HIS的医院数据仓库实例讲解是一篇介绍HIS的医院数据仓库的文章。文章中提到，HIS的医院数据仓库是一个用于整合和分析医院业务数据的系统，通过提高数据利用率和医院管理水平，实现了信息提取的优化和大量数据的利用 。

这篇文章的内容大纲包括：体系结构、模型构建、数据仓库实现、联机分析处理、医院数据仓库应用等 。

HIS的医院数据仓库体系结构包括以下几个核心组件:

- 数据源层(Source Layer):负责从医院的各个业务系统中提取数据，并进行清洗和转换。数据源可以包括门诊系统、住院系统、检验系统等。

- 数据存储层(Storage Layer):负责将清洗和转换后的数据存储起来，常用的存储方式包括关系型数据库、数据仓库和数据湖等。常见的数据分析和可视化工具包括数据挖掘工具、报表工具和可视化工具等。在使用这些工具进行数据分析和可视化时，需要根据具体的业务需求和用户需求进行选择和配置。

- 数据处理层(Processing Layer):负责对存储在上层的原始数据进行加工处理，如ETL(Extract, Transform, Load)过程。

- 查询分析层(Query & Analysis Layer):负责对外提供各种查询和分析功能，如报表查询、多维分析、OLAP等。

模型构建主题域分析主题域业务

在进行数据仓库建模时，我们需要首先确定主题域。主题域是指数据仓库中的一个特定领域，例如病人治疗方案、病人分布等。每个主题域都包含一组相关的业务过程，这些过程涉及到该领域的数据。

以下是一些常见的主题域及其相关业务过程：

1. 病人治疗方案：时间、科室、医生、医嘱、处方、治疗效果等。

2. 病人分布：时间、科室、地区、职业、年龄、性别等。

3. 门诊账单：时间、科室、病人身份、费用类别、病人来源等。

4. 住院账单：时间、科室、病人身份、费用类别、病人来源等。

5. 处方药品采购：时间、药房、药品、供应商、采购员等。

6. 药品销售：时间、药房、药品、病人、处方、医生等。

医院数据仓库部门主题分析15HIS的医院数据仓库实例讲解

除了以上提到的主题域之外，医院数据仓库还需要考虑医院信息系统(HIS)的数据集成。HIS是一个复杂的系统，包含了多个子系统和模块，如门诊挂号、住院管理、药品库存等。因此，在进行数据仓库建模时，需要对HIS的数据进行整合和清洗。

在进行维度建模之前，我们需要先确定维度建模技术。维度建模是一种特殊的逻辑设计技术，用于构建数据仓库模型。与数据库中的实体-关系(E-R)模型类似，维度建模试图采用一种直观的标准框架结构来表示数据仓库中的实体和属性之间的关系。通过维度建模，我们可以将数据仓库中的复杂结构转化为简单的维度表和事实表之间的关联关系。