数据仓库技术在医院信息系统中的应用
本文介绍了数据仓库技术的发展历程及特点，对数据仓库技术在医院信息管理平台的应用进行了分析，并对医院信息平台使用数据仓库技术提出了建议，为数据仓库技术在医院的建设及使用提供了一定有价值的参考。
标签：数据仓库；医院信息；应用
数据仓库可为所有类型的数据起到支持与集合作用，也是企业发展过程中对决策定制必须要用到的。数据仓库作为独立的数据存储，对企业业务报告进行分析以及作出决策等提供一定支持，对业务流程、所花费成本以及质量等进行控制的一种系统。
1 数据仓库技术
数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理（OLTP）经年累月所累積的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，有系统的进行分析整理，以利于各种分析方法如联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）的进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）的创建，帮助决策者能快速有效的从大量资料中，分析出有价值的资讯，有利于决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能（BI）[1]。数据仓库技术主要对数据库中获得的信息进行研究和分析，以找出解决方法，因此，数据仓库最大的特点就是具有集成性、稳定性和实时性。
2 数据仓库的特点
数据仓库最大的特点就是可以在数据库存储大量数据的情况下，还可以对数据进行深度挖掘，以对企业在决策问题上提供支持。数据仓库同其他系统大型数据库不同，数据仓库存在的最主要目的就是为企业所得数据进行分析与查询，以为企业提供数据依靠，所以在所用的存储量上较多。数据仓库为了能为企业提供更多前端应用服务，在其实际应用过程中还存在以下几点特点：
2.1对数据仓库要求效率过高数据库对数据进行分析也是有其规律的，分别按照年、季、月、周、日为周期对数据进行分析。以日周期为例，对数据仓库的要求上尤其高，要求其分析数据的频率能够在客户所要求的时间内得出结果。但对于大型企业来说，每天企业所涉及的数据量非常多，如果数据仓库使用不恰当则会延误客户的需求，进而给企业造成影响。
2.2对数据质量要求严格数据仓库所收集到的各种信息必须保证准确，如果在某一数据或者某一代码中出现错误，那么往往就会造成部分数据失真。在数据仓库实际使用过程中所涉及环节较多，且内容复杂，因此，在为客户所提供的数据信息上仍会有错误数据存在，使客户作出错误的判断，进而对企业造成损失。
医院管理信息系统软件实习报告 J公共卫管0902 王晶晶3091134033 随着社会的发展，人们对健康越来越关注，医院的业务不断增长，处理越来越复杂，简单的人工经营管理，已无法满足医院的需要，成为医院发展的瓶颈，人们对医疗服务的要求也越来越高。传统的手工操作模式，病人账目繁杂，病人查账困难，病区和药房的药品浪费现象严重且无法追踪，人工传送各种记账单容易漏、错账，人工划价收费差错难以避免，因此，如何提高服务水平，提高工作效率，成为迫待解决的问题。医院管理信息化不仅能提高医务人员的工作效率和医疗水平，而且能提高医院的服务质量和管理水平。同时，随着计算机的性能不断提高，价格不断的下降，计算机已在医院医疗、教学、科研、管理等方面得到了越来越广泛的应用。计算机化的医疗信息系统已成为现代化医院运营过程中不可缺少的基础设施与技术环境。 医院信息化是医院应用信息技术及其产品的过程，是信息技术由局部到全局、由战术层次到战略层次向医院的全面渗透，运用于流程管理、支持医院经营管理的过程。信息化的实施从自上而下的角度说，必须与医院的制度创新、组织创新和管理创新结合；从自上而下的角度说，必须以作为医院主体的业务人员直接受益及其使用水平的逐步提高为基础。 医院信息系统属于世界上现存的企业及信息系统中最为复杂的一类，这是医院本身的目标、任务和性质决定的；它应用于医院的医
疗管理、经济管理等各个方面，牵涉的信息种类十分庞杂；它融合了医院的管理思想和各部门的业务经验，是医院当前运作方式和业务流程的具体体现，同时又在一定程度上反作用于医院当前的运作方式和业务流程：他实施的技术手段与当前快速发展的信息技术密切相关，实施的广度和深度（如电子日历、电子支付等）又受到社会大环境信息化程度的影响，受到国家和有关部委制定的法律法规的影响。 因此，医院信息化建设工作具有长期性、复杂性和内容的多变性；医院信息系统不是一个简单的、封闭的、静止的软件，而是一个复杂的、开放的、在应用的深度和广度上逐步变化和发展的软件系统。 医院管理信息系统——药库管理子系统 药品是防病治病的特殊商品，是医院重要的经济收入来源，是医疗活动中必不可少的基础物资，而药库是医院药品供应基地，是加强医院药品管理的重要环节之一。由于药品种类繁多，流通环节复杂，强化对药库管理尤为重要，它既要保障对临床科室的供应，又要控制药品品种、数量、质量，防止过期失效，减少浪费，达到增收节支的目的。对要哭实行计算机管理，可使药库工作人员及时了解库房药品进、出、存的动态变化，即做到为临床及时提供所需药品，不使药品供应中断，又有效减少盲目进货造成药品积压现象，药库的信息化管理不仅可加快药品周转，而且可大大提高工作人员的工作效率和督理质量。也更加有利于及时、安全、优质地保证临床用药。 医院管理信息系统——门诊子系统 医院管理是现代医院的核心环节之一，随着病人要求的不断提
