無法挖掘數據背后隱藏的有價值信息和知識，無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據現有的數據預測未來的發展趨勢,在復雜查詢方面效率很低。針對上述問題業務智能成為了不可或缺的解決方案。
一、醫療行業數據存在哪些問題
大數據環境下，醫療大數據平臺建設存在的缺陷主要表現在以下兩個方面。一是由于大數據背景下醫院大數據平臺建設需要多種技術配合，但參差不齊的技術水平無法滿足系統集成的要求。二是我國尚未出臺醫療大數據平臺建設的相關政策，沒有形成企業層面的微觀規劃、產業層面的中觀規劃和戰略層面的宏觀規劃相互配合的系統性規劃。
醫療大數據的有關信息，在一定程度上涉及個人隱私問題，因此必須對個人數據安全給予高度重視。但是，由于醫院大數據的信息安全領域并沒有明確的法律規定，導致醫療大數據信息安全防火墻缺失，構成了信息安全隱患。而且，部分醫院在推進醫療大數據建設的過程中，并沒有全面認識到建立知識產權、數據信息安全、隱私保護等方面的技術保障體系與醫療大數據法律的重要性。
大數據應用需要團隊協同，所以最重要的還是組織問題。組織只有引進掌握不同的技術、學科、專業的人才，才能挖掘出大數據的價值。包括IT工程師、業務專家、數據科學家、決策者等。當前，大部分醫院嚴重缺少醫療信息人才，更缺少高素質的復合型信息技術人才，這嚴重制約醫療大數據建設。
以億信ABI為例，億信ABI作為億信華辰歷經十五年匠心打造的全能型數據分析平臺，打通醫療行業數據分析應用的全場景，可滿足醫療業務經營中各類復雜的分析需求。
數據處理
平臺內置了數倉實施工具，其中豐富的處理轉換組件，通過拖拽式的流程設計，實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度，幫助醫療機構構建數據倉庫，完成數據融合，提升數據質量，服務數據分析
數據可視化
通過BI技術，將數據以表、統計圖、駕駛艙、儀表盤、、三維圖、地圖GI等展示，便于進行可視分析。并通過應用系統定制醫院運營報告、心血管疾病診斷報告、藥品成本效益報告、醫保運行報告等，提供給使用者直觀展示。
智能決策分析
提供報表分析、大屏可視化、自助式分析、報告應用、預測與挖掘等多元化分析方法，全方位提升數據分析能力，精準支撐領導決策。
運營數據監管
對醫療機構進行實時和動態的監管，幫助政府衛生主管部門更有效地、更科學地實施監管、執行、規劃等管理職能。
自動報表生成
報表數據統計查詢及時、快速，具備豐富的可視化表現形式（表、統計圖、駕駛艙、儀表盤、、三維圖、地圖GI），多維分析，可以跨系統異構。
醫療信息服務
為醫療科研和其他機構提供醫療衛生方面的信息共享和數據分析服務。
具體案例如下：
1、醫保費用對賬分析
醫院收入來源的一個重要組成部分就是醫保收入，但需要對醫保中心數據與醫院 HIS 數據進行對賬分析，確保HIS 醫院實收費用能和醫保中心最終結算給予醫院的費用相等，從而避免財務數據不一致的情況。
2、藥品費用分析
此功能主要是對藥品進行相關分析，從而掌握藥品的使用情況，來合理規范醫生的用藥行為，對不合理情況進行預警顯示。主要是從住院用藥分析、門診用藥品分析、抗菌藥品專項分析、單品種藥品分析、基本藥物分析、注射劑等分析。
3、醫療費用預警分析
用于對醫院的費用進行預警，可以自由拖拽預警指標，輸入預警值，對指標進行監控，對于異常指標進行重點分析。
