醫療健康企業資料能力建設迫在眉睫
【編者按】資料分析本身是一個過程也是能力,企業通過資料化重點管理對大體量的資料進行採集、整理、篩選、儲存,甚至有企業不惜重金建設龐大資料中心、資料系統,拿一套資料化管理方法要求員工適應反而降低管理效率。 本質上,最終要實現評估、預測、洞察的是資料分析能力。
本文發於和君諮詢,作者為平萬佳、史萬奎; 經億歐大健康編輯,供行業人士參考。
壹、認識大資料
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,那種能力是基於天然的大資料分析能力。使用大資料是人與生俱來的能力。不同的人這種能力差別很大,企業也是如此。如果說,企業競爭力很大程度是基於企業人的認知能力,那麼,這種認知能力的基礎,便是大資料。有的人對大資料具有天然洞察力,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。
有企業率先認識到影響基層醫生處方的因素是《治療指南》,這種認識多是基於高度天然的大資料洞察:決策者通過所知的少數醫生行為,推測出更多的基層醫生對《治療指南》的處方效法的結論,於是致力於使自己企業的產品成為《治療指南》的首選,而贏得銷量增加。現在,眾多處方藥企業都知道了這個道理,而相對於若干年前更早的對這種決策先知先覺的企業而言,利益便差得多。在此基礎上,而另外一些企業更進一步,他們認識到,對高階醫院來說,不同區域和級別的《專家共識》,對某些產品的營銷更加具有影響力。這種認知的背後,都是大資料在決策者大腦中的反應。
近年來,大資料(big data)這個概念越來越火。現代大資料的概念,比較學術的詮釋是“指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產”,最後的落腳點,在“資產”二字上。有一本來自西方的作品叫《大資料時代》,說大資料是不用隨機分析法這樣的捷徑,而採用所有資料進行分析處理。IBM提出大資料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。
現代大資料概念使大資料概念傾向於高深而且神祕。但於企業應用,更加有效的還是“見微知著”的功夫。比如關於大資料的經典案例有說,沃爾瑪重視歷史交易記錄,並有專業部門對這個龐大的資料庫進行觀察分析,通過資料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。有一名資料分析師注意到,每當在季節性颶風來臨之前,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,以後再當季節性暴風來臨時,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、醫療健康大資料對不同企業同車不同達
2018年9月13日,國家衛健委釋出《關於印發國家健康醫療大資料標準、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月國務院釋出《促進大資料發展行動綱要》,指出“發展醫療健康服務大資料,構建綜合健康服務應用”;2016年6月再發布《關於促進和規範健康醫療大資料應用發展的指導意見》,首次明確提出將健康醫療大資料應用發展納入國家大資料戰略佈局,利用大資料拓展服務渠道,延伸和豐富服務內容,更好滿足人民健康醫療需求;2016年10月,國務院釋出《“健康中國2030”規劃綱要》,綱要特別強調要加強健康醫療大資料應用體系建設,發展健康產業和醫療大資料、培育健康醫療大資料應用新業態。
到本次檔案出臺關於大資料的標準、安全和服務管理的《辦法》,意味著國家在健康醫療大資料方面,從資料採集、儲存、挖掘、應用、運營、傳輸等多個環節中的安全和管理已經開始邁上規範化新軌道,一個來自於真實世界的龐大資料資產,已經成為公共財富。
既然是公共財富,更多資料,從某種程度上來說,對企業是可及的、可用的。不同的企業,不管自覺還是不自覺,在公共大資料資產面前,就好像在一列高速快車上。雖然都在一個車上,但由於對大資料的認知不同,到達彼岸的速度卻大不同。
比如,兩個生產同一藥品的企業,一個企業通過國家資料庫率先發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,於是率先進行關於臨床觀察論文、資料分析、基礎研究和差異化規格的打造,為這個特殊發現訂製一款不同於原劑型規格的產品,這個準備工作大約要一年的時間,一旦推出,便是新發現和新壁壘同時推動,而另一個企業則只有遠遠看著前面的饕餮盛宴而啃著冷窩頭追趕。
叄、大資料資源面前,資料分析能力才是最重要的
與其臨淵羨魚,不如退而結網。雲端計算、物聯網、移動互聯、智慧醫療、智慧城市等資訊科技概念滿天飛,一會兒是浪頭一會兒是死豬,眾多企業站在遠岸,先是焦慮而後是慶幸接著是麻木,有的竟然忘記了大資料給競爭對手的優勢正在悄然侵蝕著自己的市場地盤。
不論大資料概念如何演化,大資料與企業生產力從來沒有分開過;如果說有過分開的,那也是企業人的大資料意識淡漠。“抱著金飯碗討飯吃”,說的就是那些處於大資料之中,卻不能率先發現大資料中的機遇,有效把握大資料的情形。
企業大資料能力建設,尤其是大資料分析能力建設,已經刻不容緩!
而事實上,在全民皆話大資料的時代,如何進行大資料分析,運用大資料決策,並不是眾多企業人認為的“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,醫生一直在使用,患者一直在使用。醫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。去問醫生這個產品到底好在哪裡啊?茫然,反正一直就這樣用的。問患者,這個產品效果到底怎麼樣啊?茫然,反正過去就是這樣用的。
一家企業對這個產品進行回顧性研究,通過大量的過去發生的真實資料研究,發現在那個病種上,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,這便是很有意義的資料了,有這樣的資料支撐,可以進行基礎性研究,真實世界大資料分析和基礎研究合在一起,從實際應用效果上,不怕醫生不重視;從醫療經濟角度,不怕醫保局不認可。
各種軍火在倉庫裡,敵人來了,有人只會使用燒火棍;資料一直都在那裡,面對競爭壓力,有企業卻真的是不知道從資料中尋找自己的獨特競爭路徑。
資料分析本身是一個過程,更是一種能力。企業通過資料化為重點的管理,對大體量的資料進行採集、整理、篩選、儲存,有的企業甚至不惜重金,建設龐大的資料中心、資料系統,甚至,不惜削足適履,拿一套資料化管理方法,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,是資料分析能力,非大智慧者不能有所作為。能夠做大資料分析和使用的人,不需要很多,但必須要有。
最後再說說戰神林彪元帥資料分析能力的案例。1948年遼瀋戰役時,林彪每天都會組織例行軍情彙報,且要求資料詳細。如俘虜要分清軍官和士兵,繳獲的槍支要統計出機槍、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結束後,林彪在聽取參謀做例行軍情彙報時突然激動地叫停,他敏銳的捕捉到此次戰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鬥要高,他果斷指出“我斷定,敵人的指揮所就在這裡”。林彪基於貌似雜亂無序的資料,分析內在規律,洞察關鍵資料中掩藏的資訊,比廖耀湘更早抓住“擒賊先擒王”的戰略機會,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,這場戰役的勝負會是怎樣?
大資料能力,就是戰鬥力,就是競爭力,就是生產力。國家大資料背景下,資料能力建設對眾多醫療大健康企業來說,事關成敗,迫在眉睫。
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