数据仓库与数据挖掘技术
第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44
1.1.1为什么要建立数据仓库 数据仓库的作用 建立数据仓库的好处
1.1.2 什么是数据仓库 1．数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库 是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最 后，数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
数据仓库与数据挖掘 摘要 数据挖掘是一新兴的技术，近年对其研究正在蓬勃开展。本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念．做了相应的分析，同时共同探讨了两者共同发展的关系，并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。用Data Miner作为对数据挖掘的工具，给出了应用于医院的数据仓库实例。指出了数据挖掘技术在医疗费用管理、医疗诊断管理、医院资源管理中具有的广泛应用性，为支持医院管理者的分析决策作出了积极探索。 Abstract The Data Mine is a burgeoning technology，the research about it is developing flourishing．In this paper，it expatiates and analyses the concepts of Data Warehouse and Data Mine Together，discussing the connections of how to expand the two technologies，and combining the two technologies with prospect．The data warehouse supports the mass data on the further handling and recycling．The paper points out the use of data mining in patient charge control，medical quality control， hospital resources allocation management． It helps the hospital to make decisions positively 关键字：数据仓库；数据挖掘；医院信息系统 Key words：Data Warehouse；Data Mine；Hospital information system
数据仓库技术在医院信息系统中的应用 本文介绍了数据仓库技术的发展历程及特点，对数据仓库技术在医院信息管理平台的应用进行了分析，并对医院信息平台使用数据仓库技术提出了建议，为数据仓库技术在医院的建设及使用提供了一定有价值的参考。 标签：数据仓库；医院信息；应用 数据仓库可为所有类型的数据起到支持与集合作用，也是企业发展过程中对决策定制必须要用到的。数据仓库作为独立的数据存储，对企业业务报告进行分析以及作出决策等提供一定支持，对业务流程、所花费成本以及质量等进行控制的一种系统。 1 数据仓库技术 数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理（OLTP）经年累月所累積的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，有系统的进行分析整理，以利于各种分析方法如联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）的进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）的创建，帮助决策者能快速有效的从大量资料中，分析出有价值的资讯，有利于决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能（BI）[1]。数据仓库技术主要对数据库中获得的信息进行研究和分析，以找出解决方法，因此，数据仓库最大的特点就是具有集成性、稳定性和实时性。 2 数据仓库的特点 数据仓库最大的特点就是可以在数据库存储大量数据的情况下，还可以对数据进行深度挖掘，以对企业在决策问题上提供支持。数据仓库同其他系统大型数据库不同，数据仓库存在的最主要目的就是为企业所得数据进行分析与查询，以为企业提供数据依靠，所以在所用的存储量上较多。数据仓库为了能为企业提供更多前端应用服务，在其实际应用过程中还存在以下几点特点： 2.1对数据仓库要求效率过高数据库对数据进行分析也是有其规律的，分别按照年、季、月、周、日为周期对数据进行分析。以日周期为例，对数据仓库的要求上尤其高，要求其分析数据的频率能够在客户所要求的时间内得出结果。但对于大型企业来说，每天企业所涉及的数据量非常多，如果数据仓库使用不恰当则会延误客户的需求，进而给企业造成影响。 2.2对数据质量要求严格数据仓库所收集到的各种信息必须保证准确，如果在某一数据或者某一代码中出现错误，那么往往就会造成部分数据失真。在数据仓库实际使用过程中所涉及环节较多，且内容复杂，因此，在为客户所提供的数据信息上仍会有错误数据存在，使客户作出错误的判断，进而对企业造成损失。
