领导辅助决策支持系统(BI)

bi实施方案一、引言随着信息技术的发展和企业数据规模的快速增加，越来越多的企业开始重视商业智能（Business Intelligence，简称BI）的应用。

BI作为一种以数据为基础的决策支持系统，可以帮助企业有效地分析和利用数据，提供准确、全面的信息支持，助力企业在市场竞争中获得优势。

本文将为您介绍一个BI实施方案，帮助您了解如何有效地实施BI项目。

二、BI实施方案的步骤1. 定义需求BI项目的首要任务是明确企业的需求。

在此阶段，我们需要与企业管理层及业务部门进行深入的沟通，了解他们的需求和期望。

通过针对性的访谈和调研，了解业务流程、数据来源、信息需求等方面的情况，确保BI系统能够满足企业的实际需求。

2. 数据采集与整合在BI系统中，数据是关键的资源。

在数据采集与整合阶段，我们需要收集和整合企业内部和外部的数据，统一存储和管理。

通过构建数据仓库或数据湖等数据集成解决方案，实现多样化数据源的集成，确保数据的一致性和完整性。

3. 数据建模与分析数据建模是BI系统中的核心环节，通过对数据进行合理的建模和分析，实现对数据的深入挖掘和洞察。

在此阶段，我们需要运用数据挖掘和统计分析的方法，构建相应的指标体系和数据模型，并将数据可视化、报表分析等功能纳入到BI系统中。

4. 报表与可视化BI系统的最终目标是向用户提供生动、直观的数据分析结果。

在此阶段，我们需要将数据转化成易于阅读和理解的报表、图表、仪表盘等形式，帮助用户快速获取信息、识别问题和辅助决策。

同时，根据用户的需求，提供个性化的报表定制功能，让用户能够自主地创建适合自己的报表。

5. 部署与维护BI系统的部署与维护是BI项目的最后一步。

在此阶段，我们需要将BI系统部署到预定的硬件和软件环境中，并确保系统的稳定运行。

同时，我们还需要制定相应的维护计划，定期对系统进行监控和维护，及时解决潜在问题。

三、BI实施方案的关键成功因素1. 高层支持BI项目往往需要涉及到多个部门和决策层面，因此高层支持是BI项目成功的关键因素之一。

BI系统技术方案介绍本文档旨在提供一个关于BI（商业智能）系统的技术方案。

BI 系统是一种通过收集、分析和可视化数据来提供企业决策支持的工具。

通过使用BI系统，企业能够更好地理解其数据，并基于数据洞察做出更明智的决策。

技术架构本方案建议以下技术架构来支持BI系统的开发和运行：1. 数据采集层：用于收集和提取企业各个业务系统中的数据。

可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现数据的抽取和转换功能。

2. 数据存储层：用于存储采集到的数据。

常见的选择包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和大数据存储（如Hadoop、Spark）。

