基于HIS的医院数据仓库设计与实现

随着数字化医院建设的发展,医院信息系统得到了广泛应用.如何对医院信息系统产生海量数据进行科学的分析处理以便为决策者提供决策支持已经成为医疗领域面临的新课题.对医疗领域的数据仓库和联机分析处理的部分设计开发过程和关键技术进行了研究,提出采用需求驱动和数据驱动相结合的设计方法,对医院信息系统中数据进行提取、建模,并建立多维数据集.最后,设计并实现了一个医院数据仓库实例.     

数据仓库系统中逻辑建模的方法研究

数据仓库是按照主题来建模的,由于数据仓库系统的原始需求不明确,无法确定系统的功能,因此不能采用功能驱动的开发方法进行数据仓库系统的开发,而只能采用数据驱动的方式。数据仓库的逻辑建模是系统开发过程中最重要的一步,是系统实现的基础和成败的关键。本文给出了数据仓库逻辑建模的一种解决方案。以此为基础,结合已有的业务系统,可以逐步构建出完整的、健壮的数据仓库系统。     

数据仓库质量及其应用

给出了数据仓库质量元模型的建模方法，提出了实现数据仓库应用质量、数据仓库数据质量的具体方法和数据防火墙的概念。     

一个专用ETL程序的实现

设计开发了应用于粮食行业数据仓库的ETL(Extract-Transform-Load)程序,支持关系数据库数据源和文本格式数据源。在对比分析了打时间戳、扫描增量文件、扫描日志、修改应用代码、“前”“后”映像文件比较五种数据增量方法后,用基于主键的记录比较的方法实现了数据的增量更新。ETL支持表的分拆和合并,弥补了数据仓库建模工具的不足,已在粮食行业管理信息与决策支持系统中得到应用。     

Oracle数据仓库解决方案概述

本文介绍了用Oracle的产品来做数据仓库的设计与开发要完成数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展示、数据仓库的维护和管理的五个过程。     

基于维度建模的MDSS多维模型设计

雏度建模是一种有效的建立数据仓库应用的建模方法.论述了维度建模的一般方法,并结合国家气象中心MDSS模型的设计,分析、讨论了维度建模中的一些关键技术问题,特别提出在构建物理模型的同时定义统计分析的计算方法,从而降低数据准备的复杂性,提高数据仓库建设的质量和访问效率.     

数据仓库模式版本的设计与实现

数据仓库的“非易失性”包括“事实数据非易失”和“模式数据非易失”两个方面,“时间”维度保证了事实数据的非易失性,而模式数据的非易失性需要在数据仓库中建立模式版本来实现。论文分析了数据仓库多维模式中应包含的主要元素及其关系,提出基于关系模型设计并存储数据仓库的模式版本,给出了模式版本的结构定义及其更新维护的实现方法。     

医院数据仓库数据模型设计

数据模型设计是数据仓库建设的核心,提出一种医院数据仓库数据模型的设计方法。以某一三甲医院的HIS数据为背景,采用数据驱动的手段,结合医院的需求,提出了医院数据仓库的三层数据模型,概念模型、逻辑模型、物理模型,并完整地给出了每个模型的具体的设计和主要内容。设计并实现了医院数据仓库的数据模型,并结合医院具体的数据给出了相应的实例。此医院数据仓库的三层数据模型易于理解和实现,为医院数据仓库设计最终完成提供了基础。     

医院数据仓库数据模型设计

数据模型设计是数据仓库建设的核心,提出一种医院数据仓库数据模型的设计方法.以某一三甲医院的HIS数据为背景,采用数据驱动的手段,结合医院的需求,提出了医院数据仓库的三层数据模型,概念模型、逻辑模型、物理模型,并完整地给出了每个模型的具体的设计和主要内容.设计并实现了医院数据仓库的数据模型,并结合医院具体的数据给出了相应的实例.此医院数据仓库的三层数据模型易于理解和实现,为医院数据仓库设计最终完成提供了基础.     

