仓库档案管理范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的5篇仓库档案管理范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

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在现阶段，各种档案管理系统主要是采取交易的方式，主要功能是检索和统计。后期的数据是没有任何进一步的开发和利用，随着数据的积累，数据的的丢失情况会越来越严重，而且产生了巨额的维护和维修费用，而且容易造成数据丢失更严重。为了更好地利用现有的信息和数据档案，充分反映这些数据的价值，这些数据被充分挖掘隐性知识，并进一步利用已迫在眉睫。数据库技术现在已经无法达到完成这个任务，要想对数据进行深入分析，充分发挥技术资料的作用，就要建立数据仓库，来对数据进行深入的挖掘和处理。采用数据挖掘技术技术，不仅能大大的提高档案的安全性，而且也使档案保存更加方便快捷。随着计算机技术的发展，数据存储量也快速增长，如何才能从这些随机的，不完整的，模糊的数据中提取隐含的数据的，数据挖掘技术就能做到。

现以学生党员档案管理系统为例，建立数据仓库，来详细讲解应用数据挖掘技术，如何来建立数据仓库。

1 学生党员的管理系统，主要是从以下几个方面逐步实现

首先，由学校组织，进行基层组织调研，分析学生党员的基本情况，然后取得的一部分的实际数据，对现有的数据库表进行分析，以了解该每个字段的意义和作用，进行需求分析和专题设计。接下来从数据库表结构有用的字段中，选择合理的事字段信息和三维数据。最后通过数据转换服务来构建数据仓库，通过SQL Server2005中分析服务器配置工具来配置基于多维的数据集，在这个过程中，数据处理的过程主要是通过微软的OLAP功能，通过SQL Server7.0中将数据整合进去，接口的可以选择OLAP的COM的接口，并通过一系列的服务给数据仓库的应用提供程序支持，开发人员可以使用Vc或其他语言开发用户前端客户端，数据透视表服务还允许在客户在本地上传地存储的数据。MMC提供调度、存储管理、监控、报警和核心管理服务的功能。在本设计中，我们使用SQL Server 2010作为数据仓库，可以采用Access和Excel可以作为数据展现工具，除了SQL Server还支持第三方数据展现工具。

2 在数据仓库的设计阶段，我们从以下几个方面来入手

2.1 确定事实表

事实表分为学生党员目录信息表，党员情况登记表，党员接收情况登记表表，学生党员注销登记表等内容，其中党员的目录表根据类别，时间等其他情况又可以具体的细分为若干个表格。

2.2 明确事实表的分割方法

我们的档案资料，例如，最常见的方式是采用全宗划分，这样首先将全年的档案按年度来划分，一年内的档案按档案形成的部门或档案使用的单位来进行划分，在这种划分条件下，档案库中的档案是按以年度的方式的存放的，一般情况下一个单位的档案文档有几十到几百卷，一年中卷的文件目录的记录条数大概有几千到几万条，这样我们在数据仓库中储存这些数据时，就可以以年度的方式来存储，在对存储的数据进行数据挖掘时，就可以只通过年度来进行处理，这样就提高了处理数据的湿度，对数据在进行更新，添加或删除等操作时，可以更加方便快捷。

2.3 事实表数据的添加、修改和删除

事实表里面的数据还应该具备追加、删除、修改等综合处理功能，在对数据仓库更新操作中，添加和删除数据是一个经常性的工作，这些操作使数据仓库的质量得到可靠地保证。在进行添加操作时，首先要确保数据仓库中的数据那些是新的，一般情况下可使用通过时间来进行判断。删除操作相对简单，使用起来也更加普遍，只要通过一些搜索语句就可以实现。数据仓库中的操作做中，修改数据的功能用的比较少，在修改过程中，应当注意表和其他数据之间的关联性，保证数据的完整性，注意处理表和表之间的关系。在数据仓库，在基础数据的上会形成一些综合性的数据，在对基础数据进行操作之后，综合数据也会产生变化，所以对基础数据进行添加、修改和删除等操作之后，对响应的综合数据也要进行对应的修改，以维持综合数据的准确性和一致性。