3. 数据处理层：用于对存储的数据进行清洗、转换和聚合。

可以使用数据处理工具（如Python pandas库、SQL查询）来实现。

4. 数据分析层：用于对处理后的数据进行分析和建模。

可以使用数据分析工具（如Tableau、Power BI）来实现。

5. 可视化层：用于将分析结果可视化，方便用户查看和理解。

可以使用报表工具（如Tableau、Power BI）或自定义开发前端界面来实现。

实施计划以下是BI系统技术方案的实施计划：1. 需求分析：与各业务部门合作，了解他们的数据需求和分析目标。

2. 技术选型：根据需求分析结果选择适合的技术工具和平台。

3. 数据采集：设计和实施数据采集策略，确保从各业务系统中提取所需数据。

4. 数据存储和处理：建立数据存储层和数据处理层，实现数据的清洗、转换和聚合功能。

5. 数据分析和建模：使用选定的数据分析工具对处理后的数据进行分析和建模。

6. 可视化设计：设计并开发可视化界面，展示分析结果。

7. 用户培训和支持：提供系统培训和技术支持，确保用户能够充分利用BI系统。

价值和好处通过实施BI系统技术方案，企业可以获得以下价值和好处：1. 数据驱动的决策：通过更好地理解和分析数据，企业能够做出更准确、更及时的决策。

2. 洞察业务运营：通过对数据进行深入分析，企业可以发现业务运营中的机会和挑战，并做出相应策略调整。

商业智能BI介绍商业智能（Business Intelligence, 简称BI）是一种能够帮助组织利用数据分析和数据可视化的技术和工具。

通过将大量的数据集成、整理和分析，商业智能可以支持管理层做出决策、优化业务流程以及发现潜在的商业机会。

本文将介绍商业智能的定义、组成部分、应用场景、实施步骤和未来发展趋势。

一、商业智能的定义商业智能是一种通过使用数据分析和数据可视化工具来帮助企业管理层做出决策的技术。

商业智能的目的是将大量的数据整合、分析和可视化，以提供决策者所需的信息，帮助他们更好地了解企业的运营状况，并做出基于数据的决策。

二、商业智能的组成部分⒈数据源：商业智能系统需要从各个数据源中提取数据，这些数据源可以是企业内部的数据库、Excel文件、日志文件等。

⒉数据仓库：商业智能系统需要将数据存储在一个集中的数据仓库中，以便进行分析和查询。

⒊数据整合：商业智能系统需要将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行统一的分析和查询。

⒋数据分析：商业智能系统可以通过各种分析方法和算法对数据进行深入分析，以获取有关业务情况的洞察。

⒌数据可视化：商业智能系统可以将分析结果以图表、报表等形式展现出来，便于决策者理解和使用。

⒍决策支持：商业智能系统的最终目的是为决策者提供有关企业运营状况和业务机会的信息，帮助他们做出明智的决策。

三、商业智能的应用场景商业智能可以应用在各种不同的场景中，以下是其中一些常见的应用场景：⒈销售分析：通过分析销售数据和市场趋势，帮助企业了解产品销售情况和市场需求，从而制定合适的销售策略。

⒉客户分析：通过分析客户数据，帮助企业了解客户群体的特征和需求，以便进行定向营销和客户关系管理。

⒊运营分析：通过分析企业的运营数据，帮助企业优化生产流程、降低成本和提高效率。

⒋财务分析：通过分析财务数据，帮助企业了解财务状况、盈利能力和风险风险等关键指标。

⒌市场分析：通过分析市场数据和行业趋势，帮助企业了解市场竞争状况和未来发展趋势，从而制定市场战略。

bi的价值和意义
BI即Business Intelligence（商业智能），它的价值和意义主要体现在以下几个方面：
1. **更好的决策支持**：BI提供了更好的数据可视化和分析工具，帮助企业更好地理解业务数据和趋势，从而更好地制定业务决策。

2. **更高效的业务流程**：BI可以优化业务流程，提高企业的生产效率和利润率。

例如，BI可以提供实时的业务数据监控和报表，使企业更快速地发现问题并做出决策。

3. **更好的客户体验**：BI可以帮助企业更好地了解客户需求和行为，从而改进产品和服务，提高客户满意度。

4. **更好的预测和规划**：BI可以利用历史和实时数据进行分析和预测，帮助企业做出更准确的预测和规划决策，从而更好地应对市场变化和竞争。

5. **解决数据孤岛问题，提升数据质量**：在数字化转型中，不同的业务端建设了不同的业务系统，导致信息孤岛严重，无统一的数据中心，数据处理能力弱，数据无法下沉。

BI可以将各业务端数据、第三方数据等进行整合，在一个统一的平台上完成全流程数据分析，提升数据质量，为数据赋能业务奠定基础。

总的来说，BI是一套完整的工具，它全面覆盖数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，帮助企业轻松构建数据应用，挖掘数据价值，驱动业务增长。

bi系统实施方案BI系统实施方案一、引言随着信息化建设的不断深入，企业对数据分析和决策支持的需求越来越迫切。

而商业智能（BI）系统的出现，为企业提供了更加高效、准确的数据分析和决策支持工具。

因此，BI系统的实施成为了企业信息化建设的重要组成部分。

本文将针对BI系统的实施方案进行探讨，以期为企业实施BI系统提供参考和指导。

二、BI系统实施的意义1. 提升数据分析能力BI系统能够帮助企业对海量数据进行整合、分析和挖掘，提升企业的数据分析能力，为企业决策提供更加准确的数据支持。

2. 优化业务流程通过BI系统，企业可以及时了解业务运营情况，发现问题并进行调整优化，提升业务流程的效率和质量。

3. 提高决策效率BI系统可以为企业领导提供直观、清晰的数据报表和分析结果，帮助他们做出更加科学、准确的决策，缩短决策周期，提高决策效率。

三、BI系统实施方案1. 确定实施目标在实施BI系统之前，企业需要明确BI系统的实施目标，包括提升数据分析能力、优化业务流程、提高决策效率等方面的目标，以便为实施工作提供明确的指导。