数据仓库与数据挖掘期 末综合复习
数据仓库与数据挖掘期末综合复习 第一章 1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。 2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。 4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。 5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。 OLAP技术的有关概念： OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP 6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。 7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。 9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。 10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。 11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。 数据仓库的特点包含以下几个方面： （1）面向主题。操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。 （2）集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。 （3）相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。 （4）反映历史变化。操作型数据库（OLTP）主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含较久远的历史数据，因此总是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。数据仓库系统通常记录了一个单位从过去某一时点(如开始启用数据仓库系统的时点)到目前的所有时期的信息，通过这些信息，可以对单位的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 12、数据挖掘的概念 数据挖掘，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识，又被称为数据库中的知识发现。数据挖掘的方法：直接数据挖掘、间接数据挖掘。
互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究 韩路 1.Hadoop技术简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，是目前全世界最主流的大数据应用平台。以分布式文件系统（HDFS）和MapReduce为核心的Hadoop，目前已整合了其他重要组件如Hive、HBase、Spark，以及统一资源调度管理组件Yarn，形成了一个完成的Hadoop产品生态圈。 1.1.HDFS HDFS是一个分布式文件系统，可设计部署在低成本硬件上。它可以通过提供高吞吐率支持大量数据的批量处理，同时支持应用程序流式访问系统数据。 1.2.MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据机的并行运算。MapReduce可以将一个任务分发到Hadoop平台各个节点上并以一种可靠容错的方式并行处理大量数据集，实现Hadoop的并行任务处理功能。 1.3.Hive Hive是用于对Hadoop中文件进行数据整理、特殊查询和分析储存的工具。Hive提供了一种结构化数据的机制，支持类似传统结构化数据库中SQL元的查询语言，帮助熟悉SQL的用户查询HDFS中数据。 1.4.HBase HBase是一个分布式的、列式储存的开源数据库。HBase不同于传统关系型数据库，适合非结构化数据储存，同时可以为一个数据行定义不同的列。HBase 主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。 1.5.Spark Spark是基于内存计算的分布式计算框架。Spark提出了RDD概念，弥补了MapReduce在并行计算各个阶段无法进行有效数据共享的缺陷。同时，Spark形成了自己的生态系统：SparkSQL、SparkStreaming、MLlib，并完全兼容Hadoop 生态系统。
