從主數據到大數據 企業數字化轉型的必由之路

近年來,在很多行業和企業中,在討論或謀求數字化轉型升級,但是顯得有些浮躁,潮流的概念也層出不窮,德國工業4.0、中國製造2025、數字化轉型、兩化融合等熱詞和口號喊的很多,但距離實際發展方向和目標感覺差的很遠,其中原因我認為主要是數字化的基礎沒有打好。

一、從工業4.0來看企業主數據管理的挑戰

首先看一下工業4.0思想對數字化的要求,傳統企業和互聯網to C企業是完全不同的生態,如果傳統企業以互聯網to C的模式去做數字化轉型,是會徹底失敗的,因此,傳統企業要注重基本的數據標準基礎,應該由主數據編碼管理開始。

根據我對工業4.0概念、技術及演進案例的研究發現,工業4.0的實質是新一代信息技術與傳統工業生產融合相互作用的革命性變革,它有5大特點,分別是互聯、數據、集成、創新和轉型,其基石是三大集成:價值網絡實現橫向集成、端到端數字集成橫跨整個價值鏈、垂直集成和網絡化的製造系統。全價值鏈包含了產品設計和開發、生產計劃、產品、服務等整個鏈條,通過數字化打通,由自動化到數字化、到網絡化,再到智能化的過程,所以目前企業數字化的最大挑戰是標準。

工業領域企業的數字化所面臨的挑戰可謂是一個開放式心臟手術,困難重重。但為使數字化企業中的巨大的生產潛力凝聚,要掃清企業發展中的重重障礙。信息孤島存在於企業內部的各個生產環節和運營環節中,以及企業之間和各行業,其次還要考慮行業的差異性。

想要利用數字化技術,建立一個涵蓋價值鏈各個環節到供應商的無縫互聯數字化企業,還有很長的路要走。以目前的情況,想要滿足CPS 和互聯網出現的新需求,可以說很困難。對傳統企業人來講不能浮躁,要做好功課,所以我認為企業數據標準由企業主數據管理開始。

二、主數據編碼概述

物品編碼的分類

醫藥行業的藥品編碼一般分成三大類,標識型代碼、分類型代碼、描述性代碼:

  • 標識型代碼:物品的唯一代號,要求保證編碼的唯一性。

  • 分類型代碼:主要用於對物品統計、分析,對分類類目要求保持唯一性,但對物品分類並不要求唯一性。

  • 描述型代碼:又稱特徵型代碼,主要是對物品的某些屬性(特徵)進行描述,在科學研究中使用較多。

物品的標識性型代碼,是物品的唯一代號,要求保證編碼的唯一性。在市場流通領域,全世界通用商品標識代碼有EAN·UCC系統,具有統一的管理機構——國際物品編碼協會(現已更名為全球第一商務標準組織GS1和統一的標準,並有統一的編碼規則和使用原則)。有GS1 物品標識碼和原藥監局電子監管碼。

物品的分類型代碼,主要用於對物品統計、分析,對分類類目要求保持唯一性,但對物品分類並不要求唯一性。例如一個藥品有多種功能,可以在不同的分類類目下重複出現。一個分類類目下也可以包含有多個藥品。最常用的兩個國際藥品分類標準是:洲際藥品統計的IMS(Intercontinental Medical Statistics)和世界衛生組織的ATC(Anatomical Therapeutic Chemic classification)。目前兩標準分類體系已經統一,世界各國大都使用ATC碼。國藥編碼是分類+屬性,一個藥品的結構化信息表徵編碼,可以細分到藥品的品類品規。

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三、國藥編碼主數據的建設情況

國藥編碼主數據的建設情況

近年來,國藥對主數據編碼建設的具體情況,包括:完成100萬條國藥編碼工作,包括藥品編碼、供應商及客戶編碼;初步形成以集團總公司為主、二級公司審核、三級公司申報的國藥編碼機制和管理團隊;建立有國藥編碼管理系統平臺並完成了持續四次升級優化;為集團各級公司主營業務系統建設、BI系統建設提供了重要保障;為集團藥品追溯體系建設打下堅實基礎;為醫藥大健康大數建設打下良好基礎。

主要解決的問題

主要解決的幾大問題如下:解決了編碼的複雜性和難度,簡易性、唯一性、通用性、永久性;解決了一物多碼問題,實現一物一碼;解決了集團內科研、生產、物流分銷、零售等各個環節通用性問題,可實現編碼信息流通,使一體化管控協同成為可能;開放性、兼容性好。解決了現有編碼存在的問題,並可以兼容繼承、使用現有的國藥編碼,使幾年來編碼的成果繼續得到應用和發揚;還可以對國際和國家的醫藥編碼、集團各子公司現有的編碼開放、兼容,已形成完整龐大的藥典數據庫等。