2. 选型与采购企业需要根据自身的业务需求和实施目标，选择适合的BI系统产品，并进行采购。

在选型过程中，需要充分考虑产品的功能、性能、稳定性、成本等因素，确保选型的合理性和科学性。

3. 数据准备与清洗在BI系统实施过程中，数据是至关重要的。

企业需要对现有的数据进行准备和清洗工作，确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析和挖掘工作奠定基础。

4. 系统集成与开发在BI系统实施过程中，可能需要进行系统集成和定制开发工作，以确保BI系统能够与企业现有的信息系统进行无缝对接，并满足企业特定的业务需求。

5. 培训与推广BI系统的实施不仅仅是技术工作，还需要对企业内部的员工进行培训，使他们能够熟练使用BI系统进行数据分析和报表生成工作。

同时，需要进行系统的推广和宣传，提高员工对BI系统的认知和接受度。

6. 运维与优化BI系统的实施并不是一次性的工作，企业需要建立健全的BI系统运维机制，对BI系统进行持续的监控和优化，确保BI系统能够持续稳定地运行，并满足企业的业务需求。

BI与大数据区别一、BI（商业智能）简介商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部的各种数据进行采集、整理、分析和展示，匡助企业管理者进行决策的一种信息化技术系统。

BI系统可以匡助企业发现潜在的商业机会、优化业务流程、提高决策效率，从而提升企业的竞争力。

二、大数据简介大数据（Big Data）是指规模巨大、复杂多样、难以通过传统数据库管理系统进行捕捉、管理和处理的数据集合。

大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据生成速度快以及数据价值密度低等。

大数据技术可以匡助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，并进行精准的决策支持。

三、BI与大数据的区别1. 数据来源BI系统主要依赖于企业内部的结构化数据，如企业的销售数据、财务数据、人力资源数据等。

这些数据通常存储在企业的关系型数据库中，可以通过SQL等查询语言进行提取和分析。

大数据则更加关注外部环境和非结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。

这些数据通常以非结构化形式存在，需要使用大数据技术进行采集、存储和分析。

2. 数据规模和处理能力BI系统通常处理的数据规模相对较小，普通是以GB或者TB为单位。

BI系统主要关注数据的整理、清洗和可视化，以支持企业决策。

大数据系统面对的数据规模通常是以PB或者EB为单位，远远大于BI系统。

大数据系统需要具备强大的数据存储和处理能力，能够处理高速、高容量、高并发的数据流。

3. 数据分析方法BI系统主要采用传统的数据分析方法，如数据挖掘、统计分析、报表生成等。

BI系统通过对历史数据的分析，匡助企业管理者了解过去的业务情况和趋势，从而进行决策。

大数据系统则更加注重实时和预测性分析。

大数据系统通过对实时数据的处理和分析，可以匡助企业及时发现和应对市场变化、客户需求等，从而预测未来的发展趋势。

4. 数据应用领域BI系统主要应用在企业的决策层和管理层，匡助他们进行战略规划、业务优化、绩效评估等。

智能决策支持系统研究与应用随着人工智能技术的不断发展，智能决策支持系统也成为了越来越多企业的重要工具。

智能决策支持系统可以帮助人们更快、更准确地进行决策，提高工作效率，改善决策结果。

本文将介绍智能决策支持系统的基本概念与分类、应用场景以及发展趋势。

一、智能决策支持系统的基本概念与分类智能决策支持系统是一种集计算机科学、人工智能、数学、管理等多学科知识于一体的辅助决策系统，通过数据挖掘、管理学、系统理论等方法，分析和处理大量数据，使得企业的决策更具科学性与准确性，降低企业的风险。

