BI分析模型方案

医院BI系统解决方案说明书目录1前言 (4)1.1目的 (4)1.2适用范围 (4)1.3读者对象 (4)2BI概况 (4)2.1BI建设意义 (4)2.2BI系统架构 (5)2.3BI门户需求 (7)2.4BI特色与优势 (7)3需求分析与应用设计 (8)3.1门诊业务分析 (8)3.1.1门诊用药排名 (8)3.1.2挂号量交叉表 (9)3.1.3门诊人次交叉表 (9)3.1.4挂号分析 (10)3.1.5预约挂号分析 (10)3.1.6医生病人病种情况分析 (11)3.1.7专家出诊情况分析 (11)3.1.8医生挂号查询 (12)3.2住院业务分析 (13)3.2.1住院业务 (13)3.3手术业务管理 (16)3.3.1手术效率分析 (16)3.3.2术间开台时间分析 (17)3.3.3手术费用分析 (17)3.4辅助检查分析 (19)3.4.1辅助检查预约效率分析 (19)3.5药品物流管理 (19)3.5.1药库出入库统计 (19)3.5.2药库出入库明细 (20)3.5.3药房出入库统计 (21)3.5.4药房出入库明细 (21)3.5.5药品价格变动记录 (22)3.6人力资源分析 (23)4仪表盘需求分析与应用设计 (23)4.1院长仪表盘 (23)4.1.1需求分析 (23)4.1.2应用设计 (24)5字典需求分析与应用设计 (24)6系统性能要求 (25)6.1整体要求 (25)6.2安全性需求 (25)6.3可靠性及高可用性需求 (26)6.4可维护性/扩展性需求 (26)6.5行业标准 (26)6.5.1软件工程规范 (26)6.5.2其它相关国家法规 (26)1 前言1.1目的本需求规格说明书为了让用户和软件开发者双方对系统的初始规定有一个共同的理解，使之成为整个项目开发工作的基础，特制定本软件需求分析说明书。

本文档主要对项目所包含的业务需求进行细致描述，明确项目的业务处理范围，并对系统的功能、输入输出数据和性能要求进行说明，力求准确、清晰、完整地反映用户的需求，使任务提出者与开发者双方对项目的需求有一个共同的理解，使之作为整个开发工作的前提。

医院BI解决方案1. 引言在当今快速发展的医疗行业中，医院面临着越来越大的挑战和需求。

医院管理层需要快速准确地获取和分析大量的数据来制定决策和优化业务流程。

为了解决这些问题，医院需要一种强大的BI（Business Intelligence）解决方案，以帮助管理层实时了解医院运营状况并做出正确的决策。

2. 医院BI解决方案的重要性医院BI解决方案是指通过收集、整合和分析医院内部和外部的各类数据，为管理层提供实时的、全面的信息，帮助他们更好地了解医院的业务现状和趋势，并进行决策和规划。

以下是医院BI解决方案的重要性：•增强决策支持：医院管理层可以通过BI解决方案从各种维度对医院各项指标进行监测和分析，快速定位问题并及时采取措施，提高决策的准确性和有效性。

•提高运营效率： BI解决方案可以帮助医院实现自动化的数据收集和分析，减少人工操作，节省时间和人力成本。

•优化资源配置：通过BI解决方案，医院管理层可以及时了解各科室的工作量和资源使用情况，从而合理调度和配置医疗资源，提高资源利用率。

•改进患者体验：通过BI解决方案，医院管理层可以了解患者的就诊经验、满意度等信息，及时发现问题并进行改进，提升患者的整体体验。

•支持战略规划：医院BI解决方案可以提供全面的数据分析和预测，帮助医院管理层制定长远战略规划，并进行业务拓展。

3. 医院BI解决方案的关键组成部分医院BI解决方案由以下关键组成部分构成：3.1 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是医院BI解决方案的核心组成部分。

