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。     

财务决策支持系统中数据仓库的设计

数据模型设计是数据仓库建设的核心,本文提出一种医院财务决策支持系统架构模型,并完整地给出了每个模块具体的主要设计内容。并以三甲医院的财务数据为背景,采用数据驱动的手段,结合医院的需求,建立了医院财务业务模型中的合并报表模型和KPI分析模型,为医院财务决策支持系统数据仓库设计最终完成提供了基础。     

财务决策支持系统中数据仓库的设计

数据模型设计是数据仓库建设的核心,本文提出一种医院财务决策支持系统架构模型,并完整地给出了每个模块具体的主要设计内容。并以三甲医院的财务数据为背景,采用数据驱动的手段,结合医院的需求,建立了医院财务业务模型中的合并报表模型和KPI分析模型,为医院财务决策支持系统数据仓库设计最终完成提供了基础。     

数据仓库在教学管理系统中的应用研究

提出基于数据仓库的解决方案.以数据仓库及OLAP为工具实现教学管理系统,给出教学管理系统数据仓库的体系结构,并对数据仓库进行了详细的设计,其中主要给出事实表、维表以及多维数据模型的设计,采用SQL Sever 2000实现该数据仓库.为如何充分利用现有的数据为教学、管理和决策服务提供新的思路和途径.     

基于数据仓库三层架构的决策支持系统应用研究

数据仓库与联机分析处理(OLAP)技术已成为企业决策支持系统的关键.探讨了基于数据源、数据仓库及OLAP应用三层架构的决策支持系统的体系结构,并结合具体实例给出了系统设计和实现过程.     

基于数据仓库住院信息采集分析系统设计

通过分析现阶段的医院病案管理模式和数据仓库的特点,提出了基于数据仓库技术,构建住院病人信息采集分析系统的设计方案,并根据医院医疗管理信息的需求给出系统的总体结构、数据仓库的模型、数据转换和数据分析处理方法,并探讨了分布式数据仓库的设计和实现.     

银行数据仓库的系统设计与实现

企业中的数据存在于各个异构的传统数据库系统中,数据仓库是企业整合数据的一种有效途径。数据仓库使得企业的信息变得易于获取并且为企业决策提供可靠依据。然而建设一个企业级数据仓库是一项巨大的工程。根据数据仓库的特点和功能以及软件设计的模块化思想,提出一种三层数据模型结构,即面向企业全局视图的逻辑层数据模型(LDM)、面向数据处理的ETL数据模型和面向前台展示的分析层数据模型(ADM)并在银行系统中予以实现。     

基于ASP.NET的四层WEB应用模型设计与实现

针对常用的三层Web应用程序设计模型的不足，本文提出了一种四层模型，给出了数据访问层和数据实体层实现方法，并在ASP．NET技术基础上结合具体应用加以阐述。     

基层医院信息系统的数据库设计及优化

依据数据库建模及设计规范化的原则,结合医院信息数据库的设计要求,对医院信息系统数据库的总体结构进行了设计说明。给出了数据存储模型的整体规划、系统数据库的总体设计和实现。选择了最佳的数据库建模技术,对数据模型及实体进行描述。提出了医院信息系统数据库的性能优化策略。为构造基于多层体系结构、高运行效率的医院信息系统奠定基础。     

增量ETL过程中对删除数据实现装载的设计

使用ETL过程将数据源数据装载到数据仓库,大多数时候是向数据仓库中追加数据,但有时也需要删除一些数据,以维持数据仓库中数据的正确性.文章结合Oracle ETL工具的装载特点提出了一种对增量数据进行预处理的方法,以实现有删除数据的ETL装载,并给出了具体的设计.     

数据仓库的填充与访问

数据仓库是连接底层数据源与上层应用的枢纽。该文介绍了数据仓库的填充(与数据源的连接)和数据仓库的访问(与应用界面的连接)技术,包括与数据库数据源和非数据库数据源的连接以及采用组件工具访问数据仓库的方式和实现方法。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

基于数据抽取器实现数据挖掘

通过定义ＳＯＬ数据挖掘抽取器,设计了数据挖掘算法和数据库管理系统的接口的框架体系。并通过一个常用的数据挖掘算法简单贝叶斯算法说明了这种标准的ＳＯＬ数据挖掘抽取器的适用性。     

数据处理中的数据交换问题

为有效地解决实际问题,可能要使不同语言进行混合编程,这样就涉及到数据的传递和不同类型的数据文件之间的转换,这里讨论几种常用数据交换问题。     

数据仓库和数据挖掘

Making a business decision using data from severaldifferent enterprise databases can be complicated. Data warehousesconsolidate data into a central repository and give you the OLAP toolsnecessary to retrieve data pertinent to the solution.DefinitionA data warehouse is used to consolidate this data into a central storeand to arrange it to make analysis easier, which means the data is lessnormalized than your traditional application database. Data is typicallytransferred in batch to the centra…     

数据仓库中的数据提取

数据仓库的思想和工具在企业中得到了越来越广泛的体现和应用,在当前典型的数据仓库应用中,数据仓库的填充或者说数据的提取,转换和加载是设计人员遇到的最大挑战之一,预计在数据仓库的设计过程中,80％的努力都将用于此过程。该文从工程角度介绍了数据提取、转换和加载的过程和实现方式,并介绍了4种可灵活应用的数据提取方法。     

数据仓库中的数据集成转换

本文首先提出了数据仓库中数据集成的一个总体框架，然后列举了在数据转换中可能遇到的主要问题，最后根据这些转换规则，给出了一种描述性脚本语言来描述这些规则，继而给相应的处理模块解析处理。     

数据仓库与数据挖掘技术

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。     

数据仓库与数据挖掘技术

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.     

数据网格的数据管理策略

数据网格的目标是使数据密集型的高性能计算和数据密集型的数据共享事务处理及科学研究成为可能，数据网格主要包括数据存储系统和数据管理系统两大部分．数据管理系统对所存储的数据进行管理，主要包括数据的传送和复制等操作．文章对数据管理策略进行了详细的分类评述并且讨论了目前数据管理系统中的某些局限性和进一步的工作．