智能决策支持系统根据不同的决策形式和场景可分为以下几类：1. 商业智能系统（Business Intelligence System，简称BI）：BI是指通过大量的数据分析和挖掘，在企业内部绘制出一个完整的业务模型，从而更好地帮助管理层制定战略规划。

2. 决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）：DSS是一种基于数据的决策支持系统，可以帮助企业更快、更准确地预测未来变化，立即响应外界变化并优化企业整体经营决策。

3. 专家系统（Expert System，简称ES）：ES是一种基于人工智能的决策支持系统，主要采用类似专家的知识处理技术（Knowledge Processing Technology），将专业知识转换成计算机可以利用的知识，从而帮助人们更好地做出决策。

二、智能决策支持系统的应用场景智能决策支持系统广泛应用于各个行业的决策制定中，以下是几个典型的应用场景。

1. 市场营销决策在市场营销过程中，随着客户数据的不断积累，需要更好地利用数据进行市场分析，及时调整市场营销策略。

智能决策支持系统可以帮助营销人员更好地分析客户需求、行为数据等，制定更好的营销计划。

2. 生产运营决策在生产运营过程中，需要对生产数据、供应链数据、物流数据等大量数据进行及时分析。

智能决策支持系统可以帮助企业进行生产计划优化，提高生产效率，降低成本，进而为企业增加利润。

商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。

如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。

商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。

本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。

二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。

BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。

三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。

2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。

3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。

4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。

四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。

数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。

2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。

数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。

4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。

5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。

BI相关知识介绍什么是BIBI，即商业智能（Business Intelligence），是指通过将数据转化为有用的信息，帮助企业做决策和制定战略的一项技术和方法。

BI利用数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，帮助企业从海量数据中发现规律、趋势和商业机会，提供决策支持和管理指导。

BI的作用1.决策支持：BI通过分析和挖掘数据，提供决策所需的信息和报告，帮助企业管理层和决策者做出准确、科学的决策。

2.业务优化：BI通过对业务流程和运营数据进行分析，发现问题和瓶颈，提出优化建议，帮助企业提高效率和竞争力。

3.数据可视化：BI将数据以可视化的方式呈现，帮助用户更直观地理解数据，发现规律和趋势。

4.预测分析：BI利用数据分析和建模技术，进行趋势预测和模拟分析，帮助企业预测未来走势，制定相应战略。

BI的核心组成1.数据源：BI的数据源可以是企业内部的数据库、数据仓库，也可以是外部数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。

2.数据仓库：BI会将数据从不同的数据源中提取、清洗、整合，存储到数据仓库中，以供后续分析和挖掘。

3.数据分析：BI通过各种分析技术，如数据挖掘、统计分析等，对数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。

4.可视化工具：BI利用可视化工具将分析结果以图表、图像等形式展示出来，以帮助用户更直观地理解数据。

5.报告和仪表盘：BI生成各种类型的报告和仪表盘，呈现数据分析的结果，帮助用户做出决策和管理业务。

BI的应用场景1.销售分析：BI可以帮助企业分析销售数据，了解销售额、销售渠道、客户行为等，找出销售瓶颈和提升销售的机会。

2.运营分析：BI可以帮助企业分析供应链、生产效率、库存情况等运营数据，优化运营流程，提高效率和降低成本。

3.客户分析：BI可以帮助企业了解客户的需求和行为，进行客户细分和个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。

4.市场分析：BI可以对市场调研数据、竞争对手数据进行分析，帮助企业了解市场趋势、竞争对手动态，制定市场策略。

BI与大数据区别BI（Business Intelligence）和大数据是当前信息技术领域的两个热门话题，它们都与数据分析和决策支持密切相关。

然而，BI和大数据在概念、应用范围、数据处理方式等方面存在着一些明显的区别。

本文将详细介绍BI和大数据的区别，以便更好地理解它们的特点和应用。

一、概念定义BI是一种基于数据仓库和分析工具的商业智能解决方案，旨在匡助企业从海量的数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务优化。

BI通过数据的采集、整合、分析和展示，匡助企业管理者更好地理解企业的运营情况，发现问题和机会，并做出相应的决策。

大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，通常包含结构化数据和非结构化数据。

大数据的特点是数据量大、数据流速快、数据种类繁多，需要利用先进的技术和工具进行存储、管理、分析和应用。

大数据的应用范围广泛，包括商业、科学研究、医疗、金融等领域。

二、数据处理方式BI主要通过数据仓库和OLAP（联机分析处理）技术来处理数据。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史数据导向的数据集合，它存储了企业的核心业务数据。

