СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ПРИДАНИЯ АНОНИМНОСТИ МНОГОУЗЛОВОМУ ПОКАЗАТЕЛЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЙСТВИЯМИ И ПОВТОРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ АНОНИМНЫХ ДАННЫХ

1. Система для придания анонимности источнику данных, при этом система содержит:
множество источников данных, причем каждый источник данных включает в себя:
машину создания данных, которая создает нормализованные данные в соответствии с общей схемой;
машину преобразования, которая де-нормализует нормализованные данные таким образом, что источник данных не может быть выявлен другими источниками данных, и передает де-нормализованные данные удаленному вычислительному ресурсу;
удаленный вычислительный ресурс, принимающий и сохраняющий де-нормализованные данные от множества источников данных.
2. Система по п. 1, в которой нормализованные данные включают в себя один или более уникальные атрибуты, которые выявляют идентичность источника данных.
3. Система по п. 2, в которой машина преобразования преобразует нормализованные данные в де-нормализованные данные посредством изменения количества записей для каждого из одного или более уникальных атрибутов.
4. Система по п. 1, в которой машина преобразования генерирует таблицу глобальных уникальных идентификаторов для отображения каждого уникального атрибута в де-нормализованных данных обратно в формат нормализованных данных.
5. Система по п. 1, в которой удаленный вычислительный ресурс использует де-нормализованные данные от одного или более источников данных для предоставления анализа и/или отчетов эффективности.
6. Система по п. 1, в которой источники данных являются поставщиками медицинского обслуживания, а нормализованные данные являются клиническими данными.
7. Способ для придания анонимности источнику данных, при этом способ содержит этапы, на которых:
создают нормализованные данные в соответствии с общей схемой посредством множества источников данных;
де-нормализуют нормализованные данные таким образом, что источник данных не может быть выявлен другими источниками данных, посредством машины преобразования;
передают де-нормализованные данные удаленному вычислительному ресурсу;
сохраняют де-нормализованные данные от множества источников данных на удаленном вычислительном ресурсе.
8. Система для придания анонимности источнику данных, при этом система содержит:
множество источников данных, причем каждый источник данных включает в себя:
машину создания данных, которая создает нормализованные данные в соответствии с общей схемой и передает нормализованные данные удаленному вычислительному ресурсу;
удаленный вычислительный ресурс, принимающий и сохраняющий нормализованные данные от множества источников данных и включающий в себя:
машину преобразования, которая де-нормализует нормализованные данные таким образом, что источник данных не может быть выявлен другими источниками данных, и сохраняет де-нормализованные данные.
9. Система по п. 8, в которой удаленная вычислительная машина управляет доступом и повторной идентификацией де-нормализованных данных.
10. Система по п. 9, в которой удаленная вычислительная машина управляет действиями, которые должны быть вызваны над де-нормализованными данными, на основании роли пользователя, вошедшего в поставщика данных.
11. Система по п. 10, в которой каждый источник данных включает в себя:
машину авторизации, которая передает сертификат удаленному вычислительному ресурсу для вызова действия повторной идентификации.
12. Система по п. 11, в которой удаленная вычислительная услуга сравнивает сертификат, переданный от источника данных, с хранящимся сертификатом для аутентификации действия повторной
идентификации.
13. Система по п. 9, в которой машина преобразования генерирует таблицу глобальных уникальных идентификаторов для отображения каждого уникального атрибута в де-нормализованных данных обратно в формат нормализованных данных для повторной идентификации нормализованных данных.
14. Система по п. 8, в которой нормализованные данные включают в себя один или более уникальные атрибуты, которые выявляют идентичность источника данных.
15. Система по п. 14, в которой машина преобразования преобразует нормализованные данные в де-нормализованные данные посредством изменения количества записей для каждого из одного или более уникальных атрибутов.