基于数据仓库的口腔医院决策支持系统的建立

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基于数据仓库的分析型决策支持系统研究

基于数据仓库的分析型决策支持系统研究随着信息化技术的不断发展，企业的数据量以及数据类型日益增多，如何有效地管理和利用这些数据已经成为了企业管理者必须关注的问题。

而基于数据仓库的分析型决策支持系统，已经成为了企业管理者进行决策分析的重要工具之一。

一、数据仓库的概念和特点数据仓库（Data Warehouse）是指为了支持企业决策分析而设计的一个统一、一致、可靠的数据存储库。

它从不同的操作系统、应用程序、数据库中汇总数据，并对数据进行加工、整合和清洗，使企业管理者能够快速方便地获取需要的数据信息。

数据仓库与传统数据库相比，具有以下的特点：1. 面向主题：数据仓库以特定的主题为中心，收集和存储企业内部以及外部各种形式的数据信息，并对其加工处理后，提供给企业管理者进行决策分析。

2. 集成的：数据仓库能够将来自多个数据源的数据集成在一起，未经过清洗和加工的数据也能够被快速识别和处理，提高数据的可用性和完整性。

3. 历史性的：数据仓库将历史数据和当前数据一起存储，这样就能够为企业管理者提供多层次、多维度的数据分析。

4. 面向用户：数据仓库面向不同层次的用户，不同的用户可以根据自己的需要来获取和分析数据。

5. 决策支持的：数据仓库过程中，对数据进行分析，建立模型，通过数据挖掘技术，为企业管理者提供科学决策依据。

二、基于数据仓库的分析型决策支持系统的设计和实现基于数据仓库的分析型决策支持系统（DSS）是指将数据仓库与管理信息系统相结合，形成一个为管理者提供数据分析和决策支持的完整系统。

1. 数据仓库的设计：数据仓库的设计是DSS的基础，需要根据不同的业务需求和数据特点，构建不同的数据模型和数据架构。

在数据仓库的设计中，应该注意数据的一致性以及数据的标准化问题。

2. 数据仓库的建设：数据仓库的建设是DSS的核心，它包括数据的抽取、转换和装载等过程。

在数据仓库建设中，应该注意数据的清洗和加工，以及对数据质量的控制。

基于数据仓库的决策支持系统

高度综合数据层：这一层的数据是在轻度综合数据基础上的再一次综合，是一种准决策数据。
高度综合数据
层
元
轻度综合数据
数
层当前基本数据
据
层历史数据层
5.1.3 数据集市（Data Marts）
数据仓库工作范围和成本常常是巨大的。开发数据库是代价很高、时间较长的大项目。
提供更紧密集成的数据集市就应运产生。
一是在线性（On Line），由客户机/服务器这种体系结构来完成的；
二是多维分析，这也是OLAP的核心所在。
1、OLAP的定义
联机分析处理是共享多维信息的快速分析。它体现了四个特征：（1）快速性：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求（2）可分析性：OLAP系统应能处理任何逻辑分析和统计
独立数据集市
从属数据集市
数据集市的特性
1、规模是小的，面向部门
2、由业务部门设计、开发、管理和维护 3、购买较便宜，快速实现，投资快速回收 4、数据仓库的子集 5、可升级到完整的数据仓库
5.1.4 元数据
元数据是数据仓库的重要组成部分。元数据描述了数据仓库的数据和环境，即关于数据的数据(meta data) 元数据包括四种元数据。
数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。
对不同的数据来源进行统一数据结构和编码。统一原始数据中的所有矛盾之处，如字段的同名异义，异名同义，单位不统一，字长不一致等。
将原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的大转变。
（3）数据仓库是稳定的数据仓库中包括了大量的历史数据。数据经集
成进入数据仓库后是极少或根本不更新的。
第5章
1
基于数据仓库的决策支持系统 ( 1)
20世纪90年代中期，国外兴起了三项决策支持新技术: 数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）。