OLAP技术则是一种多维分析技术，通过对数据进行切片、切块、钻取等操作，匡助用户从不同的维度和角度分析数据。

大数据的处理方式则更加复杂和多样化。

大数据处理涉及到数据的获取、存储、清洗、处理、分析和应用等多个环节。

在数据获取方面，大数据可以通过传感器、社交媒体、互联网等渠道采集。

在数据存储方面，大数据可以通过分布式文件系统（如Hadoop）、列式数据库等技术进行存储。

在数据处理和分析方面，大数据可以通过MapReduce、Spark等计算框架进行处理和分析。

三、应用范围BI主要应用于企业的决策支持和业务优化。

通过BI系统，企业管理者可以实时监控企业的运营情况，发现问题和机会，并做出相应的决策。

BI系统可以提供各种报表、仪表盘、数据可视化等功能，匡助用户更好地理解数据，并进行数据驱动的决策。

Bi的总结归纳经过多次的实践和总结，我对Bi的特点和实际应用进行了深入的归纳和总结。

以下是我对Bi的总结归纳：一、Bi的概念和特点Bi，即商业智能，是一种基于数据分析和数据挖掘技术的商业决策支持系统。

其主要特点包括：1. 数据驱动：Bi通过分析和挖掘企业数据，提供可靠的决策支持，帮助企业实现数据驱动的经营管理。

2. 高度集成：Bi整合了多种数据来源和分析工具，能够将分散的数据整合为一体，提供全方位的数据支持和决策分析。

3. 多维分析：Bi提供多维数据分析功能，可以从不同维度对数据进行切片和分析，帮助企业深入了解业务问题。

4. 可视化展示：Bi能够将复杂的数据和分析结果以直观的图表形式展示，帮助用户快速理解和把握关键业务信息。

二、Bi的应用场景Bi广泛应用于企业的各个领域，以下是几个常见的应用场景：1. 销售分析：Bi可以对销售数据进行细致的分析和监控，帮助企业制定销售策略、评估销售绩效并优化销售流程。

2. 客户关系管理：Bi可以分析客户信息和行为，帮助企业了解客户需求、提高客户满意度并实现精准营销。

3. 财务分析：Bi可以整合财务数据，分析企业的财务状况和业绩，帮助决策者进行财务规划和风险评估。

4. 供应链管理：Bi可以对供应链数据进行分析，帮助企业优化供应链流程、减少库存成本并提高供应链的运作效率。

5. 决策支持：Bi可以提供多维度的数据支持和决策分析，帮助决策者制定可靠的商业决策和战略规划。

三、Bi的优势和挑战Bi作为一种决策支持技术，具有多种优势，但也面临一些挑战：1. 优势：a. 提供及时的数据支持：Bi可以快速获取和分析企业数据，帮助企业及时了解业务情况，并做出相应决策。

b. 支持决策的科学化：Bi基于数据分析和挖掘技术，能够提供客观、可靠的数据支持，帮助决策者做出科学的决策。

c. 提升运营效率：Bi通过自动化的数据分析和报表展示，减少了决策者的工作量，提高了管理效率。

d. 支持战略规划：Bi可以对大数据进行深度分析，为企业的战略规划提供全面和准确的数据支持。

一，数据仓库,BI涉及到的相关概念1.DW:即数据仓库（Data Warehouse），是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策。

数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型(可以做钻取用,经常用到)和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。

2.DSS:决策支持系统(decision support system ，简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。

它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。

它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

3.数据字典（Data dictionary）：是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序源数据的目录。

数据字典是数据库的重要组成部分。

它存放着数据库所有的相关信息，对用户来说可能只是一组只读的表。

但是对于我们来说，数据字典越完善，越详细就越有助于我们流程开发的进行，深入的业务挖掘。

数据字典内容包括：(1)数据库中所有模式对象的信息，如表，试图，索引及各表关联关系(2)分配多少空间，当前使用了多少空间等。

(3)列的缺省值(4)约束信息的完整性(5)用户的名字，用户及角色被授予的权限。

用户访问或使用的审计信息(6)其他产生的数据库信息4.元数据：元数据（Meta Data）是关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。

