以主题为导向的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集，为业务管理提供决策支持。建立一个数据仓库，提升医院经营能力，对提高医院管理决策水平，加快医院科研进程，提高医院诊疗、教学质量，提升医院品牌服务能力，都会产生深远的影响。
1数据仓库技术介绍。
1.1数据仓库的定义：数据仓库是一个以主题为导向的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集，为业务管理提供决策支持。它的基本特征就是根据数据库，以主题为基础，物理存储数据。以数据库技术为基础的数据仓库技术，是人们对大量积累的大量数据进行数据分析和科学预测，逐步形成。
1.2数据仓库的两种分析工具：有两种类型的分析工具，OLAP(OnLineAnalyticalProcessing)和DM(DataMining)。OLAP通过DM技术，重点是对数据仓库中的数据进行多方面、多角度的分析处理。
而将重点放在深入挖掘数据仓库数据所蕴含的未知规律上。OLAP是一种利用技术手段发现和总结规律，OLAP是通过对某些猜测进行验证，发现规律，DM则是通过数据寻找隐含的未知规律。
2建立数据仓库的背景。
近几年来，随着医疗市场竞争的加剧，医院管理逐渐由传统的经验型转向科学的量化管理，尤其是医院的重大决策需要科学的数据分析。建立一套提升医院经营能力的数据仓库，不仅能有效支持医院管理决策，而且对于加快医院科研进程、提高诊疗水平和教学质量、提升医院品牌服务能力都具有重要意义。
3数据仓库建立流程。
3.1确定主题：数据仓库中数据的组织是宏观分析的主题，可以说主题定义的过程是数据仓库模型的建立过程，确定主题是数据仓库建设的首要目标。
3.2资料准备：①根据所确定的课题，建立相应的数据结构，建立相关事实表、维度表；然后相应地从数据仓库中提取相关表；②ETL处理来自HIS系统及其他外部数据源的数据(Extract)；变换(转移)和加载(加载)。
3.3建模模型：以医院业务运行机制为基础，采用数据挖掘(DM)工具提供的算法，对数据仓库中的数据进行选择，并选择相应的参数，生成主题模型。
3.4演化模型：使用OLAP工具，根据不同的参数，对相同问题产生的不同模型进行比较和评价。先建立一种相对最优模型，用业务语言进行解释，再利用软件工程的迭代法反复修正相对优化模型，直至得到一个满意的模型。
3.5使用模型：建立数据仓库的最终目的是从数据仓库中挖掘知识，总结出规律。利用模型，从数据仓库中找出一些知识和规律，有效地支持医院管理决策。
4主要功能是实现数据仓库。
4.1病人构成分析：该功能可对医院门诊、住院病人的组成进行分析，有针对性地采取措施，提高服务质量，从而增加门诊量和住院收容能力。
4.2就诊时间分析：该功能可分析门诊病人各就医环节的时间分布，分析病人的就医瓶颈，从而采取相应措施，减少病人就诊时间。
4.3药费构成分析：该功能可对整个医院、各个科室甚至每个医生的药费构成进行分析，有针对性地采取措施控制药费比例。
4.4单病种分析：本功能可分析单病种，包括单病种费用、住院天数、治疗方案等，使医生能够及时总结经验，找到最好的治疗方案，既可缩短就诊时间，又可减轻病人负担。
4.5成本效益分析：本功能可将各种不同系统的数据整合到数据仓库中，全面分析医院的成本-收益情况，挖掘医院业务利润变化的规律，真正把握医院经营现状，提高医院经济效益。
5小结
数据库技术是多学科交叉、综合应用的技术。“数据仓库”系统已成为现代医院不可或缺的基础设施之一，是现代医院运行支撑体系的重要组成部分，也是医院快速应对激烈竞争的医疗市场的有力保证。