2.4 数据仓库中维的确定及建立，维是同类数据的集合

维的层次结构很清晰，我们可以很容易地指定规则对数据进行运算，在维内，它的层次结构也是很有顺序的，利用维的这种特点，我们在对数据仓库进行数据挖掘的时候，可以很明显的提高数据挖掘的速度，质量也能得到大大的提高。以档案数据仓库为例，我们可以以文件编号，借阅单位，档案的文类号这三者建立一个三维立方体，要改变三维立体方的大小，就可以通过上卷或者是下钻的方式，要显示三维立体方的一面，就可以通过切边操作来进行。

完成了以上步骤，就可以着手构建数据仓库，收集和分析有关具体操作的基础上来构建数据仓库的模型，基于该模型的试运行情况，来完善设计方案，然后进入到数据仓库的物理设计阶段，在进行物理设计的时候，要注意选择安全可靠的硬件平台环境。

参 考 文 献

[1]S.Sarawagi，M.Stonebraker.Effieient Organization of Large.

Multidimensional In Proc.of ICDE[J].ACM Record，1994（5）：207-208.

[2].

[3]中科永联高级技术培训中心，.

[4]Oracle.Oracle Warehouse Builder Transformation Guidel0g（10.2）[M].oracle，2005（08）.

[5]数据仓库之路，.

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中图分类号：R194 文献标识码：A 文章编号：2055-5200（2014）02-009-03

医院档案包括医院诊断、治疗、护理等医疗活动中形成的文字、图表、影像等诸多材料，是医院医疗业务信息的主要载体。经过系统归纳整理后可以为医院医疗、教学、科研提供丰富基础资料，通过病案分析和统计处理可以为医院管理提供一手的详实资料。

随着信息技术的发展，围绕着医院信息系统（Hospital Information System， HIS）及配套接入开发的诸多系统，医院的管理模式实现了由经验管理向信息管理的转变。HIS系统以病人医疗信息、医院经济信息和医院管理信息3条信息主线来提供技术支持平台，使大量的医院日常医疗、经济和管理事务电子化，实现了高效的数据录入、查询、统计等功能，对提高医院工作效率、质量和服务水平等方面起到重要作用[1]。档案管理的信息化也在逐步完善，但是病案资料积累越多，信息化后的内容越丰富，信息流的作用越强，反馈出来的数据处理要求就越高，如果没有一定的技术手段方法是实现不了这些要求的。

面对医院信息数据量的迅速膨胀，传统数据库陷入“数据爆炸，知识贫乏”的境地。数据仓库（Data Warehouse，DW）的出现有效地弥补了传统数据库在分析型应用上的缺陷。利用数据仓库技术将传统病案系统中所积累的海量数据背后隐藏的有价值的信息挖掘出来，从而获取二次相关信息为医院的决策管理、医疗、科研和教学服务提供了一种科学的解决方案[2]。本研究以患者疾病转归统计分析相关信息为数据源，建立了医院医疗质量分析的多维数据模型及多维数据集的数据仓库，通过联机分析处理对疾病转归进行数据挖掘从而提供医疗决策的相关信息，将对医院的管理产生积极作用。下文将对疾病转归统计分析决策支持系统的构建进行阐述。

1 数据仓库的构建

1.1 疾病转归统计分析数据仓库的设计

以住院病人疗效为仓库主题，建立星型仓库模型，以一个事实表和4个维表为主要内容，其中维表分别为科室维，时间维，病种维和病人基本情况维，如图所示。事实表包含联机分析处理（OLAP）多维数据集中所有的度量值，包括住院天数、各项费用；维度表中的不同属性应用文字，离散值等表示，如年龄段分为5段（0～20岁、21～30岁、30～50岁、50～60岁、60岁以上）；疾病名称以ICD-10主类、ICD-10亚类、ICD-10子类表示，维度关键字是与事实表关联的桥梁，是用于查询事实表数据的唯一标识符[3]。通过这种构架，可进行多维度查询。