基于数据仓库的企业决策支持系统设计

基于数据仓库的企业决策支持系统设计随着大数据时代的到来，企业对数据挖掘和管理愈发的重视，通过建立数据仓库来全面、彻底、高效的管理数据成为主流。

而企业决策支持系统的建立则成为企业进行数据应用的重要手段。

本文将探讨基于数据仓库的企业决策支持系统设计。

一、数据仓库与企业决策支持系统1、数据仓库的概念与构成数据仓库是指将企业内部的数据进行采集、整合、转换、清洗、存储和管理，以供业务分析和决策支持使用的集中化、稳定化、一致性的数据存储系统。

数据仓库包含两个关键要素：数据源和数据模型。

各个业务系统产生的数据是数据仓库的数据源，将数据源进行抽象、设计和建模，形成一个逻辑上等价于业务实现的数据模型。

基于数据模型建立计算机系统实现数据仓库功能，构成了包括OLAP（联机分析处理）、数据挖掘等多领域的数据仓库技术。

2、企业决策支持系统的构成及作用企业决策支持系统是指采用计算机和通讯技术，为企业的管理层和决策者提供规划、预测、分析决策等各方面的支持和帮助的计算机应用系统。

企业决策支持系统包含五个主要模块：数据采集、数据存储和管理、数据集成、数据分析、决策支持应用。

这些模块通过成熟的数据仓库建模工具及其它信息技术手段来实现，具有强大的决策支持能力和灵活的查询分析功能，能够帮助企业管理者进行科学决策，提高管理水平、提高企业竞争力和市场占有率。

二、基于数据仓库的企业决策支持系统的设计1、数据仓库建模数据仓库的建模显然是整个系统设计的先决条件。

总体建模目标是利用已有的企业数据资源，将内部数据处理成结构化数据，体现出一定的组织架构，明确待决策者所需的信息可用性，以此作为决策依据提供支持并对企业业务的进度产生重大影响。

数据仓库建模可以借助sas工具来完成。

2、数据挖掘数据挖掘是指从数据仓库中做出一定的统计推理和预测，不断改善和完善企业决策支持系统，把各个领域的数据透彻地分析出来。

数据挖掘是数据分析的进一步拓展和深化，因此，在决策支持系统的设计过程中，一定要考虑数据挖掘的应用。

基于数据仓库技术的医院管理决策支持系统的研究

决策作用，高医院管理质量和服务质量，面提高医院的管理水平和决策效率。提全
【关键词】数据仓库
决策支持系统医院信息管理
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１７ —３２．０００．０ｏ：０３６／．ｓ．６１３Ｘ２１．２０１ｓ
现医２年月ｌ第期现纵ＭｅＨｉＦ２ｌ２代院０２第Ｏ２代化论ｏｓｌｂ１ｏ０ｏ１０卷ｄｏｔｅ０Ｖ１ｍｐ０Ｎａ
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传统的关系数据库是以规范化的结构可在最小的空间中存储最多的数据，调了存储的灵活性和高效性。而数据强
的决策支持系统是一个崭新的数据库应用领域，由于其功能
特点而成为当今有竞争力企业的基础。
掘（ａｎｇＤ。ＤｔＭｉｉ，Ｍ）ａｎ
本研究是结合我院的医院信息系统实际情况，立基于建
数据仓库技术的医院管理决策支持信息系统，以提高对医院信息系统海量数据的信息深层应用，向医院各级管理层提供
表，也就是“ 一次信息集成” 数据应用程度较低。医院管理，
层对医院运营业务及临床诊疗的决策主要是经验式决策，未
“ 数据仓库 ” 的这术语，最早出现在Ｄｖｎ和Ｍｕｐｙｅｌｉｒｈ在１８９８年发表的关于数据仓库论述的文章中。在１９９３年，Ｗｉｉ．ｎｏｌａＨＩｍｎ在其论著《ｕｌｉｇｔｅＤｔＷａｈｕｅ首ｌｍＢｉｎｈａｒｏｓ）ｄａｅ）先系统地阐述了关于数据仓库的思想、理论，为数据仓库的