中国银行广东分行数据仓库成功应用案例 信用卡业务是商业银行业务中非常重要的一部分，中国的商业银行开展信用卡业务已多年，相关数据积累相对完备且真实，信用卡业务的经营运作也已从简单的扩大规模、以量取胜阶段进入到成熟竞争、以质取胜阶段，各商业银行不断推出新的服务品种和花样繁多的增值服务，提高市场占有率并强化品牌意识以获得利润。 中国加入WTO后，银行卡业务将在3至5年内对外资银行开放，而银行卡业务不依赖于分支机构的特点将使中国的商业银行信用卡业务面临更加严酷的竞争。信用卡业务竞争本质上就是客户的竞争，而且是优质客户的竞争。针对客户发现、客户提升、客户保持、市场细分、忠诚度、贡献度、个性化服务乃至个人信用风险等等一系列围绕客户关系的新问题，支持日常运作的信用卡生产系统是面向柜员和交易的日常营运和客户服务基础设施，无法提供众多分析、决策型用户对大量历史数据同时进行突发的、复杂的决策分析，而建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统则是实现上述命题的必要可行手段。 在这种情况下，中国银行广东分行引入了海波龙的Hyperion Intelligence，希望通过利用Hyperion Intelligence应用实现这样的目标:建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统，方便企业各级工作人员获取各类信息，实现对成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的支持，并达到风险管理和控制、客户关系管理与个性化服务、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析四大应用目标。 成功典范 中国银行广东省分行是国内金融界最早成功实施数据仓库应用解决方案的单位，其在1996年投产的省市两级金融管理信息系统(FMIS)因首次采用并成功实施先进的数据仓库/OLAP技术而荣获“八五”国家科技攻关重大成果奖，并成为目前业界反复引用的典型成功案例。 在随后的数年中，中国银行广东省分行在决策支持/数据仓库应用研发方面的投入一直保持相当大的力度，陆续推出数项新的应用，应用领域也从最初的财务管理、资产负债指标监控等分析主题逐步延伸至目前的客户及消费行为分析、个人信用评估、授信风险监控、客户关系管理以及一对一个性化营销等分析主题。 广东华际友天信息科技有限公司和中国银行广东省分行共同实施的信用卡分析系统采用了Hyperion和IBM在业界领先的数据仓库技术和工具，专门针对信用卡业务的商业智能应用。此系统的研制目的是为与信用卡业务有关各级管理人员、统计分析人员、风险监控人员，特别是业务发展人员提供灵活有效的实时数据分析/决策支持环境，使他们能够便捷地获得并分析客户特征信息、各交易要素信息以及市场统计信息，从而支持成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的实现。
数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支
持管理决策。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构
医院信息系统（HIS）软件基本功能规范 医院信息系统（HIS）软件基本功能规范 第一章概论 第一条根据卫生部卫办发[1997]第23号文件《关于印发（医院信息系统软件评审管理办法（试行）的通知》精神，特制定本《医院信息系统（HIS）软件基本功能规范》。 第二条制定本规范的目的是为卫生部信息化工作领导小组评审医院信息系统（HIS）软件时提供一个基本的依据，亦是现阶段商品化医院信息系统软件必须达到的基本要求。该规范亦可作为各地区、各医院开发、评审医院信息系统的依据。 制定本规范的目的不是对医院信息系统所采用的计算机技术和网络技术作出评价，而是审定医院信息系统应用软件是否符合和满足国家及医院有关规定的要求，是否具备医院信息系统应用软件必须拥有的基本功能，是否能满足现阶段医院信息化工作的基本需求。第三条医院信息系统的定义：医院信息系统（HIS）是指应用电子计算机和网络通信设备，为医院及其所属各部门提供病人医疗信息、财务核算分析信息、行政管理信息和决策分析统计信息的收集、存储、处理、提取和数据通讯的能力，并能满足所有授权用户对信息的 各种功能需求的计算机应用软件系统。 医院信息系统是现代化医院必不可少的基础设施与技术支撑环境。医院信息系统属于迄今世界上现存的企业级信息系统中最为复杂的一类，这是医院本身的目标、任务和性质决定的。它不仅要同其他所有管理信息系统（MIS）一样追踪、管理伴随人流、财流、物流所产生的管理信息，从而提高整个系统的运行效率，而且还应该支持以病人医疗信息记录 为中心的整个医疗、教学、科研活动。 第四条现阶段不允许医院信息系统代替人们作出任何决策。医院信息系统只能为人们的管理决策提供各式各样尽可能充足可靠的数据、信息，然后由人们作出最终的选择与决策。无论这种管理决策是直接或者间接影响病人医疗事务，还是直接或间接影响医院管理事务。 现阶段医院信息系统将不能代替医护人员和行政管理人员作出决策，也不应该限制人的决策行为。医院信息系统不应该也不允许为任何错误的决策承担责任。 第五条手工管理是医院管理的基本方法，医院信息系统在现阶段不可能立即或全部代替手工管理。医院信息系统不是简单地模拟现行的管理方法，而是根据医院管理模式采用科学化、信息化、规范化、标准化理论设计建立起来的。因此在现阶段，医院信息系统与手工管理方法是互为依据、互为支持的，医院信息系统为科学化、信息化、规范化管理提供了 可靠依据。 第六条医院信息系统的实用性。实用性是评价医院信息系统的主要标准。它应该符合现行医院体系结构、管理模式和管理程序，系统的建立和运行应该成为医院日常管理工作中不可缺少的组成部分，并且对医院带来一定的经济效益和社会效益。 第七条医院信息系统的建立：建立医院信息系统是一项艰巨的系统工程。它涉及了现代管理科学、系统化、信息化、计算机技术、网络通信技术、医院管理学和各部门管理业务、