图1 疾病转归统计分析数据仓库星型模型

1.2 数据预处理

HIS系统中大量的数据信息中有一部分为空缺数据、不一致数据或包含有错误或存在偏倚的噪声数据，在进行数据挖掘前必须对数据进行预处理，清洗后的数据才能保证数据的一致性和有效性。数据预处理主要包括数据集成和数据清理两部分，其中数据集成是将所有的病人的基本信息和医疗信息数据进行整合，将从病人主索引表中抽取的所有信息集成到统一的数据表中，对不一致的字段长度，不一致的赋值等进行数据转换，整合为统一的格式，如日期形式2012-04-10转换为时间为上定义的年，月，日格式：2012，4，10；数据清理是将缺陷数据且无法进行转换的数据屏蔽，如筛查2012年的数据资料，经信息提取后发现存在部分2011年的数据资料时，可通过定义语句进行清洗。

1.3 数据仓库的加载和转换

在SQL Server 2000中使用Transact―SQL、数据转换服务（DTS）和BSP将数据加载到数据仓库中。DTS是以OLE DB或ODBC等接口技术连接数据源与数据目的[4]，其驱动数据进行导入、导出等转换操作，实现数据源与数据目的间的交换。转换结构图见图2。通过上述操作过程，医院数据仓库建立完成，为后续多维数据的分析和数据挖掘进行了铺垫。

图2 DTS数据转换流程图

2 基于数据仓库的疾病转归统计分析OLAP建模分析

多维数据集的构建完成后可进行以病人、疾病和费用等多个主题开展的OLAP分析。如通过医疗付款方式维度进行住院费用构成分析；通过月份或年份来分析总住院患者的变化趋势，或在展现层上定义一些附加度量值，如“增减率”，以反映科室病种的变化趋势。在进行OLAP分析中，可以运用切片、切块，旋转，钻过和钻透等操作程序，或通过编写多维查询语言MDX（Multi-Dimensional Expressions， 多维表达式）程序进行查询，可以获得不同汇总结果上的观察数据，也可以获得住院患者相关因素间的关系，我们也可以选择2个以上的维度的数据实现多维数据集的分析[5-6]，如以“科室”和“费用类型”类型为关键词。查询各科室医疗费用占比的MDX代码及结果如下图3：

图3 查询结果示意图

3 分析决策支持的实现

数据挖掘（Data Mining，DM）技术是决策分析的重要工具，目前应用比较广泛的DM算法主要有基于规则系统的决策树、聚类分析、神经网络、支持向量机方法等[7]。在实际应用中，数据挖掘可为医院管理决策提供多层面帮助。例如利用决策树方法提取数据库中的患者信息，包括性别、年龄、入院情况、药品费用等各个属性，构建相关性网络，应用相应的运算方法分析患者信息，得到总医疗费用的强关联项住院天数与药品费，最终得到医疗费用的层决策树，如图4所示。决策树由“Generate decision tree”给定的训练数据产生，训练样本有表示住院费用的每个属性以离散值的形式表示，运算过程中产生的各个节点为不同的分支点，显示费用的不同影响属性，而每一个节点内的所有样本均为同一类别。从数据挖掘的最终结果看，药品费用和住院天数是医疗费用的强影响点，与医疗费用呈正相关，住院天数越长，药品费用越高则患者的总住院费越高。在模型判断的基础上进行有针对性的费用控制决策将是一种目的明确、针对性强，高效的决策支持方法[8-9]。

4 结论

针对医院档案利用效率低，海量数据对信息管理系统决策支持不足的现状，尝试应用数据仓库和基于多维数据集的OLAP技术及数据挖掘技术，对医学信息数据进行分析，挖掘出更多深层次的、有价值的信息，为医院管理者提供了辅助决策的依据。同时，随着医院信息技术的不断发展，还可以开发预算警示模块等多个实用的，有针对性的模块，建立面向医院各级管理层的决策支持系统，切实地、真正地实现医院的精细化、循证化管理[10]。系统的开发使用为提高医院管理水平提供了高效、可行的技术手段。

参 考 文 献

[1] 马刚， 刘天时，程国建. 基于数据仓库技术的医院信息系统应用研究[J]. 西安石油大学学报（自然科学版）， 2010，25（4）：99-102.