它是一个集成、持久、主题导向的数据存储系统，用于存储医院内部和外部的各类结构化和非结构化数据。

数据仓库通过数据抽取、转换和加载等过程，将来自各个数据源的数据整合到一个一致的数据模型中。

3.2 数据清洗与整合数据清洗与整合是将原始数据进行清洗、转换和整合的过程。

它包括数据去重、数据格式转换、数据集成等操作，确保数据的一致性和准确性。

商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。

2 统一调度62。

3 监控72。

4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。

1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。

4 数据挖掘104。

前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。

2 企业报表ReportNet164。

3 KPI企业关键指标254。

4 报表预警与分发264。

5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。

商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。

其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。

其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。

商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。

先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。

医疗行业BI解决方案目录1 背景 (2)1.1 数据现状与应用需求分析 (3)1.2 应用场景分析方法 (3)1.3 建设目标 (5)2 医疗BI解决方案 (5)2.1 医疗BI应用规划 (5)2.2 医疗应用解决方案简介 (10)2.2.1 全院KPI分析 (10)2.2.2 临床药事（阳光用药）分析 (14)2.2.3 医保分析与实时监控 (19)2.2.4 病案首页 (23)2.2.5 门诊分析 (27)2.2.6 医生工作质量分析 (29)2.2.7 物品管理 (33)1 背景全国的医院信息化建设工作，从1993年已经开始。

近20年来，在我们对信息化建设工作的不断摸索和创新，新的挑战也已经渐渐浮现。

在单纯把信息数据化、把数据统计、把统计展现的工作之后，我们面对是的信息的“孤岛化”和“烟囟化”。

随着信息的工作的进行，这两种情况也日益严峻，对已有的系统改建和即将建立的系统建立思路来了巨大的挑战。

无论是系统改建还是新系统的建立思路，都需要花费巨大的人力、物力的投入。

为了解决这个问题，我们设计在基于现有系统上，对多系统进行多源的数据抽取，清洗后关联整合，把系统集成一个大的数据平台。

并基于现有系统中的逻辑提出最优化的数据主键，为将来新建系统中提供指导与建立思路，以最少的资源投入从根本上解决数据“孤岛化”与“烟囱化”。

通过BI系统的建设，从医院价值层面建立医院统一的管理应用分析体系，统一医院的管理分析指标体系，做到一个数据只有一种解释，全面提升医院的管理和经营决策响应能力。

整合医院的数据资源，满足各应用的数据资源调度需求，建立统一的数据服务平台，提升医院数据服务管理能力，做到数据来源可追踪、去向可追踪，满足各层机构、各条业务线、各个部门的战略、战术层面及操作层面的数据需求。

建立统一的用户视图，帮助用户在统一平台下工作，系统提供良好的功能及数据权限管理。

医院内部存在着各种系统，如HIS、LIS、PACS和EMR等，由于各个医疗厂商普遍缺少统一的标准，它们的产品无论是数据结构，还是数据库平台大都不同，所以各个系统就形成了一个个信息孤岛，这给数据共享和全面分析利用带来很大的问题。

RFM客户分析模型RMF模型是一种常见的客户分析模型。

RFM是三个英文单词的简称，分别是最近一次消费（Recency），消费频率（Frequency）以及消费金额（Monetary）。

RMF模型使用这三个元素来对客户的消费行为进行衡量，用于评定客户对企业的价值。

RFM模型三要素• 最近一次消费最近一次消费（Recency）指的是上一次客户购买产品的时间，或上一次使用应用的时间。

最近一次消费时间距离当前时间越近，说明客户对企业提供的产品或服务的印象越深刻，能再次购买企业产品或服务的可能性也相对越高。

• 消费频率消费频率（Frequency）指的是客户在某一时间段内购买产品或服务的次数。

它可以反映出客户与企业品牌之间的亲密度关系。

• 消费金额消费金额（Monetary）指的是客户在一段时间内累计购买企业产品或服务所花费的总金额。

根据“二八定律”，公司80%的收入来自于20%的顾客，消费金额可以反映出某些大客户对企业的重要性。

RFM客户分析模型实际上就是根据这三个要素对客户表现情况进行评分，之后根据得分情况对客户的价值进行划分，使得企业对其客户群情况有一个综合了解，以便推针对不同客户群推出具有不同特点的营销推广和产品服务，从而获得更高的利润。