数据库技术及其在金融行业的应用 1. 前言 数据库仓库（DW）技术从1991年开始出现，经过多年的摸索和应用，目前在一些发达国家已经建设得比较成熟，为企业综合与灵活的分析型应用提供了强大的数据支撑，为管理层的分析决策和操作层的智能营销提供了技术保证，为企业带来了多方面的收益。而在国内，数据库仓库仍处于尝试或初级建设阶段。 国内的金融行业，随着外部监管和信息披露的压力、内部管理和决策分析的需要，在建设分析类应用时，也正在逐渐从孤立的数据层向统一的数据仓库层规划和转移。建立数据仓库能够减少对数据层的重复投资和资源浪费、统一数据标准、监管和提高数据质量、消除信息孤立、支持综合分析和灵活及时的分析型应用、适应管理和发展、提高业内竞争力。 本文对数据库技术做一个概括性的介绍，并对国内外金融行业数据仓库技术的应用现状做一个简单分析。 2. 数据仓库概念 2.1. DW的提出 2.1.1. 需求 业务系统的建设与逐渐完善，巨量数据信息的积累。 分析类需求不断增加，传统分析类应用造成巨大的资源浪费和管理困难。 业务数据平台异构、数据来源口径多、标准不统一、信息孤立。 整合部门级应用，建设企业级应用，满足综合分析、复杂查询、智能营销等高级需求。 2.1.2. DW概念的提出 MIT在20世纪70年代对业务系统和分析系统的处理过程进行研究，结论是只能采用完全不同的架构和设计方法。 1988年，IBM为解决全企业数据集成问题，提出了信息仓库的概念，确立了原理、架构和规范。但没有进行实际的设计。 1991年，Bill Inmon提出了数据仓库概念，并对为什么建设数据仓库和如何建设数据仓库进行了论述。Bill Inmon被称为数据仓库之父。
1.前言 数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理。元数据是关于数据、操纵数据的进程和应用程序的结构和意义的描述信息，其主要目标是提供数据资源的全面指南。元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源以及抽取和转换规则等，而且整个数据仓库系统的运行都是基于元数据的，是元数据把数据仓库系统中的各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体。2.元数据 2.1 元数据的概念 按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。 技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据。
业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息。 2.2 元数据的作用 在数据仓库系统中，元数据机制主要支持以下五类系统管理功能：（１）描述哪些数据在数据仓库中；（２）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（３）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；（４）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；（５）衡量数据质量。 与其说数据仓库是软件开发项目，还不如说是系统集成项目[1]，因为它的主要工作是把所需的数据仓库工具集成在一起，完成数据的抽取、转换和加载，OLAP分析和数据挖掘等。 3.数据仓库元数据管理现状 元数据管理的主要任务有两个方面：一是负责存储和维护元数据库中的元数据；二是负责数据仓库建模工具、数据获取工具、前端工具等之间的消息传递，协调各模
数据仓库和LOAP应用技术 传统数据库以及OLTP(On-Line Transaction Processing联机事务处理)在日常的管理事务处理中获得了巨大的成功，但是对管理人员的决策分析要求却无法满足。 因为，管理人员常常希望能够通过对组织中的大量数据进行分析，了解业务的发展趋势。而传统数据库只保留了当前的业务处理信息，缺乏决策分析所需要的大量的历史信息。 为满足管理人员的决策分析需要，就需要在数据库的基础上产生适应决策分析的数据环境——数据仓库(Data Warehouse)。 数据仓库系统是一个信息提供平台，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。其体系结构如下： 业务处理系统即是数据库去实现的即时记录的功能，在数据准备区进行ETF处理，数据经过抽取、转换之后加载到数据仓库中，因此也说数据仓库是利用的已经存在的历史记录去整合，是利用原有数据分析下一步行动的决策，是有风险的。分析完主题和数据元后建立数据模型（概念模型、逻辑模型、物理模型）并形成事实表和纬度表，然后通过粒度分析将历史记录先抽取整合，然后再根据决策者可能用到的数据集合分解成若干记录，以备不同决策者使用；再利用OLAP工具技术进行数据的分析导出。当然，这些都在了解了管理者即客户的需求之后进行的，或者是由企业的管理者自己进行的技术应用或分析。 模型设计的过程如下：