[2] 叶明全，宋念东.基于HIS的医院数据仓库设计与实现[J].计算机工程与设计，2008，29（3）：779-781.

[3] 李慧宗，张学森. 面向主题的医疗费用分析数据仓库建模[J]. 中小企业管理与科技， 2009（31）：274.

[4] 周治宇，郑昊. 基于医院信息系统数据仓库的设计[J]. 中国数字医学， 2010，05（9）：81-83.

[5] 郑丹青. 基于OLAP技术的医疗信息多维数据集设计与分析[J]. 吉林师范大学学报：自然科学版， 2011，32（3）：56-58.

[6] 孔琳. 基于HIS的数据仓库构建及多维分析[J]. 医学信息学杂志， 2011，32（11）：6-9.

[7] 胡志东. 数据挖掘及数据仓库综述[J].黑龙江科技信息， 2010（26）：100.

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2供应商档案管理信息化

在设备信息化系统中增加供应商档案管理功能，可以借用调用数据或者以附件的形式检索供应商相关资质材料，并在系统中与设备数据进行关联。通过在设备档案目录下的设备供应商名下使用附件的形式上传供应商资质证明及产品注册证等材料。可以在供应商名下进行供应商信用评价记录和服务态度记录，并能具有显示和提醒功能，以方便在采购时进行综合分析，实现采购设备的优质化。

3维修档案管理及维修保养信息化、系统化

功能直接调用设备档案数据作为基础数据，在唯一性标识的关联下设备的子目录，用于设备维修档案的维修日志登记及预防性维护保养的登记;可以进行汇总并统计故障次数及维修保养次数;可以实现按日期按设备进行数据汇总列表导出。

4设备仓库的信息化功能

设备仓库信息化功能应完善耗材的基础数据外，在目前招标的情况下，还应该对采购计划管理进行流程再造，完善退单功能，在不予采购的情况下可以由采购员对科室订单进行退单处理，在临床功能界面上可以弹出窗口提示采购计划退单的情况说明。一旦采购员确认退单后，退单的内容可以在系统上直接清空，避免了系统重复统计。设备仓库信息化管理进程中，除了要注重耗材出入库的信息化开发，也应加强设备出入库的信息化进程。加强设备仓库信息化建设，从入库时间到出库时间及发票登记和合同编号的关联状态，甚至对支付状态等都应该有一个明确的信息流程去向及登记。真正实现设备从招标完成、录入系统、安装验收情况，入库到出库，再到档案建立及支付等完整一套的信息全流转。

篇4

在挖掘数据过程中主要是从大型的数据库以及数据仓库中不断的发现，同时将其潜在信息或者知识提取出来，它的基本目的是对分析人员提供一定的帮助，探索各个数据间存在的关联性，发现被人们所忽略掉的要素，上述所述的信息对于趋势与决策行为的预测是非常有利的。数据实际挖掘过程中经常采用的方法是从数据库事务中查找出关联性原则。而聚类分析方式又是数据库挖掘中运用最为广泛的一项重要的技术手段，同时还是数据挖掘技术的一个分支。本文首先分析了灰色聚类挖掘算法，其次采用实例对高校院系级教学档案管理综合评价进行了论述，以供参考。

1、灰色聚类挖掘算法

这里所说的综合评价，实质上指的是对诸多属性体系结构所描述的对象系统进行全方位的评价。综合评价的方法非常多，不过由于它们的实际出发点都不相同，并且处理问题的思路也不尽相同，相互之间都存在着优点与缺点，因此，当发生综合评价问题时，人们经常不知道选择哪一种方法比较好，对于评价结果的可靠性也不清楚。一般情况下，在高校院系级教学档案管理的综合评价中，人们比较重视的是教学档案管理具有的综合评价等级，所以，笔者认为，采用灰色聚类挖掘算法较为合适。

