BI实战派:医疗BI项目落地方案】的更多相关文章

任何BI项目面临的两大难题是项目价值和基础数据,BI项目应该给企业带来管理优化.业绩增长.医院面临的两大难题,一:绩效管理(奖金分配):二:医患关系:在医院开始自负盈亏时日常基本运营管理显得非常重要.从而有一些管理专家推出<医院精细化管理>,医院精细化管理最终还是一套理论它必须要由医疗BI项目来实现.在回忆我4年前做的<医院绩效管理>项目中,我找到了一个四年前2014年我自己原创的PPT<医院绩效管理>.现在看那时候做的PPT内容我自己都有点吃惊. 做绩效管理说白了就是…
什么是 gRPC? gRPC 的几种常见模式 在学习 gRPC 的时候,相信大家对于它的四种模式都有了解,我们来简单回顾一下: 简单模式(Simple RPC):这种模式最为传统,即客户端发起一次请求,服务端响应一个数据,这和大家平时熟悉的 RPC 没有什么大的区别,所以不再详细介绍. 服务端数据流模式(Server-side streaming RPC):这种模式是客户端发起一次请求,服务端返回一段连续的数据流.典型的例子是客户端向服务端发送一个股票代码,服务端就把该股票的实时数据源源不断的返…
杀手级特性 今年Power BI的几大杀手级特性的GA,可以让其构建完整的数据仓库/数据湖和BI分析一站式方案. Power BI Premium Per User-超低的价格 Large datasets in Power BI Premium-内置完整的SSAS引擎 Dataflows and Azure Data Lake Gen 2-与Azure数据湖集成,数据共享 XMLA endpoint-开放编程接口和第三方工具接入 DirectQuery for Power BI dataset…
在社会日益发展和信息化的过程中,已经发展处行业化.智能化的各类IT系统及子系统,如ERP.CRM.财务等等.实现经营流程数字化的同时,各行业企业的数据库日益庞大,医疗行业也不例外.我国医疗行业经过多年的建设和完善,已经形成初步的医疗服务体系.近年来,随着国家经济发展,国民要求提高生活水平的呼声提高,国家对医疗行业的要求更高一层,希望其实现全面信息化.   BI系统描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定,商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集.管…
焦棚子的文章目录 一背景 2022年即将到来之际,笔者准备在Power BI中做一个实战专题,作为实战专题最基础的就是demo数据,于是我们赠送大家一个300家门店,260亿+销售额,360万行+的零售企业Power BI实战示例数据作为开胃菜.后续我们围绕这个数据展开Power BI实战的交流,请关注后续文章.先看看数据规模. 附件下载地址:https://jiaopengzi.com/1435.html demo展示链接(用户名:pbirs,密码:pbirs):https://jiaopen…
深度解析SDN——利益.战略.技术.实践(实战派专家力作,业内众多专家推荐) 张卫峰 编   ISBN 978-7-121-21821-7 2013年11月出版 定价:59.00元 232页 16开 编辑推荐 1.<深度解析SDN——利益.战略.技术.实践>使用通俗易懂的语言全面深入介绍了SDN(软件定义网络),适合所有想了解下一代网络的读者阅读,特别是了解其发展背后的利益关系.技术实践等. 2.作者张卫峰作为一线SDN产品技术方向的把握者,跟ONF.OpenDayLight.OCP等组织有直…
2019元月新SAP项目落地记 ~ 追求绝对安全感,要求无缝衔接 ~ 元旦刚过,我就开始了新SAP项目的寻找之旅. 笔者追求绝对的安全感,以及新旧项目之间的无缝衔接.即不能让自己长时间的闲着无项目做,这种坐吃山空的状态,乃笔者的大忌,绝对要尽力避免! 所以笔者每次项目结束之前找新SAP项目,奉行的是积极主动的态度.首先是提前一个月开始着手张罗新项目,其次采取的是广撒网的模式,不仅仅咨询之前合作过的合作伙伴或者前项目同事以探讨再次合作的可能性,同时也会密切关注微信群里的诸多猎头发布的广告. ~ 蛋…
[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络…
What is Q&A? Sometimes the fastest way to get an answer from your data is to ask a question using natural language. For example, "what were total sales last year." Use Q&A to explore your data using intuitive, natural language capabiliti…
分表:垂直拆分.水平拆分 垂直拆分:根据业务将一个表拆分为多个表. 如:将经常和不常访问的字段拆分至不同的表中.由于与业务关系密切,目前的分库分表产品均使用水平拆分方式. 水平拆分:根据分片算法将一个表拆分为多个表. 如:按照ID的最后一位以3取余,尾数是1的放入第1个库(表),尾数是2的放入第2个库(表)等. 解决的问题:单纯的分表可以解决数据量过大导致检索变慢的问题. 分表无法解决过多并发请求访问同一个库,导致数据库响应变慢的问题.所以通常水平拆分都至少要采用分库的方式,用于一并解决大数据量…