数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须要有强大的工具对数据仓库的信息进行分析决策。 On-line Analytical Processing(在线分析处理或联机分析处理)就是一个应用广泛的数据仓库使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速灵活地对当量的数据进行复杂的查询处理，并以直观的容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。具体的说，OLAP(联机分析处理)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。(OLAP委员会的定义) OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP是连接数据仓库和用户的桥梁，通过OLAP服务器用户可以很方便的浏览信息，进行决策！按照数据的存储方式进行分类，OLAP分为MOLAP，ROLAP，HOLAP三类。 OLAP支持最终用户进行动态多维分析、预测分析；切片和切块并在屏幕上显示，从宏观到微观，对数据进行深入分析；可查询底层的细节数据，在观察区域中选转，进行不同维之间的比较，在OLAP中有变量、维、维的层次、维成员、多维数组、数据单元等基本概念降，变量是从现实系统中抽象出来的，用于描述数据的实际含义；维是观察者观察数据的特定角度；维的层次是数据的某个维还可以存在细节程度不同的多个描述方面，称为维的层次；维成员是维的一个取值。如果一个维是多层次的，那么维成员就是不同维层次取值的组合。例如时间维具有年、月、日这三个层次，分别在年、月、目上各取一个值组合起来，就得到了时间维的一个维成员，如：2005年6月6日；多维数据集是决策支持的支柱，也是OLAP的核心，有时也称为立方体或超立方体。 0LAP使用三层的体系结构：数据库服务器、0LAP服务器和客户端工具。 第一层是数据仓库服务器，它实现与基层运营的数据库系统的连接，完成企业级数据一致和数据共享的工作。 第二层是OLAP服务器，它根据最终客户的请求实现分解成OLAP分析的各种动作，并使用数据仓库中的数据完成这些动作。
北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士 一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史： 在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库： 前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区： 大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW）。什么是数据模型，就是满足整
浅谈数据仓库中的元数据管理技术 孙力君仇道霞方峻峰宋楠 山东省烟草公司信息中心 摘要：数据仓库是数据库的发展方向之一，对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念，重点阐述了元数据的概念、作用、CWM标准、来源，并就元数据具体应用进行了初步的研究和探讨。 关键词：数据仓库；元数据； 1. 引言 随着市场竞争的越来越激烈，烟草行业的信息化建设不断的深入发展，全行业形成了“以信息化带动烟草行业现代化建设”的基本共识，明确了“统一标准、统一平台、统一数据库、统一网络”，逐步实现系统集成、资源整合、信息共享的信息化建设总体要求，走过了“由基础性向应用性、由局部性向全局性、由分散性向集中性建设”的三个转变历程，初步形成了“数字烟草”的行业信息化建设格局，既对行业数据中心的建设提出了迫切的要求，也为行业数据中心建设奠定了坚实的基础。 随着数据库技术尤其是数据仓库技术的发展，人类能更容易获得自己需要的数据和信息，由于元数据是数据仓库中非常重要的组成部分，因此讨论和研究元数据在数据仓库中的作用和应用，具有非常重要的意义。 元数据管理是山东烟草数据中心建设的重要组成部分，元数据管理平台为用户提供高质量、准确、易于管理的数据，它贯穿数据中心构建、运行和维护的整