同时元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。

为数据仓库的发展和使用提供方便。

元数据是一种二进制信息，用以对存储在公共语言运行库可移植可执行文件(PE) 文件或存储在内存中的程序进行描述。

密级：保密文档编号：2017DHCC0411LZX03文档名称：XXX医院信息系统项目BI详细设计XXX医院信息系统项目决策支持系统详细设计说明书版本：V 1.0 密级：保密最后修改日期：总页数：正文：附录：编制：校改：项目名称：XXX医院信息系统项目承建单位（乙方）：东华软件股份公司承建单位审核：项目经理建设单位（甲方）：XXX医院业务科室参评人员，见评审记录表信息中心医院主管领导监理单位：监理工程师生效日期：评审记录表评审日期：序号版本部门评审人评审意见123东华项目负责人意见：签字：医院主管领导意见：批批准人：批批准日期：修改记录表序号版本修改日期修改内容描述修改人12目录第一章概述 (6)1.1标准依据 (6)第二章项目要求 (8)2.1项目建设背景 (8)2.2项目目标 (8)2.3功能设计简介 (9)1. 决策支持管理平台功能 (9)2. 运营监控管理功能要求 (11)3. 指标管理功能要求 (11)4. 多维分析功能要求 (12)5. 报表分析 (12)6. 财务管理 (13)7. 统计管理 (13)8. 平衡计分卡 (14)2.4非功能设计原则 (15)第三章项目技术设计要求 (16)3.1用户管理要求 (16)3.2用户界面要求 (16)3.4数据管理 (16)3.5 ETL管理 (16)第四章概要设计 (18)4.1软件总体架构 (18)4.1.1系统整体模型 (18)4.1.2 系统设计编码过程示图 (18)4.1.3 系统架构 (19)4.1.4 系统流程图 (19)4.2出入转主题概要设计 (20)4.2.1 ETL初始化 (20)4.2.2 ETL程序执行方法 (21)4.2.3 ETL整体流程图 (21)4.2.4 数据库设计 (22)4.2.5 主题框架 (22)4.3挂号主题概要设计 (24)4.3.1 ETL初始化 (24)4.3.2 ETL程序执行方法 (25)4.3.3 ETL整体流程图 (25)4.3.4 数据库设计 (25)4.3.5 主题框架 (26)4.4门诊处方发药概要设计 (28)4.4.1 ETL初始化 (28)4.4.2 ETL程序执行方法 (28)4.4.3 ETL整体流程图 (28)4.4.4 数据库设计 (29)4.4.5 主题框架 (30)4.5门诊收入概要设计 (34)4.5.1 ETL初始化 (34)4.5.2 ETL程序执行方法 (34)4.5.3 ETL整体流程图 (34)4.5.4 数据库设计 (35)4.5.5 主题框架 (35)4.6住院处方发药概要设计 (37)4.6.1 ETL初始化 (37)4.6.2 ETL程序执行方法 (37)4.6.3 ETL整体流程图 (37)4.6.4 数据库设计 (38)4.6.5 主题框架 (38)4.7住院就诊概要设计 (40)4.7.1 ETL初始化 (40)4.7.2 ETL程序执行方法 (40)4.7.3 ETL整体流程图 (40)4.7.4 数据库设计 (41)4.7.5 主题框架 (41)4.8住院收入概要设计 (43)4.8.1 ETL初始化 (43)4.8.2 ETL程序执行方法 (44)4.8.3 ETL整体流程图 (44)4.8.4 数据库设计 (44)4.8.5 主题框架 (45)附件： (46)第一章概述1.1标准依据1.全国卫生信息化发展规划纲要（2003-2010年）2.健康档案基本架构与数据标准（试行）卫生部2009年5月3.基于健康档案的区域卫生信息平台建设指南(试行) 卫生部2009年5月4.电子病历基本架构与数据标准(试行) 卫生部2009年12月5.基于健康档案的区域卫生信息平台建设技术解决方案（试行）卫生部2009年12月6.医院信息系统基本功能规范卫生部2002年4月7.中国C-PACS标准（试用版）2005年1月8.DICOM3.0标准（含中文版）9.Health Level 7 《The 2009 Health Level Seven V3 Publication》10.国际疾病分类标准ICD-9/ICD-10；11.国家食品药品监局认定的YY/T 0287标准12.GB 9361-88 计算机场地安全要求13.GB 15853.1-1995 信息技术-安全技术-实体鉴别机制第1部分：一般模型（ISO/ICE 9798-1:1991)14.GB 15853.3- 信息技术-安全技术-实体鉴别第3部分：用非对称签名的机制（ISO/IEC 9798-3:1997）15.GB 15851-1995 信息技术安全技术带消息恢复的数字签名方案16.GB 15852-1995 信息技术安全技术用块密码算法作密码校验函数的数据完整性机制17.GB 17859-1999 计算机信息系统安全保护等级划分准则18.GB/T 17901.1-1999 信息技术安全技术密钥管理第1部分:框架19.GB/T 17902.1-1999 信息技术安全技术带附录的数字签名第1部分:概述20.GB/T 17903.1-1999 信息技术安全技术抗抵赖第1部分:概述21.GB/T 17903.2-1999 信息技术安全技术抗抵赖第2部分:使用对称技术的机制22.GB/T 17903.3-1999信息技术安全技术抗抵赖第3部分:使用非对称技术的机制23.GB/T 18238.1-2000信息技术安全技术散列函数第1部分:概述24.中华人民共和国电子签名法25.中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例26.中华人民共和国电子签章条例27.信息技术安全技术信息安全事件管理指南第二章项目要求2.1项目建设背景根据《北京市卫生事业“十一五”发展规划》相关要求以及国家“十二五”规划纲要关于医疗卫生信息化建设按照”3521”的建设纲要,市卫生和人口计划生育委员会牵头由市财政拨款对全市公立医院包括新建的数字医院系统进行集中建设，从源头上统筹协调卫生信息化建设与发展，避免重复建设和短期行为，并建立集中管理的新模式，建立区域内医疗卫生信息共享和数据交流的标准和规范，为未来新建医院的数字医疗系统打下基础，并对整合其他现有数字医疗系统资源，制定标准和规范。