设定要素评级标准如果企业打算采用RFM模型对客户进行分析，首先需要明确每种要素评定等级，以便以此为依据对每个客户进行评分。

在Power BI中可以输入下图所示的评分表单，用来对客户进行评级。

计算最近一次消费时间获取最近一次消费时间，实际上就是对以客户为单位，按照消费时间进行排序，然后返回消费时间最近的数据即可。

对于下图所示的这种类型的销售记录表单，可以通过创建一个计算列，使用MAXX函数，FILTER函数，以及EARLIER函数来获取每个客户最近一次消费时间。

LastOrderDate =MAXX (FILTER ('Sales SalesOrderHeader','Sales SalesOrderHeader'[CustomerID]= EARLIER ('Sales SalesOrderHeader'[CustomerID])),'Sales SalesOrderHeader'[OrderDate])在这个公式里，FILTER函数的目的是限制MAXX函数查找OrderDate最大日期的作用范围，也就是给MAXX函数规定运行的上下文。

企业如何建立有效HR-BI分析模型近年来，伴随企业量化管理需要，顺应这一需求数据分析系统BI(Business Intelligence,商业智能)工具在企业经营管理过程得到了广泛应用。

根据Gartner公司对1400名首席信息官(CIO)进行调查，结果显示商务智能BI将超过安全性而成为企业首要考虑技术问题，计划用于BI方面预算普遍增加，平均增幅可达5%左右。

目前，BI工具无论是在企业经营分析、财务分析等方面都已经取得了不俗实际应用表现，并拉开了在管理领域有效应用理论研究和应用实践序幕。

一般而言，企业在建立一套高效、完备HR-BI系统过程中并不会一帆风顺，会遇到各种影响项目成败问题。

接下来笔者将根据实践经验，对影响项目成败最关键问题，即HR-BI分析模型，进行深入探讨。

一、对HR-BI理解当前，许多企业已建立了自己人力资源管理系统，也累积了相当人力资源业务数据。

然而，正如业内那句老话"rich data, poor information” , 以前累积数据，并没有很好得到利用。

原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量数据记录格式不正确；同时，累计数据量相当庞大, 但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面掌握企业人力资源全貌，综合、全面、宏观信息支持，将是领导们关注对象。

而BI出现，解决了企业管理者这一问题。

商业智能(Business Intelligence, BI )通常被理解为将企业中现有数据转化为知识，帮助企业做出明智业务经营决策工具。

这种趋势对人力资源管理也提供了新工具。

同样道理，我们可以利用BI于人力资源管理领域，帮助HR经理通过多种方法察看数据，从而量化评价我们现有人力资源管理体系，为企业各级管理者决策提供有力HR数据支持。

HR-BI正是BI在人力资源管理决策分析过程中有效应用结果，是通过建立一套基于企业人力资源管理过程分析模型，利用BI分析统计功能强大和展现形式丰富特点，实现支持企业人力资源管理决策分析一套分析系统。

ERP系统与商务智能系统BI的设计方案商务智能BI采用先进技术，是企业信息化的新领域，是企业数据生命周期的第二阶段。

商务智能的实现依赖于大量的、准确的、真实数据；而ERP系统产生了大量的、准确的、真是的数据。

因此,将商务智能建立在ERP系统原始数据的基础上，使孤立、分散的企业数据按历史顺序彼此相关，并且按高效、易于提取的结构进行存储,让用户可以按不同的方法进行快速分析，不失为一种良好的企业决策支持解决方案。

