我國已先后建成一批國家級(jí)計(jì)算機(jī)信息化網(wǎng)絡(luò)科學(xué)數(shù)據(jù)中心和規(guī)模不等的數(shù)據(jù)庫，其內(nèi)容基本覆蓋了科學(xué)技術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域。同時(shí)，積極采用計(jì)算機(jī)信息網(wǎng)絡(luò)化手段，進(jìn)行科學(xué)數(shù)據(jù)的采集、積累及數(shù)字化加工工作，實(shí)現(xiàn)了范圍和程度不等的數(shù)據(jù)共享。
    為推動(dòng)我國科學(xué)數(shù)據(jù)信息共享的全面發(fā)展，促進(jìn)預(yù)防醫(yī)學(xué)科學(xué)研究的進(jìn)步、我們對(duì)國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系實(shí)施了計(jì)算機(jī)化與信息網(wǎng)絡(luò)研究，建立了科學(xué)數(shù)據(jù)信息共享機(jī)制，研究了科學(xué)數(shù)據(jù)信息共享標(biāo)準(zhǔn)（電子版數(shù)據(jù)提交標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)集命名標(biāo)準(zhǔn)、變量名命名標(biāo)準(zhǔn)等），開發(fā)了國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系科學(xué)數(shù)據(jù)信息共享平臺(tái)（國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系檢索光盤、國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系共享服務(wù)網(wǎng)站），以向社會(huì)提供國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系數(shù)據(jù)信息的共享服務(wù)。
   　一、技術(shù)路線
    以Web技術(shù)為基礎(chǔ)，采用成熟和先進(jìn)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、衛(wèi)星通信技術(shù)、多媒體技術(shù)和協(xié)同計(jì)算技術(shù)，系統(tǒng)建設(shè)成可擴(kuò)展、安全可靠、按需服務(wù)的國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系——計(jì)算機(jī)化與信息網(wǎng)絡(luò)（數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、信息網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)網(wǎng)絡(luò)），該數(shù)據(jù)共享技術(shù)平臺(tái)能夠?qū)β殬I(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、檢索，實(shí)現(xiàn)異地?cái)?shù)據(jù)訪問、遠(yuǎn)程服務(wù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)的密級(jí)采用不同的技術(shù)以保證數(shù)據(jù)安全。
    二、數(shù)據(jù)集內(nèi)容
    國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系數(shù)據(jù)集包含了我國加入WTO以后，開展的WTO與我國職業(yè)衛(wèi)生工作對(duì)策的研究內(nèi)容、職業(yè)衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)體系和其他國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系的異同與融合、工作場(chǎng)所職業(yè)危害管理、建設(shè)項(xiàng)目職業(yè)衛(wèi)生管理、職業(yè)衛(wèi)生技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)管理等研究成果，還包含了我國針對(duì)職業(yè)衛(wèi)生管理頒布的各類法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)類型則包括文本、數(shù)表、圖片、視頻等。
    三、數(shù)據(jù)整合方法
    1.數(shù)據(jù)顆粒度：數(shù)據(jù)顆粒度是數(shù)據(jù)庫中極其重要的概念。數(shù)據(jù)的綜合程度不同，數(shù)據(jù)量將相差很大。數(shù)據(jù)顆粒度越小，信息細(xì)節(jié)越多，數(shù)據(jù)量越大；而數(shù)據(jù)顆粒度越大，則忽略了越多的細(xì)節(jié)，數(shù)據(jù)量越小。數(shù)據(jù)的綜合程度還會(huì)影響數(shù)據(jù)的用途。對(duì)于多維查詢來說，可能使用的是細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，例如果回答“1978/3/21號(hào)國家頒布的職業(yè)衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)”這樣的問題，細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)非常合適，而綜合數(shù)據(jù)則因使細(xì)節(jié)信息丟失不可能回答。但如果要回答“1978-2002年間的職業(yè)衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)”這樣綜合程度較高的問題，用細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)將需進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算后才能回答，這將增加用戶的等待時(shí)間，而使用綜合數(shù)據(jù)則可以迅速地回答這個(gè)問題。細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)用途上和代價(jià)上的差異，應(yīng)為數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)考慮的要點(diǎn)。
    綜合程度不同的數(shù)據(jù)其用途不同，數(shù)據(jù)庫中多重的數(shù)據(jù)顆粒度都是必不可少的。但由于數(shù)據(jù)庫的主要目的是反映整體信息和決策支持系統(tǒng)（DSS）分析并回答綜合程度較高的問題，于是對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)采用了不同的策略。粒度的再一種形式是針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘使用復(fù)雜算法（如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)），計(jì)算復(fù)雜度較高，若對(duì)巨量數(shù)據(jù)直接運(yùn)算，則計(jì)算時(shí)間和空間過高，系統(tǒng)難以承受。因此，要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣。粒度的此種形式系指抽樣蓋率，即對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)以一定的抽樣率進(jìn)行抽樣后得到一個(gè)樣本數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃跇颖緮?shù)據(jù)庫上進(jìn)行。挖掘過程：細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)→樣本數(shù)據(jù)庫→數(shù)據(jù)挖掘算法等進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。