可兼容、繼承關聯如下的醫藥編碼:

  • WHO的解剖、治療、化學制藥編碼:ACT碼;

  • 洲際藥品統計碼:IMS碼;

  • 國際物品編碼協會 ENA—UCC碼;

  • 國家藥品編碼,本位碼、分類碼、藥監碼;

  • 國家藥品基本目錄;

  • 衛生部“YY02-521997” 藥品分類標準;

  • 現有國藥編碼以及器械、海關編碼和各自公司的編碼,甚至操作碼(開單碼)。

國藥編碼方案的考慮思路

國藥編碼方案的考慮思路,是基於“本體論”、信息編碼學原理,基於10多年來對國際、國內和醫藥行業編碼的研究,以及國藥集團的實際情況的考察考慮,基於數據庫管理理論,這樣的方案更能很好的利用數據庫來實現,通過綜合、權衡各種編碼編碼的利弊而綜合考慮的一種優化方案。

國藥的編碼方案,與原來很多醫藥專家編了20多位甚至30多位號的很長的、需要學習很長時間才能使用的編碼不同,這套編碼高中生在國大藥房實習不到半天就可以使用,因為其來源於實際應用而不是學術討論,很多在培訓會上了解到的很全面、優秀的編碼,但企業無法實施應用,這是一個道理。

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建設編碼主數據的重要目的意義

因為完全的貼近業務,所以建設編碼主數據有很重要的意義:

  • 集團主數據是各級企業主營業務系統的基礎數據,為各業務板塊一體化板塊協同奠定基礎;

  • 各級企業和集團BI(業務智能分析)的標準,基於此才能對業務數據進行分析比對;國控的BI就是完全基於集團主數據標準的;

  • 集團及行業藥品追溯系統的基礎數據;

  • 為集團和行業大數據應用的基礎標準;

  • 未來集團醫藥健康產業互聯網和供應鏈協同管理及電子商務的基礎數據標準!是集團數字化轉型的數據標準和基石,是集團的重要數字資產!

四、國藥編碼主數據的應用

集團主數據系統集成服務

國藥集團主數據和BI系統、醫藥分銷物流、醫藥零售、醫藥工業、醫療器械、人力系統、綜合管理系等各個業務系統是相互交互的,下邊是集團主數據管理平臺,是業務板塊、一體化系統的基礎數據,與業務系統相集成,一起對集團預測、大數據分析、工業資源和供應鏈管理提供基本參考。

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國藥編碼與BI集成——提升集團管控能力

國藥編碼與不同業態系統都進行過SOA管理的集成,就是利用準確的國藥編碼提供準確的洞察力,瞭解最有價值的產品、最好的客戶和最便宜/可靠的供應商,通過集成不同異構系統交易數據,並和統一的主數據結合進行分析,得到更好的業務洞察力。

目前我認為談不上大數據,主要是把BI——基於主數據的企業數據分析做好,將國藥旗下300多家企業的統計報表,通過主數據集成在一起,再利用主數據嵌入到各企業的業務系統中,然後進行統一的數據抽取、統計分析,來實現國藥集團的一體化運營。下圖是運營的最基本的參數報表:

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打造國藥物流雲服務平臺

2012年,國藥集團打造了國藥物流賽飛供應鏈管理雲服務平臺(以下簡稱“賽飛物流平臺”),是通過把集團主數據下載再細化成物流供應鏈的數據,與運營屬性相統一,一體化集成的賽飛物流平臺,承擔著價值2000多個億的全國藥品物流平臺。

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院內物流SPD方案

SPD大家都知道,是打破最後一公里,國藥集團的最後一公里連接的不是到醫院的藥房,而是到醫院的各個科室。每年有2000多億的藥品和耗材,通過賽飛供應鏈平臺和醫院內部物理系統SPD打通和實現:

  • 提供專業的院內耗材庫規劃、以及院內物流運營管理,提供諮詢服務;

  • 提供專業的信息化服務,提供全面的醫院供應鏈管理系統;

  • 提供專業的院內配送隊伍,在醫院藥械部門的管理下,提供院內服務。

SPD特色是耗材供應商資質管理電子化、自動化;耗材訂單根據最優庫存自動生成;耗材即用即扣減消耗;高值耗材全程追溯;高值跟臺耗材追溯管理。

SDP要實現的目標包括三方面:

閉環目標是:符合JCI和HIMSS標準的耗材閉環,低值耗材批次追溯,高值耗材與患者綁定追溯。

成本目標是:耗材物流轉由低成本物流人員承擔;耗材精確物流條碼化、移動化帶來護士工作量大幅減輕,準確度提高;高值耗材一物一碼,全程追溯,減少浪費。

系統目標是:降低醫院運營成本;提高耗材供應鏈效率,降低消耗;提高醫院耗材管理水平;減輕人員工作強度,杜絕醫療事故;建設院內耗材集中配送中心,解脫醫師。

藥品追溯及質量管理平臺

國藥集團在藥品的追溯質量管理上,通過供應鏈的平臺,基於主數據,和生產企業、監管機構形成完整的藥品追責,形成完整的追溯系統,可以說業務系統做出來了,追溯系統自然就做出來了。現在很多IT企業為了做追溯而追溯的技術是不可行的,追溯是賦予供應鏈管理的過程,而不是重新拿出來做追溯。

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五、從主數據到大數據

統一主數據編碼、主數據的重要意義

統一主數據編碼是實現企業互聯網+計劃打造“醫藥健康產業互聯網”的基礎保證,是各業務板塊一體化運作和各板塊協同的基石,更是企業信息化標準體系建設的重要內容,是集團管理決策分析平臺(BI系統)、業務協同、電子商務、醫藥健康大數據建設的基礎,是集團數字化轉型、向工業4.0演進的基礎、培育新經濟環境下競爭力的基本前提。

我們必須深刻認識到統一主數據編碼的意義並建設、維護好,否則,業務系統的建設無異於是沙灘上的高樓,將會出現“樓危危”和“樓歪歪”以及“樓房倒塌”現象。

企業從主數據往大數據演進的架構路經

如何統一主數據編碼?這是我十多年來研究的主題,也是傳統企業大數據演進的七大架構層。底層有技術設施IaaS和數據架構,然後再去數據集成、應用集成、流程集成,通過集成後的數據,運用在由BI到大數據到商業智能以及AI,最後封裝成不同的移動應用、門戶應用、互聯網應用。

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企業來講,大數據來源於三種不同的數據源,包含結構化數據和非結構化數據:一是工業車間內產品自動化儀器設備,通過以太網傳達的實時數據;二是CRM、ERP等產生的批量的結構化數據;三是互聯網數據。不同的數據整合起來,在雲上基於主數據的管理形成不同的分析,實現大數據的動態的過程。

企業數字化轉型與傳統的信息化建設不一樣,傳統的信息化建設是先部署應用再產生數據、進行分析,而現在,企業都積累了大量數據,部署了很多業務系統,基於標準編碼的數據進行BI大數據分析,以數據驅動應用,進而提升用戶體驗和業務創新。

從主數據到BI再到數據科學,是大數據到AI進行描述性的分析、診斷性的分析、預測性的分析和指定性分析的過程,這一過程是可見——洞見——遠見的智能化分析過程,實現了由傳統的業務驅動到數據驅動的演變。

基於主數據的大數據建設意義

建設意義主要集中在一下方面:創造透明度;通過實驗來發現需求、呈現可變性和增強績效;細分客戶,採取靈活的行動;用自動算法代替或者幫助人工決策;創新商業模式、產品和服務。所以管理極端數據的能力將成為企業的核心競爭力,企業越來越多地使用新形式信息,尋找支持商業決策的模式。因此,通過大數據,進行業務分析與優化,引領企業智慧增長:

智慧的盈利性增長:智慧企業在增加客戶數量、改進關係、發現新市場和開發新產品和服務方面有更多的機會。

成本減少和效率提升:智慧企業可優化資源和資本的分配與部署,以提高效率,並以一種符合其業務戰略和目標的方式來管理成本。

主動式風險管理:由於預測和識別風險事件的能力得到增強,再加上準備和應對這些事件的能力,智慧企業在結果方面漏洞更少,具有更大的確定性。

國藥集團通過建立統一的編碼基礎數據,建立平臺與企業數據集成,並與供應鏈協同、電子商務為企業提供醫藥行業大數據支持系統,實現藥品追溯服務、全程決策分析、合理用藥、社會公共服務、行業監管服務等的協同,形成新型智慧醫藥行業全產業鏈數據平臺,由原有B2B到C2B客戶驅動新型的智慧供應鏈,實現端到端的供應鏈集成。

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以上是我規劃的集團企業通過由主數據到大數據、到AI所追求的智慧企業、智慧醫藥健康生態鏈的數字化轉型願景。希望對大家有所借鑑,主數據很重要,希望行業同仁能夠多多重視,謝謝大家。

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