本文从以下3个方面对ERP与商务智能整合应用的基本方案进行详细描述.1、关于分析主题的确定确定分析主题是成功实现ERP商务智能系统的第一步。

准确地确定分析主题首先要熟悉ERP的管理模式，通过对ERP相关业务流程的分析确定主题.确定分析主题的依据主要有：对ERP功能模块的分析、对ERP业务流程的分析、对相同类型企业发展战略的了解。

在实际的应用中，如果可以，最好能获得对企业历史数据的分析,便于概括地把握企业的“脉象”.通过对ERP理论和ERP管理模式的研究，针对一般ERP的核心模块和核心业务流程，本文概括了ERP系统的8个分析主题.1。

1 销售主题任务：准确及时地捕捉到销售信息,分析销售情况，对下一步的生产经营科学地进行决策。

主题解释：销售概况分析；销售通路分析；销售策略分析；销售员销售绩效分析；时间段销售分析；销售地区分析；客户销售量分析；客户分布分析;客户类型分析;公司销售成绩的多角度分析；销售规划及销售预测等。

1。

2 市场主题任务：把握市场动向，市场购买潜力和市场价格特点极其发展趋势。

主题解释：地区市场、行业市场的购买潜力分析；市场价格分析；市场趋势预测等。

1.3 产品主题任务：掌握产品的销售能力和销售潜力，合理安排产品结构。

主题解释：产品销售量分析;产品销售额分析；产品销售贡献率分析；产品结构分析；产品市场占有率分析；未销售产品分析；不良品原因分析;产品退货分析;产品获利情况分析;产品订购信息等.1。

保险行业的BI分析模型引言随着信息技术的快速发展和数据的爆炸式增长，保险行业也面临着越来越多的数据挑战与机遇。

在此背景下，保险公司逐渐开始关注并运用商业智能（Business Intelligence，BI）分析模型来帮助他们获取并利用数据价值。

本文将介绍保险行业中常用的BI分析模型，并探讨其应用和优势。

1. BI分析模型的概述BI分析模型是指在商业智能领域中，通过利用数据挖掘、数据可视化和业务洞察等方法，对大量的、离散的、非结构化数据进行分析和整合，从而生成有价值的商业决策支持信息的一种模型。

在保险行业中，BI分析模型可以帮助保险公司理解和改善其商业流程，优化风险管理，提高客户满意度，增加营销效果等。

下面将介绍保险行业中常见的BI分析模型及其应用。

2. 保险业务分析模型2.1 保险销售分析模型保险销售分析模型主要用于分析保险产品的销售情况，包括销售额、销售渠道、销售区域等。

通过对销售数据的分析，保险公司可以了解不同产品的销售状况，并基于分析结果进行相应的调整和优化。

2.2 保险理赔分析模型保险理赔分析模型主要用于分析保险理赔的情况，包括理赔金额、理赔原因、理赔时效等。

通过对理赔数据的分析，保险公司可以了解不同类型的理赔情况，并针对性地提供更好的服务。

2.3 保险风险评估模型保险风险评估模型主要用于分析保险风险的大小和概率，帮助保险公司评估风险的大小，并制定相应的保险策略和定价策略。

3. BI分析模型的应用案例3.1 保险产品推荐通过对客户的历史购买记录、理赔记录和档案信息等数据进行分析，保险公司可以利用BI分析模型来推荐适合客户的保险产品，提高客户满意度和忠诚度。

3.2 欺诈检测在保险业务中，欺诈案件经常存在。

通过对保险理赔数据进行分析，保险公司可以利用BI分析模型来检测出潜在的欺诈行为，帮助公司采取相应的防范措施。

3.3 保险精算分析保险精算是保险行业中的关键环节，通过对保险理赔数据和客户数据进行分析，保险公司可以利用BI分析模型来确定保费定价策略和风险管理策略，从而提高业务效益。

