Введення: операції OLAP на прикладі медицини

OLAP-куб медичних даних (варіант)

Операції OLAP (Online Analytical Processing) — це ключові інструменти для багатовимірного аналізу даних, які дозволяють дослідникам, аналітикам і керівникам швидко отримувати глибокі інсайти. Ось основні операції OLAP, які застосовуються в системах Business Intelligence (BI):

🔍 Основні OLAP-операції

Операція	Опис	Приклад застосування в медицині
Roll-up	Узагальнення даних до вищого рівня ієрархії	Зведення даних по лікарнях до рівня регіону
Drill-down	Деталізація даних до нижчого рівня ієрархії	Перехід від статистики по регіону до конкретної лікарні
Slice	Вибір одного значення для одного виміру	Аналіз лише даних за 2025 рік
Dice	Вибір підмножини даних за кількома вимірами	Дані по лікарнях Києва за 2024–2025 роки
Pivot (Rotate)	Зміна орієнтації таблиці для перегляду даних з іншого ракурсу	Перегляд даних по лікарях замість по роках

🧠 Додаткові операції

• Drill-across — порівняння даних між різними кубами (наприклад, медичні показники vs фінансові витрати)
• Drill-through — доступ до детальних транзакційних даних (наприклад, перегляд конкретних записів пацієнтів)

Ці операції дозволяють гнучко працювати з багатовимірними даними, що особливо важливо в медичній сфері — для моніторингу ефективності лікування, управління ресурсами, прогнозування захворювань та оптимізації витрат.

Ось приклад OLAP-куба, адаптованого для медичної сфери — з урахуванням багатовимірного аналізу, який може використовуватися в BI-системах лікарень, страхових компаній або державних медичних платформ:

🧊 OLAP-куб для медичних даних: структура

Міра (факт)	Опис
Кількість пацієнтів	Загальна кількість пацієнтів за період
Вартість лікування	Сума витрат на лікування
Тривалість госпіталізації	Середня кількість днів перебування у стаціонарі
Кількість процедур	Загальна кількість проведених медичних процедур

📐 Виміри куба

Вимір	Ієрархія / Підрівні
Час	День → Місяць → Квартал → Рік
Локація	Відділення → Лікарня → Місто → Регіон
Пацієнт	Вік → Стать → Діагноз → Страховий статус
Процедура	Тип процедури → Категорія → Вартість
Лікар	Ім’я → Спеціалізація → Стаж роботи

🔍 Приклад запиту до куба

“Показати середню тривалість госпіталізації пацієнтів віком 60+ з діагнозом «гіпертонія» у кардіологічному відділенні лікарень Києва за 2024 рік.”

Цей запит активує drill-down по виміру Пацієнт, slice по Рік = 2024, і dice по Діагноз + Відділення + Місто.

OLAP-куб  для медичних даних може включати (варіант):

• 🔹 Міри: кількість пацієнтів, вартість лікування, тривалість госпіталізації, кількість процедур
• 🔹 Виміри: час, локація, пацієнт, процедура, лікар — з відповідними ієрархіями
• 🔹 Приклад запиту: як BI-система витягує аналітику з куба

Більш детально у наступній публікації: "Візуальна інфографіка OLAP-куба для медичних даних: структура багатовимірного аналізу в BI-системах".

Disclaimers: Частина контенту створена за допомогою штучного інтелекту Microsoft Copilot і використана для машинного навчання.

P.S. Дивіться продовження циклу статей про OLAP в медицині від DSS BI consult+, адже ми робили вірні прогнози і пропозиції для застосування у сфері медицини в Україні за 16 років до їх широкого використання, у 2006...2010 роках:

• Колос Ю. О. Число-лінгвістичні оцінки з уніфікованою структурою для побудови галузевої інформаційно-аналітичної системи на основі ROLAP-моделі / Ю. О. Колос, І. А. Круковський // Пріоритетні напрямки розвитку телекомунікаційних систем та мереж спеціального призначення : зб. тез доповідей ІІІ наук.-техн. конф. / Військ. ін-т телекомунікацій та інформатизації НТУУ “Київ. політехн. ін-т”. – К., 2006. – С. 158.

• Герасимов Б. М. Методика розробки моделі знань про наявні інформаційні ресурси на аналітичному центрі з використанням експертного морфологічного багатовимірного OLAP аналізу її елементів і властивостей / Б. М. Герасимов, І. А. Круковський // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. – К., 2008. – Вип. 1. – С. 14-20.
• Герасимов Б. М. Методика оцінки ефективності автоматизованої системи підтримки інформаційно-аналітичної роботи / Б. М. Герасимов, О. М. Перегуда, І. А. Круковський // Збірник наукових праць Військового інституту телекомунікацій та інформатизації НТУУ “Київський політехнічний інститут”. – К., 2008. – Вип. 3. – С. 29-37.

• Круковський І.А. Удосконалена архітектура об’єднаної із засобами OLAP і Data Mining експертної системи з розширеним логічним виведенням на моделі подання знань FPS / І.А. Круковський, А.І. Валюх  // Збірник тез доповідей ЦНДІ ЗС України "Проблемні питання розвитку озброєння та військової техніки".16-17 грудня 2010 року. – С. 85.

• Круковський І.А. Удосконалені вимоги до реалізації OLAP у DSS для часткових проблемних областей інформаційно-аналітичної роботи: військ.-техн. зб. / І.А. Круковський // Академія сухопутних військ. – 2010. – Вип. 3. – С. 26–32.

• Круковський І. А. Методика розробки моделі знань для системи підтримки інформаційно-аналітичної роботи з наявними інформаційними ресурсами на корпоративному інформаційно-аналітичному центрі з використанням морфологічного багатовимірного OLAP аналізу / І. А. Круковський // Проблеми створення, випробування, застосування та експлуатації складних інформаційних систем. Технічні науки : зб. наук. праць / Житомир. військ. ін-т радіоелектроніки. – Житомир, 2007. – Вип. 12. – С. 133-141. Інв. № 444.

• Круковський І.А. Удосконалена архітектура об’єднаної із засобами OLAP і Data Mining експертної системи з розширеним логічним виведенням на моделі подання знань FPS для геоінформаційної системи / І.А. Круковський, А.І. Валюх // Геоінформаційні системи у військових задачах. Другий науково-технічний семінар 21‑22 січня 2011 року. – Львів: Академія Сухопутних військ, 2011. – С. 153-155.