    2.數(shù)據(jù)的分割：數(shù)據(jù)的分割是數(shù)據(jù)庫中的又一重要概念。由于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量極大，使用起來會(huì)遇到很多問題，例如歷年頒布的標(biāo)準(zhǔn)放在一張表中，一次查詢則需要檢索整張表，而如果范圍只在2001年內(nèi)，則僅需檢索2001年的信息即可。對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)量很大的系統(tǒng)，上述兩種策略的效率相差很多。所謂數(shù)據(jù)分割是指將數(shù)據(jù)分割到各自的物理單元中，以便能夠獨(dú)立處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率。數(shù)據(jù)分割標(biāo)準(zhǔn)尚待研究，分割方法可以按時(shí)間、地點(diǎn)、業(yè)務(wù)領(lǐng)域劃分。國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系研究項(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫系按照時(shí)間進(jìn)行了分割，符合數(shù)據(jù)庫隨時(shí)間變化的特點(diǎn)，分割后的數(shù)據(jù)分布比較均勻，更容易索引、監(jiān)控和掃描且重組簡單。
   　3.聯(lián)機(jī)分析處理（on-line analytical processing,OLAP）展現(xiàn)方式：OLAP針對(duì)特定的主題進(jìn)行聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問、處理和分析，通過直觀的方式從多個(gè)維度、多種數(shù)據(jù)綜合程度將應(yīng)用系統(tǒng)展現(xiàn)給用戶。我們?cè)陂_發(fā)中引入“維”概念，維量與某一事件相關(guān)的因素在關(guān)系模型的抽象，如時(shí)間、地理、類型等。維的層次性對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)的粒度，維存在著層次問題。比如時(shí)間用“日”作單位刻度，地理用縣、市、省作單位刻度等。維度的層次描述了人們觀察數(shù)據(jù)的細(xì)致程度。
   　4.地理維層次：OLAP的展現(xiàn)方式有C/Sweb、瘦客戶機(jī)方式，“國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系”研究項(xiàng)目選用了OLAP的Web方式，隨著Web應(yīng)用的發(fā)展，OLAP的前端展現(xiàn)方式也向著Web方式發(fā)展，由于Web有著極佳的跨平臺(tái)性，故可以展現(xiàn)豐富多彩的信息。
   　5.體系數(shù)據(jù)共享協(xié)議、標(biāo)準(zhǔn)：國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系是由一系列職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)組成。依照標(biāo)準(zhǔn)化原理，將該體系分為基礎(chǔ)通用標(biāo)準(zhǔn)、信息共享技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和信息管理與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，其中基礎(chǔ)通用標(biāo)準(zhǔn)主要包括術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、信息分類與代碼標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)以及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)主要包括信息交換標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量控制和質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 、互操作協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)等，管理與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)主要包括用戶分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)、管理標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)安全、保密分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)等。
    　（1）體系數(shù)據(jù)集（DBZ00）及命名規(guī)則：根據(jù)體系中的規(guī)則和國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)體系數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的各種屬性及命名規(guī)則進(jìn)行了約定。
　?。?）體系數(shù)據(jù)集（DBZ00）中分類號(hào)命名規(guī)則：編碼方法：層次編碼法；編碼構(gòu)成；共分4層。第1層；屬性，一位字母。L（Law）——法規(guī)，GBZ、GBZ/T——標(biāo)準(zhǔn)，O（Ordinance）——條例，H（Harvest）——成果。第2層：級(jí)別，兩位字母。GB——國家級(jí)，WS——行業(yè)，DF——地方。第3層：地域，兩位數(shù)字。11——北京，22——吉林。第4層：年份，四位數(shù)字——YYYY。
    ?。?）體系數(shù)據(jù)集（DBZ00）的代碼庫（DBCode）。
　　根據(jù)上述思想，我們制作了國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系檢索光盤，建立了國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系網(wǎng)站、國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系數(shù)據(jù)共享服務(wù)軟件平臺(tái)、國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系數(shù)據(jù)共享硬件平臺(tái)，為國家職業(yè)衛(wèi)生管理規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系數(shù)據(jù)共享安全的保障和可持續(xù)發(fā)展機(jī)制奠定了基礎(chǔ)。