应用扩展元数据库方式解决数据仓库质量问题

数据仓库中数据的质量如何是直接关系到数据仓库系统成功与否的关键。扩展元数据库方式是解决数据仓库质量问题的有效方法。文章首先介绍了扩展元数据库,质量维度及质量模型,然后讲述了如何提高数据仓库中的数据质量,从而作为系统质量分析和质量驱动设计的基础。     

证券CRM系统中的数据仓库及其设计

数据仓库的正确实施是CRM系统成功的关键，也是众多CRM厂商关注的焦点。文中以证券CRM系统为研究背景，介绍了数据仓库技术及其特点，在阐明系统结构的基础上，论述了数据仓库的设计与实现过程，然后重点分析了数据仓库建模的三个层次，确定了OLAP技术的实现方式，最后结合实际，对数据仓库建设中的关键问题和解决方法进行论述。它能够帮助企业建立数据仓库，并在其中进行数据的分析与处理，这就是CRM系统区别传统数据库应用系统的关键。     

农民工医疗健康信息分析系统的维度建模设计

农民工医疗健康问题是政府长期关注的难题之一, 农民工医疗健康信息分析系统旨在对农民工医疗健康信息数据进行统计与挖掘, 辅助政府决策. 基于数据仓库中的维度建模理论, 结合农民工医疗保健需求及卫生服务活动特点, 建立面向数据分析的农民工医疗健康信息的多维数据模型, 对数据分析及挖掘的应用及方法进行初步设计, 为农民工医疗健康信息数据分析提供基础, 并为政府相关部门提供参考.     

企业数据仓库多维数据模型的建立

数据仓库是一种新的数据管理技术,能将企业内分散的原始操作型数据和来自外部的数据汇集和整理,为企业提供完整、及时和准确的决策信息。构建数据仓库系统的核心问题是如何建立复杂的企业数据模型。商务数据的本质是多维的,传统的ER模型已无法满足要求,而多维数据建模技术从维度、层次建模的角度有效地弥补了传统数据模型的不足。文章以多维数据建模技术为中心通过实例讨论了数据仓库中数据模型的一般建立方法,为解决构建企业信息系统提供了一种切实可行的方案。     

校园财务数据仓库系统的建立和OLAP应用

如何更加有效地利用事务处理系统产生的大量数据、使其发挥更大的价值，这是数据处理工怍的一个重要课题，笔者以所在学校为例讲述了校园财务数据仓库系统的建立和OLAI，应用。从数据粒度的选择、纯操作型数据的去除、模式的建立三个方面讲述了数据仓库的建模方法同时介绍了如何对多维组织后的数据进行切片、切块、聚合、钻取、旋转等操作。所介绍的方法对于在事务处理系统的基础上建立数据仓库系统、从以往的历史数据中挖掘隐藏的有价值信息,充分利用信息资源，辅助财务决策具有重要的意义。     

基于X3D的数据仓库与挖掘前端展示技术

论文讨论了将虚拟现实作为数据仓库与挖掘前端展示技术的实现方法,通过引入网络3D标准X3D,实现数据仓库与挖掘的三维展示并提供易于操作的实时交互;考虑到Web多维分析和查询等因素,提出了一种基于网络虚拟现实的数据仓库与挖掘的前端展示技术架构以及应用服务构造,并给出了一个实现示例。     

商业银行数据仓库建模研究与设计

数据仓库建模在商业银行决策支持过程中具有重要意义。文章从整个商业银行的业务和管理角度,阐述和分析了商业银行数据仓库建模的相关问题和解决方案：通过界定数据仓库系统边界和确定主要的主题域,获得稳固的概念模型;在最常用的雪花模型基础上融入面向对象思想,构建对象和雪花模型混合的数据仓库逻辑模型。对商业银行数据仓库的构建具有较好的参考价值。     

一种评估数据仓库设计质量的方法

数据仓库（Data Warehouse,DW）是支持决策管理过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合,它集成了源数据库（Database,DB）和其他平面文件系统的相关数据,以支持决策管理活动。数据仓库结构是一个多维模型,主要分星形、雪花星和星座形三种。有别于传统关系型数据库的设计,数据库仓库的设计往往以数据作为驱动,其设计的好坏,直接影响了数据仓库系统的建设与应用。文中提出了一种评估数据仓库设计质量的定量分析方法,主要是量化了和数据仓库有血缘关系的数据源的相关质量指标,就是通过分析所选取的表和属性两方面的数据质量（Data Quality,DQ）指标,最终联合这些指标以计算数据仓库设计质量的评估值。其中,分析数据源相关质量指标的过程,也可以支持数据库仓库的设计。     

数据库和数据仓库建模与建模CASE工具的设计实现

本文讨论了数据库和数据仓库的建模技术,数据库与数据仓库的关系以及数据仓库的数据库设计,介绍了一个可用于数据库和数据仓库的ＣＡＳＥ工具设计与实现。     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段,通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统,诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析,以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

银联数据仓库的设计与实现

本文针对银联的业务需求，设计了银联数据仓库的总体架构，并以交易情况主题为例介绍了银联数据仓库数据模型的设计过程。最后，在Windows NT平台，使用SQL-Server 2000实现了该数据仓库。