PROJETO DE UM DATA WAREHOUSE PARA A SAÚDE PÚBLICA

A seguir apresenta-se uma análise de alguns projetos voltados à saúde pública desenvolvi- dos no Brasil onde realiza-se, ao final de cada um dos projetos, uma análise crítica de sua aplicação e tecnologia envolvidas.

3.2

Projeto de um Data Warehouse para a Saúde Pública

No trabalho de Ricardo S. Santos e outros [SGFT08] é apresentado um projeto de Data Ware- housepara a gestão da saúde pública atendendo à Secretaria de Estado de Saúde de São Paulo (SES-SP), o maior estado do país, com disponibilização de informações gerenciais utilizando fontes de dados de diversos sistemas isolados. Uma das metas da SES-SP é a construção de uma rede estadual de informações visando garantir acesso à informação a todos os gestores do SUS e aos cidadãos.

Como fonte de dados, o projeto utiliza as bases de dados do Departamento de Informática do SUS [dat08], DATASUS, centralizando, integrando e disponibilizando as informações prove- nientes de diversos sistemas do DATASUS, além de algumas planilhas e documentos da SES- SP, conforme mostra a Figura 3.1. Os dados contemplados pelo projeto incluem unicamente os dados do Sistema de Informações Ambulatoriais (SIA) [sia09].

Figura 3.1 Escopo Global do Projeto. Retirado de [SGFT08].

Como metodologia de desenvolvimento estabelecida utilizou-se como base o estudo de Inmon [Inm02] que sugere definir inicialmente o modelo do DW e depois estudar os sistemas

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fontes. Como as fontes pertencem a outra instituição, os modelo passa a ser projetado em função dos dados disponibilizados pelo DATASUS.

O desenvolvimento da solução sugere a criação de um banco de dados relacional além do dimensional, elaborado no esquema estrela, com o objetivo de manter os dados e fontes em um ambiente controlado, evitando-se dependência de outros sistemas quanto a disponibilidade das fontes de dados.

Os critérios na escolha das ferramentas utilizadas no desenvolvimento do projeto envolve- ram: robustez para suportar o volume de dados, existência de casos de sucesso implementados e custo acessível. Com base nestes critérios, adotou-se um conjunto de ferramentas da Oracle [ora09], a saber:

• Armazenamento do DW: Oracle 9i; • Modelagem de Dados: Oracle Designer;

• Extração, Transformação e Carga (ETL): Oracle Warehouse Builder; • Metadados e Ferramenta de OLAP: Oracle Discoverer.

No processo de carga, devido à grande quantidade e variedade de formato de arquivos, desenvolveu-se uma ferramenta para automação, em parceria com uma empresa privada, para realizar a busca na página da internet do DATASUS, download, descompactação, transfor- mação e carga na base de dados relacional. A ferramenta também permite auditoria da tarefa realizada. As cargas no Data Warehouse são executadas por mapeamentos implementados na ferramenta Oracle Warehouse Builder.

Com referência à exibição dos dados, há uma mapeamento das descrições dos dados e das regras de negócio no metadados e desenvolvidos relatórios e consultas pré-definidos para atender os principais requisitos dos usuários, utilizando-se a ferramenta Oracle Discoverer.

O volume de dados considerado, nesta primeira fase relatada, é de cerca de 1.800.000 re- gistros, correspondendo a 211 Mb, com volume anual correspondendo a 2,9 Gb com testes realizados em um servidor x-series 200 da IBM [ibm09] e duração de todo o processo de ETL de aproximadamente duas horas.

Quando da publicação do trabalho relacionado referente ao projeto no XI Congresso Brasi- leiro de Informática em Saúde promovido pela Sociedade Brasileira de Informática em Saúde [sbi08], em dezembro de 2008, não havia uma mensuração dos benefícios obtidos e satisfação dos usuários.

3.2 PROJETO DE UM DATA WAREHOUSE PARA A SAÚDE PÚBLICA 37

3.2.1 Análise Crítica

Como avaliação positiva, o projeto caracteriza-se por envolver uma grande integração de da- dos em formatos distintos, o que acarreta uma grande tarefa de integração e representa uma unificação de vários ambientes possibilitando uma visão simplificada para os usuários. O en- volvimento da SES-SP certamente valida a necessidade e importância da solução.

A elaboração de uma solução específica de extração, mesmo que realizada por outra em- presa envolvida no projeto, permite uma maior automação do processo de ETL, fator diferencial a ser almejado pelas soluções de BI.