个生命周期。同时，在数据中心构建的整个过程中，数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节，均需要通过相应的元数据的进行支撑。元数据管理的生命周期包括元数据获取和建立、元数据的存储、元数据浏览、元数据分析、元数据维护等部分。 通过元数据管理，形成整个系统信息数据资的准确视图，通过元数据的统一视图，缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据，梳理业务元数据之间的关系，建立信息数据标准完善对这些数据的解释、定义，形成企业范围内一致、统一的数据定义，并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。完善数据中心的基础设施，通过精确把握经营数据来精确把握瞬息万变的市场竞争形式，使山东烟草在市场竞争中保持优势。 总的来说，元数据管理平台集成相关的元数据，形成企业的全局数据视图，提供企业级共享元数据的平台，是烟草业务系统的基础设施，对业务系统的发展、应用和数据质量的提升有着深远影响。 2.数据仓库概述 目前有关数据仓库的概念有多种，其中最经典的，引用最为广泛的定义是W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出的，他指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。[1] 之所以要引入数据仓库，是因为随着信息时代的到来，如何从大量已存在的数据中提取出自己所感兴趣的信息并进行分析和预测越来越成为企业管理者和决策者所关心的问题。为了更好的进行管理和决策，许多企业都选择了数据仓库，利用数据仓库可以对各种源数据进行抽取、清理、加工
数据仓库技术与应用 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】
文章编号 :5(2004 03 收稿日期 :27 基金项目 :教育部高等学校骨干教师资助计划项目 (GG 28 作者简介 :项军 (19792 , 男 , 四川绵阳人 , 空军工程大学导弹学院计算机工程系硕士研究生 , 研究方向 :智能信息处理与人工智能 ; 雷英杰 (19562 , 男 , 陕西渭南人 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向 :智能信息处理 , 模式识别 , 人工智能。数据仓库技术与应用 项军 , 雷英杰 (空军工程大学导弹学院 , 陕西三原 713800 摘要 :对数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等几个概念做了详细的介绍 , 在此基础上提出适用于电信系统应用的设计思想 , 详细介绍了该系统的系统结构、关键技术的实现和各子系统功能。关键词 :数据仓库 ; 联机分析处理 ; 数据挖掘中图分类号 :文献标识码 :A The T echnique and Application of Data W arehouse XI ANGJun ,LEI Y ing 2jie (Missile Institute of Air F orce Engineering University ,Sanyuan 713800,China Abstract :This paper introduces the concepts of data warehouse ,on 2line analytical processing and data mining ,puts forward the design thought of telecommunication system and briefly introduces the system structure ,the key techniques of the system and the functions of each sub 2system. K ey w ords :data warehouse ;on 2line analytical processing ;data mining 0引言
数据仓库中元数据的管理M etadata M anagem en t i n a Data W arehouse 同济大学计算机科学与工程系(上海200092) 史金红 吴永明 【摘要】 介绍了数据仓库中四种基本类型的元数据,说明了不同类型元数据的收集和维护方法,并着重对分布式元数据的集成和管理进行了详细的阐述。 关键词:数据仓库,数据商场,决策支持,元数据 【Abstract】 T h is p ap er in troduces fou r typ es of m etadata and the m ethods of co llecting and m ain tain ing them.It focu ses on the m etadata m anagem en t and in tegrity. Key words: da ta warehouse,da ta mart, dec ision support,m etada ta 1 引言 随着社会的发展和计算机技术的进步,人们已不满足于用计算机只作简单的数据处理和事务处理。进一步用现有的数据进行分析和推理,从而为决策提供依据的需求导致了决策支持系统(D SS)的出现。90年代以来计算机技术、网络技术和数据库技术的迅速发展为D SS提供了必要的技术环境, OL T P和办公自动化普遍应用积累的大量数据为D SS提供了必要的数据基础,日趋激烈的市场竞争促进了各级管理和决策人员对D SS的实际需求,因此自从1991年W.H.Inm on提出数据仓库的概念和1993年E.F.Codd提出OLA P概念以来,已有许多商品化的数据仓库管理系统和联机分析处理工具软件面市。