Tuyaux de données FHIR
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FHIR Data Pipes est un ensemble de pipelines ETL permettant de transformer les données FHIR en format compatible avec SQL pour créer des services d'analyse. Les pipelines de données FHIR sont conçus pour une évolutivité horizontale et offrent plusieurs options de déploiement.
Voici quelques-unes des fonctionnalités disponibles:
Pipelines ETL Apache Beam pour transformer les données d'une source FHIR en entrepôt de données de schéma SQL sur FHIR, basé sur des fichiers Apache Parquet pouvant être interrogés à l'aide de SQL (voir Schéma Parquet sur FHIR)
Module de contrôleur pour gérer les pipelines de données FHIR, en intégrant les pipelines "complets", "incrémentaux" et "fusions". À l'aide du module de contrôleur, vous pouvez planifier des mises à jour incrémentielles périodiques ou utiliser le panneau de contrôle Web pour démarrer le pipeline manuellement.
Implémentation de la spécification SQL-on-FHIR-v2, qui permet d'appliquer des ressources ViewDefinition pour générer des vues plates dans les pipelines (voir la couche de vue)
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Dernière mise à jour le 2024/11/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2024/11/26 (UTC)."],[[["FHIR Data Pipes is a scalable ETL toolset that transforms FHIR data into an SQL-compatible format for analytics."],["It utilizes Apache Beam pipelines to create a data warehouse based on an SQL-on-FHIR schema using Parquet files."],["A controller module allows for managing and scheduling pipeline updates, including full, incremental, and merging processes."],["FHIR Data Pipes supports the SQL-on-FHIR-v2 specification for generating simplified views of the data."]]],["FHIR Data Pipes provides ETL pipelines to convert FHIR data into an SQL-ready format using Apache Beam. These pipelines create a data warehouse based on Apache Parquet files, enabling SQL queries. A Controller Module manages \"full,\" \"incremental,\" and \"merger\" pipelines, allowing scheduled or manual updates. The system implements the SQL-on-FHIR-v2 specification, supporting ViewDefinition resources to create flat views within the pipelines. It offers scalability and multiple deployment options for analytics services.\n"]]
