壹、認識大數據
你在人群的中遠遠的、一眼便可認出哪個背影是自己的家人，那種能力是基于天然的大數據分析能力。使用大數據是人與生俱來的能力。不同的人這種能力差別很大，企業(yè)也是如此。如果說，企業(yè)競爭力很大程度是基于企業(yè)人的認知能力，那么，這種認知能力的基礎，便是大數據。有的人對大數據具有天然洞察力，先知先覺，把握先機；更多的人，卻好像叢林深處的迷路者，若不是走在別人踏過的路徑上，便茫然無措。
有企業(yè)率先認識到影響基層醫(yī)生處方的因素是《治療指南》，這種認識多是基于高度天然的大數據洞察：決策者通過所知的少數醫(yī)生行為，推測出更多的基層醫(yī)生對《治療指南》的處方效法的結論，于是致力于使自己企業(yè)的產品成為《治療指南》的首選，而贏得銷量增加。現在，眾多處方藥企業(yè)都知道了這個道理，而相對于若干年前更早的對這種決策先知先覺的企業(yè)而言，利益便差得多。在此基礎上，而另外一些企業(yè)更進一步，他們認識到，對高端醫(yī)院來說，不同區(qū)域和級別的《專家共識》，對某些產品的營銷更加具有影響力。這種認知的背后，都是大數據在決策者大腦中的反應。
近年來，大數據（big data）這個概念越來越火?，F代大數據的概念，比較學術的詮釋是“指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產”，最后的落腳點，在“資產”二字上。有一本來自西方的作品叫《大數據時代》，說大數據是不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。IBM提出大數據5V特點指出，具有：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）特點。
現代大數據概念使大數據概念傾向于高深而且神秘。但于企業(yè)應用，更加有效的還是“見微知著”的功夫。比如關于大數據的經典案例有說，沃爾瑪重視歷史交易記錄，并有專業(yè)部門對這個龐大的數據庫進行觀察分析，通過數據庫記錄的每一個顧客的購物清單以及消費額、購買時間、甚至購買當日的天氣等來進行分析。有一名數據分析師注意到，每當在季節(jié)性颶風來臨之前，不僅手電筒銷售量增加了，而且蛋撻（美式早餐）的銷量也增加了。因此，報告給決策層，以后再當季節(jié)性暴風來臨時，各門店應該把庫存的蛋撻和手電筒放在靠近颶風用品的位置，方便行色匆匆的顧客，從而增加銷量。
貳、醫(yī)療健康大數據對不同企業(yè)同車不同達
2018年9月13日，國家衛(wèi)健委發(fā)布《關于印發(fā)國家健康醫(yī)療大數據標準、安全和服務管理辦法（試行）的通知》。
由此上溯，可以查閱2015年8月國務院發(fā)布《促進大數據發(fā)展行動綱要》，指出“發(fā)展醫(yī)療健康服務大數據，構建綜合健康服務應用”；2016年6月再發(fā)布《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展的指導意見》，首次明確提出將健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展納入國家大數據戰(zhàn)略布局，利用大數據拓展服務渠道，延伸和豐富服務內容，更好滿足人民健康醫(yī)療需求；2016年10月，國務院發(fā)布《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》，綱要特別強調要加強健康醫(yī)療大數據應用體系建設，發(fā)展健康產業(yè)和醫(yī)療大數據、培育健康醫(yī)療大數據應用新業(yè)態(tài)。
到本次文件出臺關于大數據的標準、安全和服務管理的《辦法》，意味著國家在健康醫(yī)療大數據方面，從數據采集、存儲、挖掘、應用、運營、傳輸等多個環(huán)節(jié)中的安全和管理已經開始邁上規(guī)范化新軌道，一個來自于真實世界的龐大數據資產，已經成為公共財富。
