目的:基于Power BI的大数据分析,构建医用耗材数据统计分析平台,为医用耗材管理提供数据支撑。方法:以Power BI商业智能软件为核心工具,数据仓库采用SQL Server 2016数据库软件,提取转换加载(ETL)通过结构化查询语言(SQL)脚本实现;数据...目的:基于Power BI的大数据分析,构建医用耗材数据统计分析平台,为医用耗材管理提供数据支撑。方法:以Power BI商业智能软件为核心工具,数据仓库采用SQL Server 2016数据库软件,提取转换加载(ETL)通过结构化查询语言(SQL)脚本实现;数据完成清洗并存储到数据仓库后,使用微软的数据库分析服务(SSAS)进行数据建模,在Power BI Desktop工具中创建报表,将报表部署到Power BI报表服务器,构建医用耗材数据统计分析平台。结果:数据统计分析平台能直观地反映出医疗机构在医用耗材使用上的全局视图,通过对不同时期的对比可发现医用耗材使用上的变化,并对异动情况进行监测。平台应用前骨科类材料用量每年以1%的涨幅上涨,平台应用后年增幅仅为0.6%,而冻干骨材料降幅达60%。结论:基于Power BI大数据分析构建的医用耗材数据统计分析平台能迅速响应医用耗材管理相关的政策和指令,并可根据医疗机构自身情况制定医用耗材管理方案,且能在执行后通过平台数据分析进行效果评价,使医疗机构的耗材管理工作更加科学有效。展开更多
文摘目的:基于Power BI的大数据分析,构建医用耗材数据统计分析平台,为医用耗材管理提供数据支撑。方法:以Power BI商业智能软件为核心工具,数据仓库采用SQL Server 2016数据库软件,提取转换加载(ETL)通过结构化查询语言(SQL)脚本实现;数据完成清洗并存储到数据仓库后,使用微软的数据库分析服务(SSAS)进行数据建模,在Power BI Desktop工具中创建报表,将报表部署到Power BI报表服务器,构建医用耗材数据统计分析平台。结果:数据统计分析平台能直观地反映出医疗机构在医用耗材使用上的全局视图,通过对不同时期的对比可发现医用耗材使用上的变化,并对异动情况进行监测。平台应用前骨科类材料用量每年以1%的涨幅上涨,平台应用后年增幅仅为0.6%,而冻干骨材料降幅达60%。结论:基于Power BI大数据分析构建的医用耗材数据统计分析平台能迅速响应医用耗材管理相关的政策和指令,并可根据医疗机构自身情况制定医用耗材管理方案,且能在执行后通过平台数据分析进行效果评价,使医疗机构的耗材管理工作更加科学有效。