用数据仓库技术辅助管理决策 

　　 决策支持系统(Decision Support System, DSS)是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的，Mittra教授将DSS定义为：“从数据库中找出必要的数据，并利用数学模型的功能为用户产生所需要的信息。”DSS正是沿着数据库和数学模型这两个重点发展，形成了数据仓库(Data Warehouse)和数据挖掘(Data Mining)技术。

 　　根据管理学原理，管理组织可以分层为基层管理（流程层）、中层管理和高层主管（决策层），垂直的为职能管理层，形成一个管理的金字塔结构。从信息化的角度看，基层管理处理的流程性工作较多；中层管理担负大量的基层数据汇总工作，并负责落实高层管理者的意见；高层管理的主要任务是决策，而决策的基础来源于基层和中层的汇总和反馈信息。

图10. 医院组织结构的金字塔模型

　　 对于高层管理者而言，传统的决策主要是依靠管理人员的经验和一些简单的统计方法。例如临床医务工作管理的指标性统计数字，包括床位使用率、床位周转率、单病种平均住院费用等，这都是评价临床效率的重要指标。近年来，临床质量管理发展出定量和定性相结合的方法，并建立了一些计算机协助管理模型，取得了不错的效果；在医院的财务管理方面，全成本核算引起了众多医院领导者的重视，这是医院从计划经济向市场经济过渡的必经之路。成本核算的计算并不复杂，其关键难点在于对医院财务管理的理解和原始数据的整理。

     
     图11：数据仓库的体系结构
    

　　在医院管理中，各个部门都有很多报表，这些是管理部门用于决策的重要数据。很多医院开展病人满意度调查，经过简单的统计学处理就可以得出十分有用的结果，指导医院改善服务质量。目前国内医院十分重视数据仓库技术的应用，纷纷尝试各种工具，并试验使用HIS保存的大量数据进行数据挖掘的试验，但还未见到大规模应用的报道。由于管理人员素质问题，尤其是中层管理人员的素质限制，科学、定量的管理需求十分有限，因而多数医院还没有决心投入大量人力、物力进行数据仓库的研究。国内对全成本核算的热情也说明，我们的大多数管理者还没有管理随机数据的需求和能力。