基于数据仓库的决策支持系统的分析

基于数据仓库的决策支持系统的分析决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是指在管理决策中利用计算机和信息技术提供决策者所需信息和决策辅助工具的系统。

随着信息技术的发展，数据仓库（Data Warehouse）作为一种集成、主题化、历史化、非易失的数据存储和管理环境，被广泛应用于决策支持系统中。

数据仓库的主要功能是将分散在组织各个系统中的数据集成起来，并按照特定的主题进行整理，以支持决策分析。

它是一个面向主题的、集成的、历史的、非易失的数据集合，为用户提供支持多维分析的数据。

2.多维数据分析：数据仓库以多维数据模型为基础，提供多种多样的分析手段，如数据切片、数据钻取、数据旋转、数据分组等，以支持决策者按照多个维度对数据进行分析。

多维数据分析可以帮助决策者发现数据之间的关系和模式，从而作出更准确、更有针对性的决策。

3.数据挖掘技术：数据仓库中存储的数据量通常很大，其中潜藏着各种有价值的信息。

数据挖掘技术可以在数据仓库中发现隐藏的模式、规律和知识，帮助决策者发现新的商机、市场趋势和潜在问题等。

通过数据挖掘技术，决策支持系统可以帮助决策者在复杂的商业环境中做出更明智的决策。

4.实时决策支持：数据仓库中的数据可以通过实时数据源进行更新，决策支持系统可以及时反馈最新的数据信息。

实时决策支持可以帮助决策者对市场变化作出快速反应，并调整决策策略。

实时决策支持还可以通过实时的数据监控和警示功能，帮助决策者发现和解决问题，以缩短决策周期和降低风险。

5.决策辅助工具：基于数据仓库的决策支持系统还可以提供一系列决策辅助工具，如报表生成器、查询分析工具、在线分析处理工具等。

决策辅助工具可以让决策者通过简单的操作和可视化的界面，获得所需的数据和分析结果。

决策辅助工具的目的是帮助决策者更高效、更准确地进行分析和决策。

综上所述，基于数据仓库的决策支持系统通过数据集成和整理、多维数据分析、数据挖掘技术、实时决策支持和决策辅助工具等功能和手段，可以为决策者提供全面、准确、及时的决策支持。

医院管理建立高效的数据分析与决策支持系统

医院管理建立高效的数据分析与决策支持系统在当今信息时代，数据分析与决策支持系统在各行各业中扮演着不可或缺的角色，医院管理也不例外。

建立一套高效的数据分析与决策支持系统对于医院的发展和管理至关重要。

本文将探讨医院管理中建立高效的数据分析与决策支持系统的重要性以及具体的实施方法。

一、医院管理中数据分析与决策支持系统的重要性数据分析与决策支持系统在医院管理中的重要性体现在以下几个方面：1. 提升数据管理效率：医院管理涉及大量的数据，如患者就诊信息、药品库存信息、医生排班信息等。

建立数据分析与决策支持系统能够帮助医院管理者快速有效地收集、整理和分析这些数据，从而提升数据管理效率，减少人工操作。

2. 及时发现问题：通过数据分析与决策支持系统，医院管理者可以对医院的运营情况进行实时监控与分析。

一旦出现问题，可以及时发现并采取相应措施，避免问题扩大化，提高医院运营效率。

3. 支持决策制定：医院管理涉及诸多方面，如人员调配、设备采购、医疗服务规划等。

数据分析与决策支持系统能够为管理者提供准确、全面的数据分析结果，为其决策提供科学依据，降低决策风险。

二、建立高效的数据分析与决策支持系统的具体方法建立高效的数据分析与决策支持系统需要以下几个关键步骤：1. 确定数据需求：首先，医院管理者需要明确自己对数据的需求，包括需要分析的数据类型、维度、时间跨度等。

