医院数据仓库案例.pptx

内容大纲
实例介绍
1
体系结构
2
模型构建
3
3
数据仓库实现
4
4
联机分析处理
3
5
医院数据仓库应用
4
样，决策者可以了解某科室某时间段某职业病人的门诊人次。
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第十一页，共41页。
模型构建
主题域分析
医院数据仓库可面向多种主题，进行多方面开发。确定HIS中哪些数据对决策有帮助的关键是进行主题域分析。
根据主题域确定业务主题和维度。
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模型构建
病人构成
分布
B
F
C
D
A
时间维
地区维
职业维
年龄维
性别维
主题域分析（病人构成分布主题）
E
疾病维
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第十三页，共41页。
模型构建
主题域分析
主题域
业务主题
维度
病人
治疗方案
时间、科室、医生、医嘱、处方、治疗效果等
病人分布
时间、科室、地区、职业、年龄、性别等
账单
门诊账单
时间、科室、病人身份、费用类别、病人来源等
住院账单
时间、科室、病人身份、费用类别、病人来源等
处方
药品采购
时间、药房、药品、供应商、采购员等
药品销售
时间、药房、药品、病人、处方、医生等
医院数据仓库部门主题分析
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模型构建
维度建模技术
维度建模是数据仓库建模的特殊规范，它是经常应用于数据仓库的一种逻辑设计技术。与之对应的是数据库建模中的实体-关系（E-R）模型。
该技术试图采用某种直观的标准框架结构来表现数据，并且允许进行高性能存取。
在医院进行多维数据分析发现，医院的各类人员正是从医生、病人、药品维度等理解业务的，这种模型充分反映了用户眼里所认可的业务。
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模型构建
设计事实表和维表
根据不同的分析主题，确定描述各个主题中可用于分析与决策支持的相应指标，即多维数据模型的事实表。
根据各个指标的约束因素，确定多维数据模型的各个维。
事实表是多维数据模型的核心，它存放决策者关心的实际业务数据以及多个维度表的键值，这些键的组合构成事实表的主键。
维度表存放了维的键值及描述键值的其它非健属性。
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第十六页，共41页。
模型构建
构造多维数据模型（星型模式，病人分布主题为例）
病人构成事实表
时间代码
地区代码
性别代码
职业代码
年龄代码
疾病代码
病人数量
时间维
*时间代码
时间（年、季度、月、周、日）
性别维
*性别代码
性别
疾病维
*疾病代码
疾病名称
疾病类别
地区维
*地区代码
地区名称
职业维
*职业代码
职业类别
年龄维
*年龄代码
年龄
年龄范围
年龄描述
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模型构建
构造多维数据模型（雪花模式，医疗业务主题为例）
医疗业务事实表
病人代码
医疗业务代码
账单代码
处方代码
床位代码
诊疗时间
时间维
当前日期
日序号
月序号
年序号
处方维
处方代码
药品名称
账单维
账单代码
病人代码
床位维
床位代码
床位位置
床位占用事实表
床位代码
病人代码
病人维
病人代码
病人姓名
医疗业务维
医疗业务代码
医疗业务名称
资金流动事实表
账单代码
病人代码
病人流动事实表
病人代码
挂号时间
取药时间
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内容大纲
实例介绍
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体系结构
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模型构建
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数据仓库实现
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联机分析处理
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医院数据仓库应用
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数据仓库实现
技术方案
数据透视
表服务
数据仓库
框架
数据转换
服务DTS
在线分析服
务(Analysis
Services
SQL Server数据仓库组件
采用SQL Server 2000
实现HIS数据仓库
知识库
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第二十页，共41页。
数据仓库实现
开发数据仓库环境的四个相互分离的独特构件
操作型源系统即HIS、PACS等系统。
数据聚集环节主要是清理建立一