以上诸因素的共同作用促成许多公司、机构纷纷为提高自己的竞争能力建立数据仓库系统以进行决策支持。 元数据是成功的数据仓库的重要组成部分,它可以帮助数据仓库项目小组明确而全面地理解潜在数据源的物理布局以及所有数据元的业务定义,帮助数据仓库用户有效地使用仓库中的信息,帮助数据库管理员了解某些表的变化将对数据仓库产生怎样的影响以及不同商业过程对应的应用等等。项目小组在开发过程中应当识别元数据并将它收入到元数据商店中,实施适当的过程捕作企业数据结构和应用的变化,从而修改相应的元数据,并向用户提供适当的工具访问元数据。 2 元数据的基本类型 元数据按照其用户可以分为技术元数据和商业元数据。技术元数据提供给数据仓库的技术人员,数据仓库技术人员在仓库的开发和维护中使用这类元数据。商业元数据是商业用户在仓库中寻找他们所需商业信息的一个辅助。但是,技术人员可能也需要访问几种类型的商业元数据,如和商业用户讨论信息需求和建立企业的数据模型。同样,商业用户也需要尝试高水平的技术元数据。 元数据按其内容可以分为四个基本类型: 1)关于数据仓库潜在数据来源的信息,包括现有的业务系统、可得到的外部数据和目前手工维护的信息。例如,一个组织可以从中识别数据来源的潜在仓库数据源有:几个现有的应用程序,由财务部门保存的基于PC机的电子报表,从某一卖主处购买的销售数据,目前由顾客服务部门在纸上保存的顾客联系记录。 2)关于数据模型的信息,包括业务实体、关系、企业规则和企业数据模型。 3)关于业务数据与仓库数据结构间的映射信息。只要那些来源中的一个数据元与仓库建立了映射关系,就应该记录下这些数据元间的逻辑联系以及发生的任何变换或变动。 4)关于数据仓库中信息的使用情况。了解这类信息对更好地调整仓库性能、更多地利用现有查询以及理解仓库中的信息怎样用于解决企业问题是很重要的。 3 元数据的收集和维护 在适当的时间收集适当的元数据是成功实施元数据驱动的数据仓库的基础。为保证较高的准确
数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、单项选择题 1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（ C ） A．数据、模型、技术 B．算法、技术、领域知识 C．数据、建模能力、算法与技术 D．建模能力、算法与技术、领域知识 2.关于基本数据的元数据是指: ( D ) A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息； B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息； C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息； D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。 3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: ( A) A．OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高 B．OLAP的最终数据来源与OLTP不一样 C．OLTP面对的是决策人员和高层管理人员 D．OLTP以应用为核心，是应用驱动的 4．将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( C ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘5．下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( D ) A.变量代换 B.离散化 C. 聚集 D. 估计遗漏值 6.在ID3 算法中信息增益是指（ D ） A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵减少的程度最大 7.以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A ) A. C4.5 B. KNN C. Bayes D. ANN 8.以下哪项关于决策树的说法是错误的（ C ） A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B．子树可能在决策树中重复多次 C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 D．寻找最佳决策树是NP完全问题 9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000，现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是（ A ） 页9 共页1 第 A. 0.25 B. 0.375 C.0.125 D. 0.5 10.在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是：( D ) A.有放回的简单随机抽样 B.无放回的简单随机抽样