只有明确了需求，才能有针对性地建立数据分析与决策支持系统。

2. 数据采集与整理：医院管理系统中的数据来源众多，包括医院信息系统、医疗设备、人力资源系统等。

建立数据分析与决策支持系统需要将这些数据进行采集和整理，并进行标准化处理，以便于后续的数据分析工作。

3. 数据分析与挖掘：通过数据分析工具和技术，对采集到的数据进行处理和分析。

医院管理者可以利用统计学方法、数据挖掘算法等对数据进行深入挖掘，提取有效信息。

同时，医院管理者还可以利用可视化技术将分析结果以图表的形式展现，便于理解和使用。

基于数据仓库的管理决策支持系统研究

基于数据仓库的管理决策支持系统研究随着数据技术的不断发展，数据分析已经成为企业经营的必要手段。

而数据仓库则是数据分析的重要基础，因为它是一个大型的数据集合，通过对数据进行整合、清洗、转换和加工，为企业提供一些成本、风险、市场等方面的决策支持。

因此，本文将从数据仓库的概念、优点和基于数据仓库的管理决策支持系统的研究展开探讨。

一、数据仓库的概念数据仓库（Data Warehouse）是一个可用于决策支持的大型数据集合，它采用主题驱动的数据模型，主要面向企业管理者和决策者。

数据仓库对于企业而言，不仅可以提供对历史数据和现有数据的查询和分析，也可以进行跨系统的数据集成和管理，进而为企业提供全面的视角和洞见。

数据仓库的基本结构包括数据源、数据采集、数据存储和数据查询等环节。

通过数据源的不断更新和数据采集的机制，数据仓库可以及时反映企业的业务变化和趋势。

同时，数据仓库还支持多种查询手段，如OLAP分析、数据挖掘和报表展现等，可以帮助企业管理者和决策者更好地理解企业的状况和趋势。

二、数据仓库的优点1. 数据整合数据仓库提供了数据整合的功能，可以将来自不同系统的数据集成到同一个地方，方便企业管理者和决策者对数据进行全面的分析。

2. 决策支持数据仓库支持多种查询方式，如OLAP分析、数据挖掘和报表展现等，可以帮助企业管理者和决策者更好地理解企业的状况和趋势，支持决策制定。

3. 数据一致性由于数据仓库采用主题驱动的数据模型，所以在数据整合和转换时，可以采用一致性的方法，确保数据的一致性和准确性。

4. 数据集成数据仓库支持跨系统的数据集成和管理，可以将来自多个系统的数据集成到同一个地方，方便企业管理者和决策者更全面地了解数据的状况和趋势。

5. 企业竞争力数据仓库提供了科学的数据分析和管理工具，可以帮助企业做出更好的决策，并进一步提高企业的竞争力。

三、基于数据仓库的管理决策支持系统的研究基于数据仓库的管理决策支持系统，是将数据仓库和决策支持系统相结合，为企业管理者和决策者提供更好的决策支持和管理工具。

基于数据仓库决策支持系统（DSS）の研究

图表目录图２．１ＤＳＳ三库逻辑结构图……………………………………………Ｉｌ表格２．１典型的关键性能指标…………………………………………１７图３．１数据仓库体系化环境……………………………………………２１图３．２数据仓库的数据组织结构………………………………………２３图６．１深度优先搜索……………………………………………………３６图６．２规则存储结构……………………………………………………３９图６．３决策树存储结构…………………………………………………３９图６．４图６．３中每个节点的结构………………………………………４０图７．１ＤＳＳ构架图………………………………………………………４３图７．２数据库设计………………………………………………………５２图７．３系统界面…………………………………………………………５３图７．４系统输入输出界面………………………………………………５３图７．５商品目录…………………………………………………………５４图７．６数据仓库平台…………………．．………………………………５４第３页中文摘要本课题“基于数据仓库的决策支持系统（ＤＳＳ）研究”利用数据仓库技术建立了一个实际的流通企业决策支持系统，并且在该系统设计中提出和应用了一种结合决策树和规则技术思想的效率更高的改进决策树技术模型。