数据挖掘处理过程中，最为重要的一个环节就是数据挖掘算法，其主要是通过灰色聚类挖掘算法及在数据仓库中所提取的数据进行的，我们能够明显的看出该组织中存在的个体类型，同时它还能准确的判断出一个个体在这些类型中属于哪一类。灰色聚类实质上就是把聚类对象对于各项聚类指标，根据几种灰类进行分类，从而准确的判断出这一聚类对象具体属于哪一类。应将各种需要进行综合评价的个体作为聚类对象，将各项评价指标作为聚类指标，及时有效的处理好各个个体指标的原始数据，然后对各个灰类区间进一步确定，并且提出白化权函数以及白化权系数，最后一步是将个体属于某一灰类的灰色聚类系数矩阵全面的计算，以此得出这一个体属于的灰类，从而获取到不同样本的实际灰类和评价等级结果。将需要预测的样本和数据仓库中已经分类的模式间进行全面的比较，得出这两者间的实际距离，这样就能够获悉到此样本与哪种模式相近，然后根据该模式的整体情况对其结果进行预测，进而获取到待识别样本的分类等级。

2、高校院系级教学档案管理综合评价实例

结合评价的实际目的，将教学档案的收集、整理、鉴定、利用、保管以及统计这六方面的要素作为评价指标体系。为了使得讨论更加的方便，本文主要通过七个教学单位的教学档案管理情况，有机的结合了专家评分及自我评分，计算出平均分数，获取到的评分结果原始数据。

有效的处理原始数据矩阵，使其趋于标准化，然后通过灰色聚类算法，结合Matlab程序将最后的结果计算出来，具有较好综合评价结果的是院系1、院系4以及院系5；中等水平的是院系2和院系3；综合评价结果最差的是院系6与院系7。从最后计算出的结果中可以明显的看出，院系1、院系4、院系5的教学档案管理水平较好；院系2和院系3的教学档案管理水平一般；而院系6与院系7的教学档案管理水平是最差的。通过这样的一种方式，能够得出好、中、差的聚类中心，数据仓库的分类模式就此形成。从待评价样本的预测方面考虑，带预测样本应与数据仓库中已经分类的模式进行全面的比较，得出它们之间的距离，以判断出此样本与哪种模式更相近，最终获取到待识别样本的分类等级。本文主要对灰色聚类数据挖掘在高校院系级教学档案管理综合评价中的应用情况进行了一番论述，可以明显的看出，其可以采取聚类的方式对高校教学档案管理进行全面的分析，从中发现教学档案管理的类型，其对于高校档案管理具有重要的理论与指导意义。作为高校系级教学档案管理人员，应围绕着科学评估与分析，结合实际情况，确保教学档案管理工作具有较高的水平。

3、结论

综上所述可知，通过对教学档案管理各项程序进行加工后的教学档案，不仅使其呈现出了清楚的编目、使用简便以及内容丰富等优势特点，而且还将该系教学工作实际情况全面的反映了出来，我们应全面的利用其具有的优势，以提高教学工作水平。只有通过这样的方式，教学档案的功能作用才会进一步提高，教学档案建设的最终目的才会得以实现。不过，在应用灰色聚类挖掘评价方式时应对三方面的事项加以考虑，一方面，评价的因素不能过多，不然，评价者难以对全部评价因素进行全面的理解，最终使得所获取的数据不具备高质量；另一方面，参加评价的对象不能过多，不然重复的操作以及繁重的负担将使得评价者反感行为的发生；此外，评价先导工作必须完善。由于笔者能力有限，本文的论述还不是很全面，希望同行们提出宝贵的意见或建议。

参考文献：

[1]吴正霞,周怡.教学评估与高校教学档案管理[J].西北医学教育,2007年02期

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美国于2004年5月公布了“生物反恐法案”，将食品安全提高到国家安全战略高度，要求所有涉及食品运输、配送和进口的企业要建立并保全相关食品流通的全过程记录。

