医院数据分析系统？

首先，基于传统的关系型数据库进行大数量的查询分析时，这种OLTP的在线查询分析非常消耗资源和依赖于服务器的性能，查询结果等待时间很长。目前都是采用数据仓库或者是分布式计算的技术处理大数据的分析查询。

在大数据时代，医院需要新的数据分析系统，也需要一个新的对数据处理的方式，如果仍然采用传统的数据统计处理方式，可能满足不了数据日益增加的情况。
在大数据时代，数据分析系统需要以下几个条件和步骤：
1、首先是硬件基础平台的建设。需要能够提供大量的存储空间，计算能力又具备灵活、稳定和可靠架构的平台。例如IBM LINUXONE这类的基础设施平台。既可以提供强大的性能，I/O处理能力，又可以提供上前台虚拟机的能力，而且LINUXONE基于大型机架构，稳定性和可靠性无需多说。
2、大数据存储系统。如果你要使用大数据，除了硬件资源外，还需要考虑如何进行管理。医院的数据通常是几百TB或PB级。必须要具备一个好的数据存储架构，才能够在其上运行分析工具以及查询工具等。这类存储管理系统可以考虑Hadoop之类的软件。Hadoop是一个用于在计算机集群上分布式存储大型数据集的开源软件框架。Hadoop为任何类型的数据提供大量的存储，提供巨大的数据处理能力和处理虚拟无限并发任务或作业的能力。
3、数据清洗系统
在真正进行大数据分析之前，需要清理数据。拥有或创造一个干净，结构良好的数据集是必须的。使用数据清洗软件工具可以帮助细化数据并将其重塑为可用的数据集。这类工具可以使用DataCleaner。它可以将杂乱的半结构化和非结构化数据转换为干净可读的数据集。同时还提供数据仓库和数据管理服务。
4、最后是数据分析处理
数据分析是在数据库中发现洞察，数据分析的目的是对你手头的数据进行预测、建模和决策等。
对于医院的大数据，可以使用IBM SPSS Modeler。它提供了一整套专用于数据挖掘解决方案套件。这包括文本分析，实体分析，决策管理和优化。他们的五个产品提供了一系列先进的算法和技术，包括文本分析，实体分析，决策管理和优化。SPSS Modeler是一个重型解决方案，非常适合大型医院的需求。它可以运行在几乎任何类型的数据库，可以与其他IBM SPSS产品，如SPSS协作与部署服务和SPSS分析服务器集成。