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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