在我国，新的《食品安全法》已于09年6月1日开始实施，对于拥有十三亿人口的食品消费大国，建立食品的召回制度，采用食品的可追溯系统，逐步建立我国食品安全信息系统，以提高民众的信心，帮助企业出口到已经实施可追溯性的国家，具有深远的社会和经济意义。

2007年12月29日，为认真贯彻党的十七大精神，全面落实科学发展观，推动民生档案工作深入开展，推动建立覆盖人民群众的档案资源体系和服务人民群众的档案利用体系，国家档案局印发《关于加强民生档案工作的意见》，要求全国各级档案部门贯彻实施。

民生档案工作事关构建和谐社会大局，是关注民生、保障民生、改善民生必不可少的重要环节。开展民生档案工作，是档案部门贯彻市第十次党代会重民生、解民忧、促民富精神的具体措施，是推动新时期档案工作发展的新理念和新目标，是民生档案管理部门和单位的一项重要职责。

在此背景下，中信信息推出了“光典食品安全档案管理系统”，该系统以数据库技术和计算机网络技术为支撑，对食品从“繁殖(育种)～饲养(种植)～屠宰(收购)～加工～冷冻(储存)

配送

零售一餐桌”全流程，尤其是肉品的屠宰和加工环节，蔬果的批发环节的信息实施电子化数据收集，监督和约束食品生产者，提高食品质量，促进食品安全，引导市民消费健康、放心食品，为最终实现食品追溯体系打下基础。

系统特点

1、结合农业／畜牧业生产特点

“光典食品安全档案管理系统”在开发前，对北京、上海、昆1月、重庆，成都、青岛等地区的食品生产企业进行了大量实地调查，通过这一过程，对食品生产流通过程有了更加明确的认识。在“光典食晶安全档案管理系统”的具体设计上也与目前的农业／畜牧业生产相通应，以使该系统得到很好的应用与推广

2.符合用户的使用习惯

由于“光典食品安全档案管理系统”面向的用户是大多集中在集贸市场、超市、批发市场、屠宰场等流通环节，这部分人员普遍计算机水平不是很高，因此“光典食品安全档案管理系统”在强调功能的前提下，尽量做到界面简单、操作容易。

3.注重系统安全特性

“光典食品安全档案管理系统”主要是对涉农业／畜牧业企业的生产、库存、运输、销售档案进行管理，这些档案涉及到企业的保密性。因此本系统为了增加系统的安全性，特别采用光典特有的电子文件三性保证、严格的权限管理和数据合法性验证等措施。

系统功能

“光典食品安全档案管理系统”涵盖了食品生产、流通管理的各个环节，包括基础档案，生产档案、质检档案、销售档案、系统管理。系统的功能主要包括6部分：

(1)档案浏览。用户可以根据自己的权限浏览相关档案内容，可以进行一般浏览和查询浏览。查询浏览是用户对自己感兴趣的信息查询后浏览。

(2)档案添加。系统按生产、库存、销售的不同过程提供各档案的添加功能，用户填写相关字段后确认即可完成档案的添加，在添加过程中，系统进行相关合法性验证。

(3)档案管理。系统的核心是档案管理，用户可以登录相关界面进行删除、修改等操作，这些操作是对已经存在的记录进行的，用户可以修改指定记录各字段的值；用户也可将整条记录删除。

(4)统计分析。系统提供库存统计功能，用户只要选择仓库号和统计的起止时间，系统统计相关仓库某段时间的出入库和库存信息。

(5)决策支持。在出入库的过程中，系统根据各个仓库的情况，辅助库管人员做出决策，如若某仓库库存不足，系统提示用户进行库间调拨。

(6)追溯代码生成。系统根据产品信息、地块信息、入库时间自动生成阶段性追溯号。只要系统连接条码打印程序，即可实现追溯条码打印。

系统实现关键技术