的一部分。每个处方都与一次咨询相关。

您对以下架构有何看法:

star_schema

此模式是否适合捕获所需粒度的数据?任何反馈或建议将不胜感激!

data-modeling data-warehouse business-intelligence star-schema kimball
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主要决策(处方线级)是正确的。我只是将其称为“处方药”,这样更具描述性。

我会回顾几个设计决策:

  1. 暗淡咨询和暗淡评估: 如果这些是协商和评估的“类型”,那么这就是一个正确的设计。但是,如果它们存储为事件(每次咨询和评估都会在暗淡表中添加一个新行),那么这是一个错误。事件是事实,而不是维度。

  2. 为药房和药剂师提供单独的维度没有任何价值,因为它们直接相关。我会将它们组合在一个维度“药剂师”中,其中药剂只是一个属性。这应该会简化模型并使分析变得更容易。

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