A utilização de metadados disponibilizado para os usuários facilita a independência na ela- boração de relatórios e minimiza a dificuldade de identificação da representação de cada uma das colunas das tabelas do modelo dimensional, uma vez que utiliza-se a linguagem do negócio, bastante familiar aos usuários envolvidos na solução.

A solução também apresenta uma performance satisfatória com relação ao tempo do pro- cesso de ETL e o volume de dados envolvidos.

Por outro lado, o projeto não analisa os dados oriundos especificamente das emergências dos hospitais públicos que representam um dos maiores custos associados à saúde pública.

Outro fator a ser analisado refere-se a pouca amplitude no critério de seleção das ferramen- tas, que não são citados no trabalho, e resulta em um custo elevado de aquisição e manutenção em uma solução proprietária de Business Intelligence.

A elaboração de uma solução envolvendo o processo automatizado de ETL indica que, a partir da necessidade de qualquer manutenção devido a alteração no formato e/ou disponibi- lização dos dados, que já encontra-se sob controle do DATASUS, ou seja, fora do controle da organização, acarretaria em necessidade de um novo envolvimento da empresa terceirizada, elevando-se, assim, o custo da solução.

A características de elaboração de análises pré-definidas limita a alternativa de uma livre simulação na busca de correlação entre as informações, criando uma dependência maior dos usuários com os desenvolvedores da solução, uma vez que qualquer nova análise representa uma nova manutenção com novos prazos para implementação.

Outra restrição identificada é a ausência de disponibilização da solução em um navegador na internet, limitando a portabilidade da aplicação tanto com relação à instalação quanto aos trabalhos associados à distribuição de novas versões.

Finalmente, a ausência de mensuração dos benefícios avaliados pelos usuários, apesar de uma forte indicação de aceitação apresentado pelos desenvolvedores da solução, torna, ainda assim, incerta a satisfação das expectativas, a utilização efetiva da solução e o retorno dos

38 CAPÍTULO 3 TRABALHOS RELACIONADOS

investimentos realizados.

3.3

A Aplicação do BI no Segmento de Saúde Pública Ambulatorial

Valente [VA08] descreve o processo de desenvolvimento, a arquitetura e tecnologias utilizadas no projeto de Business Intelligence para apoio a gestão ambulatorial, tendo como fonte de dados o SIGA Saúde [ate09], um sistema de informação integrado de Gestão e Assistência em Saúde Pública implantado e em funcionamento nas Secretarias Municipais de Saúde de São Paulo e Diadema.

A arquitetura adotada no projeto precede a elaboração de um Data Warehouse composta pela fonte de dados dos sistemas transacionais, uma área de transformação e carga de dados, a Data Staging Area, a base de dados do Data Warehouse e a camada de apresentação.

À época, o processo de ETL ainda não automatizado e utilizando rotinas na linguagem PL/SQL da Oracle [ora09], a carga de um mês do sistema transacional demanda de cerca de dois dias para a execução de todo o processo.

Neste trabalho utilizou-se um processo de desenvolvimento próprio, seguindo as seguintes fases: Levantamento Preliminar, Planejamento, Análise do Negócio, Projeto, Construção, Tes- tes, Homologação e Implantação.

No Levantamento Preliminar, realizado em reuniões com os usuários, identificaram-se os relatórios gerenciais e as áreas de interesse. A partir do protótipo de cada relatório gerencial especificado e aprovado, identificaram-se as áreas de interesse do projeto de BI. Um primeiro grupo, considerado básico envolve: Estabelecimentos, Profissionais, Usuários SUS e Proce- dimentos. O segundo grupo, considerado complexo envolve: Equipes de Saúde, Atividades Coletivas, Vacinação, Vagas, Agendamentos, Fila de Espera, Atendimentos e Regulação.

Na fase de Análise de Negócio elaborou-se um protótipo na ferramenta OLAP, no Projeto, o modelo de dados dimensional.

A ferramenta OLAP utilizada no trabalho apresentado, denominada Infomax, é de pro- priedade da Atech, customizada para atender a solução em saúde pública. Oferece recursos de navegação e publicação de relatórios, onde encontram-se registrados os metadados.

Um Sistema de Informação Geográfica (SIG) vem sendo implementado com os mapas geográficos do município integrado à ferramenta, permitindo a visualização colorida da dis- tribuição de quantidades de agendamentos por divisões operacionais e/ou administrativas do município.