，ｌ数据仓库、数据挖掘是现今新一代计算机技术发展的代表之一，它们与决策支持系统相结合，能够更好地支持人们的决策。

数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，人们可以利用ＯＬＡＰ等技术从数据仓库的大容量数据中得到所关心的数据，用以支持经营管理中的决策制定过程。

数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术，它能从数据仓库中自动分析数据，进行归纳性推理，从中发掘出潜在的模式，或产生联想，建立新的业务模型，帮助决策者调整市场策略，做出正确的决策。

但由于数据仓库的海量存储、ＯＬＡＰ处理的高复杂性以及数据挖掘中采用的复杂的算法和推理，使它们在推广应用中受到一定的限制，因此对相关技术的改进、优化一直是当前数据库系统应用研究的焦点问题。

一种基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现的开题报告

一种基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现的开题报告开题报告一、项目背景随着信息化不断发展，数据的规模和复杂性不断增加，如何利用这些数据来辅助企业制定决策已经成为各行各业所面临的共同问题。

数据仓库作为一种专门用于支持企业决策的存储、管理和分析数据的系统，可以将企业各个部门的数据聚集起来，并进行有效的处理和分析，以提高企业的决策能力和竞争力。

因此，本项目将设计并实现一种基于数据仓库的决策支持系统，以实现企业数据集成、管理和分析的功能，并利用这些数据来帮助企业制定决策。

二、项目内容本项目将实现以下功能：1. 数据集成：将企业各个部门的数据进行聚集和集中管理，以便于后续的数据分析和决策制定。

2. 数据清洗和转化：对原始数据进行清洗和转化，将其变成可供分析和利用的数据，提高数据的质量和可用性。

3. 数据存储：将经过清洗和转化的数据存储到数据仓库中，以便于对数据的快速查询和分析。

4. 数据分析：利用数据仓库中的数据进行多维分析和挖掘，发现数据中的规律和潜在的商业价值。

5. 决策支持：根据数据分析的结果，为企业提供决策支持和建议，帮助企业制定更加科学和合理的决策。

三、技术路线本项目采用以下技术路线：1. 数据库设计：采用关系数据库管理系统（RDBMS）进行数据仓库的设计和建模，利用ER模型进行表的设计和关系的建立，以及使用SQL语言进行数据查询和操作。

2. 数据清洗和转化：利用ETL（Extract-Transform-Load）工具对原始数据进行清洗和转化。

ETL工具包括Kettle、Talend等。

3. 数据存储：采用开源数据仓库管理系统，如PostgreSQL、MySQL等。

4. 数据分析：采用OLAP（On-Line Analytical Processing）技术进行多维数据分析和挖掘，利用OLAP工具实现数据的可视化展示和交互式查询。