企业管理中的决策支持系统有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着日益复杂和多样化的决策挑战。

为了提高决策的准确性和效率，各种决策支持系统应运而生。

这些系统利用数据、模型和分析工具，为管理者提供有价值的信息和建议，帮助他们在瞬息万变的市场中做出明智的决策。

接下来，让我们一起探讨企业管理中常见的决策支持系统。

一、管理信息系统（MIS）管理信息系统是一种基础的决策支持工具，它主要用于收集、存储、处理和报告企业内部的业务数据。

通过 MIS，管理者可以获取关于销售、库存、生产、财务等方面的实时信息，从而了解企业的运营状况。

例如，销售管理信息系统可以提供销售业绩、客户订单、销售渠道等数据，帮助管理者评估销售策略的效果，并制定合理的销售目标。

库存管理信息系统则能监控库存水平、货物流动和库存成本，为采购决策提供依据。

MIS 的优点在于它能够提供结构化和规范化的数据，使管理者能够快速获取关键信息。

然而，它的局限性在于主要提供历史数据和现状描述，对于预测和分析能力相对较弱。

二、决策支持系统（DSS）DSS 是专门为支持决策制定而设计的系统，它结合了数据库、模型库和决策工具。

与 MIS 不同，DSS 更注重于分析和解决半结构化或非结构化的决策问题。

它可以帮助管理者进行预测、优化和模拟，以评估不同决策方案的可能结果。

例如，在市场营销决策中，DSS 可以利用市场调研数据和消费者行为模型，预测新产品的市场需求和销售潜力。

在生产决策方面，它可以通过建立生产流程模型，优化生产计划和资源配置，降低成本和提高生产效率。

DSS 的关键组成部分包括数据库、模型库、方法库和对话管理系统。

数据库存储了与决策相关的数据，模型库包含各种分析和预测模型，方法库提供了决策方法和算法，而对话管理系统则负责与用户进行交互，理解他们的需求并提供相应的支持。

三、企业资源规划（ERP）系统ERP 系统是一种集成的管理系统，涵盖了企业的各个业务领域，如财务、采购、生产、销售和人力资源等。