药企数据治理得痛点与难点 (一)术语标准不统一 同一业务在不同时期、不同系统中的术语不统一,进行数据分析时,处理数据、统一术语标准耗时费力。同时,医疗数据分布在不同系统中,数据关联规则复杂、无统一标准。 (二)法律法规要求复杂 医疗行业在数据治理方面面临着复杂的法律法规要求,包括数据隐私、安全性和跨境数据流动等方面的挑战,需要医疗机构不断调整合规性策略和流程,以确保符合最新的法规要求。 (三)数据治理管理制度不完善 管理规范阐明数据治理的主要目标、相关工作人员、职责、决策权利和度量标准,但目前大部分医疗机构的数据治理管理制度并不完善,缺乏明确的数据治理管理主体,医疗机构各职能管理部门常受限于“管理半径”与医疗机构数据治理业务复杂度及规模之间的矛盾,导致数据治理难以系统性和持续性地推进。 (四)数据治理人才匮乏 医疗数据治理涉及多业务、多系统、多数据类型,治理业务需要根据业务变化不断优化。同时,熟悉医疗行业的业务流程、临床实践以及经管管理也至关重要。因此,需要建立对应的跨专业人才培养机制,培养出“医疗机构数据工匠”,专注于数据管理的痛点和难点,深挖产生数据问题的原因,从源头上杜绝问题。 药企数据治理方向
医药行业数据治理目标 企业信息化建设是一项长期任务,需经过不断探索与实践,以寻求最适合企业发展的策略和方法,进而使信息化建设真正融入企业管理体系。医药行业数据治理的核心目标是确保数据质量,使医药机构及个人能够通过数据作出精确决策和行动。因此,医药企业的数据治理路径,应从以下几个方面展开: 数据准确定性:医药数据治理需要确保数据的准确性,使得决策者可以依靠数据进行准确的决策。 数据完整性:医药数据治理需要确保数据的完整性,使得决策者可以依靠数据进行准确的决策。 数据可用性:医药数据治理需要确保数据的可用性,使得决策者可以依靠数据进行准确的决策。 数据安全和隐私保护:医药数据治理需要保护数据不被未授权访问和使用,同时还要确保数据的隐私保护。 临研通助力医药企业数据治理 临研通作为深耕数字经济领域的专业机构,致力于为企业数字化转型注入强劲动力。其创新采用去中心化的现场管理组织服务模式,有效打破了数据孤岛壁垒,促进了数据资源的自由流动与规模化应用。通过私有化部署系统,临研通能够迅速完成功能部署,帮助企业搭建起全面且合规化的管理系统,大幅降低企业在系统开发与后期维护方面的成本开支。
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