OLAP工具包括Pentaho、MicroStrategy等。

基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计

ｔｒ，Ｓ有助于医院各类资源的系统整合，提ｅＨＩ）ｎ对
高医院的事务处理水平产生了积极的促进作用。
但随着管理和临床数据的大量积累，Ｓ原有相对ＨＩ简单的统计功能已不能满足人们日益增长的需求。人们需要随时获取患者、资金、流、物工作量等方面的数据、指标和报表，要采用复杂的统计分析方需
ＡｂｔａｔＴｈｅｔｃｎｌｇｆｄｔｒｈｕｅ（ｓｒｃｅｎｗｅｈｏｏｙｏａａｗａｅｏｓＤＷ）ｎｌｅａａｙｉｌｒｃｓｉｇ（，ｏ－ｉｎｌｔａｏｅｓｎＯＬＡＰｎａａｍｉｉｇ（ｎｃｐ）ａｄｄｔｎｎＤＭ）
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ＤＯｌ：１０．７６８７／Ｊ．ＩＳＳＮ１００３ — ８８６８．２０１３．１１．０４０
ＥｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｏｆＳｔｏｍａｔｏｌｏｇｙＨｏｓｐｉｔａｌＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏ￣ＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ
【摘要】目的：设计基于数据仓库的口腔医院决策支持系统，为口腔医院的日常运营管理提供决策支持。方法：由数据仓库提取医院信息系统中的数据，通过联机分析处理技术为医院决策提供有效的支持。结果：口腔医院决策支持系统
ＩＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔＪｏｕｒｎａｌ，２０１３，３４（１１）：４０ — ４２】
Ｋｅｙｗｏｒｄｓｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ；ｓｔｏｍａｔｏｌｏｇｙｈｏｓｐｉｔａｌ；ｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｔ；ｒｈｏｓｐｉｔａｌｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ；ｏｎｌｉｎｅａｎａｌｙｔｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ＡｂｓｔｒａｃｔＯｂｊｏｏｉｆｖｏＴｏｄｅｓｉｇｎａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈａｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｓｙｓｔｅｍｏｆｓｔｏｍａｔｏｌｏｇｙｈｏｓｐｉｔａｌｂａｓｅｄｏｎｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ．
。
４Ｕ ‘
・
ＨｏｓｐｉｔａｌＤｉｇｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎｌ医
皇
论
著・
基于数据仓库的口腔医院决策支持系统的建立
唐钲尧，蔡宏伟，韩晟，彭红波，孙波，杨继庆
（第四军医大学口腔医院，西安７１００３２）
ＭｔｄｌａｔｈＨｏｓｐｉｔａｌｉｎｏｒｆｍａｔｉｏｎｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅｉｎｔｈｅｈｏｓｐｉｔａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｒｏｕｇｈａｎｏｎｌｉｎｅａｎａｌｙｔｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ。ｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｒ棚岫Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃｏｕｌｄｐｒｏｖｉｄｅ
ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｏｎｌｉｎｅａｎａｌｙｔｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｄａｔａｍｉｎｉｎｇｃａｎｂｅｕｓｅｄｆｏｒｉｎｏｒｆｍａｔｉｚｅｄｓｕｐｐｏｒｔｏｆｈｏｓｐｉｔａｌｄｅｃｉｓｉｏｎ．
Ｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ
ａｎａｌｙｓｉｓｄａｔａｆｏｒｈｏｓｐｉｔｌａｍａｎａｇｅｍｅｎｔ。ａｎｄａｌｓｏｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｏｒｆｈｏｓｐｉｔａｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｉ埘∞ｌ－ Ⅱ
为医院管理中的各种具体工作提作和建设发展提供了决策支持。结论：数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘相互结合在一起可以为医院决策提供信息化支持。
【关键词］数据仓库；口腔医院；决策支持；医院信息系统；联机分析处理【中国图书资料分类号］Ｒ３１８；Ｒ１９７．３９；ＴＰ３１１．１３［文献标志码］Ａ［文章编号］１００３ — ８８６８（２０１３）１１－００４０ — ０３
ＴＡＮＧＺｈｅｎｇ－ｙａｏ，ＣＡＩＨｏｎｇ－ｗｅｉ，ＨＡＮＳｈｅｎｇ，ＰＥＮＧＨｏｎｇ－ｂｏ，ＳＵＮＢｏ，ＹＡＮＧＪｉ — ｑｉｎｇ
（ＳｔｏｍａｔｏｌｏｇｙＨｏｓｐｉｔａｌ，ｔｈｅＦｏｕｒｔｈＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ＇ａｎ７１００３２，Ｃｈｉｎａ）