既然是公共財富，更多數據，從某種程度上來說，對企業(yè)是可及的、可用的。不同的企業(yè)，不管自覺還是不自覺，在公共大數據資產面前，就好像在一列高速快車上。雖然都在一個車上，但由于對大數據的認知不同，到達彼岸的速度卻大不同。
比如，兩個生產同一藥品的企業(yè)，一個企業(yè)通過國家數據庫率先發(fā)現了這個產品在某個病種的亞種上，具有明確而獨特的治療效果，于是率先進行關于臨床觀察論文、數據分析、基礎研究和差異化規(guī)格的打造，為這個特殊發(fā)現訂制一款不同于原劑型規(guī)格的產品，這個準備工作大約要一年的時間，一旦推出，便是新發(fā)現和新壁壘同時推動，而另一個企業(yè)則只有遠遠看著前面的饕餮盛宴而啃著冷窩頭追趕。
叁、大數據資源面前，數據分析能力才是最重要的
與其臨淵羨魚，不如退而結網。云計算、物聯網、移動互聯、智慧醫(yī)療、智慧城市等信息技術概念滿天飛，一會兒是浪頭一會兒是死豬，眾多企業(yè)站在遠岸，先是焦慮而后是慶幸接著是麻木，有的竟然忘記了大數據給競爭對手的優(yōu)勢正在悄然侵蝕著自己的市場地盤。
不論大數據概念如何演化，大數據與企業(yè)生產力從來沒有分開過；如果說有過分開的，那也是企業(yè)人的大數據意識淡漠。“抱著金飯碗討飯吃”，說的就是那些處于大數據之中，卻不能率先發(fā)現大數據中的機遇，有效把握大數據的情形。
企業(yè)大數據能力建設，尤其是大數據分析能力建設，已經刻不容緩！
而事實上，在全民皆話大數據的時代，如何進行大數據分析，運用大數據決策，并不是眾多企業(yè)人認為的“小事情”“別人家的晚餐”。
某產品作為呼吸科感染的輔助用藥，在臨床上已經使用二十年，醫(yī)生一直在使用，患者一直在使用。醫(yī)生不用教育就知道使用，患者不用教育就知道自主去藥店購買。去問醫(yī)生這個產品到底好在哪里??？茫然，反正一直就這樣用的。問患者，這個產品效果到底怎么樣??？茫然，反正過去就是這樣用的。
一家企業(yè)對這個產品進行回顧性研究，通過大量的過去發(fā)生的真實數據研究，發(fā)現在那個病種上，有這個藥品參與和沒有這個藥品參與，平均住院天數少1/3，這便是很有意義的數據了，有這樣的數據支撐，可以進行基礎性研究，真實世界大數據分析和基礎研究合在一起，從實際應用效果上，不怕醫(yī)生不重視；從醫(yī)療經濟角度，不怕醫(yī)保局不認可。
各種軍火在倉庫里，敵人來了，有人只會使用燒火棍；數據一直都在那里，面對競爭壓力，有企業(yè)卻真的是不知道從數據中尋找自己的獨特競爭路徑。
數據分析本身是一個過程，更是一種能力。企業(yè)通過數據化為重點的管理，對大體量的數據進行采集、整理、篩選、存儲，有的企業(yè)甚至不惜重金，建設龐大的數據中心、數據系統(tǒng)，甚至，不惜削足適履，拿一套數據化管理方法，要求員工適應，反而可能降低了管理效率。本質上，最終，要實現評估、預測、洞察的，是數據分析能力，非大智慧者不能有所作為。能夠做大數據分析和使用的人，不需要很多，但必須要有。
最后再說說戰(zhàn)神林彪元帥數據分析能力的案例。1948年遼沈戰(zhàn)役時，林彪每天都會組織例行軍情匯報，且要求數據詳細。如俘虜要分清軍官和士兵，繳獲的槍支要統(tǒng)計出機槍、長槍、短槍，擊毀和繳獲尚能使用的汽車，也要分出大小和類別。在與敵廖耀湘兵團胡家窩棚的小型作戰(zhàn)結束后，林彪在聽取參謀做例行軍情匯報時突然激動地叫停，他敏銳的捕捉到此次戰(zhàn)役中繳獲的短槍與長槍的比例、繳獲和擊毀的小車與大車的比例、俘虜和擊斃的軍官與士兵的比例均比其他戰(zhàn)斗要高，他果斷指出“我斷定，敵人的指揮所就在這里”。林彪基于貌似雜亂無序的數據，分析內在規(guī)律，洞察關鍵數據中掩藏的信息，比廖耀湘更早抓住“擒賊先擒王”的戰(zhàn)略機會，一擊即中，事半功倍。反之，如果廖耀湘比林彪更早掌握了林彪指揮部的位置，這場戰(zhàn)役的勝負會是怎樣？
大數據能力，就是戰(zhàn)斗力，就是競爭力，就是生產力。國家大數據背景下，數據能力建設對眾多醫(yī)療大健康企業(yè)來說，事關成敗，迫在眉睫。
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