3同行回答
医院部门间的数据归口不一致是业务使然，是正常状态，如医务部门的数据统计口径和统计部门的数据统计口径往往是不一样的，如就诊人次数的统计，他们各自取的有可能是不同业务表的数据，医务部门可能统计挂号人次数作为就诊人次数，而统计部门统计的是医生看诊人次数作为就诊人次数。
面对这样的问题，个人理解应该从如下方面解决：
1、统一数据口径。要梳理医院现有各部门数据需求，充分分析研究各部门的数据需求所对应的业务目标，充分沟通协商，形成有效的、统一规范的统计数据集；
2、统一数据来源。业务数据统一汇聚在数据中心中，所有数据需求应从数据中心中获取，从而避免从不同业务系统获取数据导致的不一致情况。
这个问题现在是绝大部分医院面临的问题，我个人建议是划分业务域，建立指标库。
举个例子：
业务域：就诊、计费，业务活动：门诊就诊、门诊结算，原子指标：门诊就诊人次、门诊计算金额，派生指标：月度门诊就诊人次、月度门诊药品结算金额，复合指标：月度门诊药品均次费用。
针对这个例子结合业务域将原子指标归口科室：门办和财务科，那么通过原子指标衍生的派生指标和复合指标口径就可以保持一致。
需要注意的是：建立指标库的前提是要建立医院的数据资产，关键就是元数据、数据质量、数据血缘等。
现在很多行业做大数据都会面临这种问题。各部门分数不同的领域。所以在构建大数据之前，首先我觉得要明确的就是项目的架构，信息化逐渐的已经不再是企业的辅助系统。而是逐渐成为决策系统，要做大数据，那么首先要做的就是吧信息化做到一定的高度。底层的数据如病例，患者信息。医院信息还有综合的财务等信息要打通，这部分需要多个部门来配合，并且由独立的信息化部门来牵头完成的，梳理出数据的共性和特点。然偶建立公共的数据仓库。在根据业务的特点梳理出那些信息是需要进行挖掘的。
很多时候。大数据平台的逻辑构建要比物理建设更重要，要综合现有的数据资源。共同分析才能形成更好的思路。