博科：商业智能（BI）的立体解析实施方案管理软件的实施一直是成功应用管理软件的关键，商业智能软件的实施，同样对商业智能系统的应用起到至关重要的作用。

商业智能的工作原理主要是两大部分：首先是对源数据的抽取、转化、集合，将分布在财务、物流、生产等各个部分的数据集中存储。

然后是依据管理模型对存储以后的数据进行多维多点的分析，以找到各数据之间的关联，提出管理的决策依据。

本文以博科商业智能--财务智能仓(BI-FIW)在上海帝高绒毛服饰有限公司的应用为例，从商业智能的数据仓库建设和智能系统实施两部分出发，阐述运用“立体解析实施法”实施商业智能系统的主要过程。

上海帝高绒毛服饰有限公司(简称帝高羊绒)是上海市唯一的一家具有从原料精梳加工、染色、纺纱、成衣全套生产能力的专业羊绒衫生产企业，公司创立于1989年1月，其产品“百纯帝高”羊绒衫不仅畅销全国，而且远销欧、美、亚等多个国家与地区。

帝高羊绒治理结构为董事会领导下的总经理负责制，在全国十几个省市拥有近200多个营业网点，管理涉及的地域范围和业务范相当广泛。

帝高羊绒的组织机构设置中国加入WTO以后，帝高羊绒凭借精湛的工艺技术和优良的产品品质，产品的国际市场竞争力日益增强。

随着公司不断发展，企业如何面对瞬息万变的市场环境，依据历史经营管理数据做出快速的经营决策，成为帝高羊绒管理者急需解决的问题。

2003年10月，帝高羊绒开始使用博科商业智能——财务智能仓系统(BI-FIW)，希望通过商业智能来建立起企业历史管理数据之间的相互关系，满足企业快速决策的管理需要。

数据仓库建设对企业自身来说，数据仓库的建设是一个系统工程，是一个不断建立、发展、完善的过程，通常需要较长的时间。

这就要求各企业对整个系统的建设提出一个全面、清晰的远景规划及技术实施蓝图，将整个项目的实施分成若干个阶段，以“立体建模、分部解析、过程评估”为原则，不仅可迅速从当前投资中获得收益，而且可以在已有的基础上，结合其他已有的业务系统，逐步构建起完整、健壮的数据仓库系统。

Power-BI因素分析法示例单价与数量是影响销售收入的关键因素。

当我们进行销售收入的同比分析时，一定希望知道，主要是因为单价的变动，还是因为数量的变动，造成了整体收入的变动？影响的比重有多大？同时，又希望同时能按品类或单品进行逐一分析。

下面，我们来看一下通过Power-BI制作的因素分析模型。

一、主要字段说明：单价影响=单价同比差值*当期数量，单价影响比重=单价影响/金额同比差值数量影响=数量同比差值*上期单价，数量影响比重=数量影响/金额同比差值最后，通过单价影响比重与数量影响比重即可知道到底是哪个因素对今年的金额影响最大。

行影响比重则为每行的金额增减对整体金额的影响比重。

如行维度为品类时，即为各品类的影响比重，如行维度为单品时，即为各单品的影响比重。

二、分析过程与结论：通过上例可以看出（下图），从整体来看，单价对收入的影响比数量的影响较大，在这两个因素的共同影响下，最终使收入同比大幅增长19.02%，共增长了9438万元，可以说，因为价格上涨的因素造成了业绩的上涨，而销量的上涨却仅仅在3%左右，如果销量无法取得大幅增长，而价格上涨又是不可持续的，所以业绩增长的压力还是非常大的。

我们再看一下到底哪些品类的单价变化导致业绩的变化影响较大？按单价影响排序即可一目了然：同样的方法，可以看到品类销量的影响：通过下图，则可以单纯从品类的角度来分析哪些品类对收入的影响最大：通过下图，即可看到单价影响最大的品类各单品的影响情况，同时，还可加入部门、机构等不同的筛选条件进行任意分析：通过下图可看到单价的同比变动情况。

通过下图可看到数量的同比变动情况。

通过下图可看到单价或数量的影响情况。

通过下图可看到行维度的影响情况。