医疗大数据中心,数据标准化的意义不言而喻

众所周知，数据是企业发展的基础。数据客观地反映了企业的发展和业务状况，基于数据的分析结果有助于企业明确自己的现状，进行未来的战略计划，基于数据倾向的研究判断有助于企业把握机会。对企业来说，数据中心战略除了大家提到的企业能力再利用、业务前台支持这些特性外，作为企业唯一的数据入口和出口特性也值得关注。数据中心的解决方案与企业的技术战略相似，不是普通IT项目类的技术解决和实现。因此，从企业战略的角度来看，企业唯一的数据入口意味着企业可以在这里整理企业的数据资产清单，唯一的出口定义了企业数据价值持续有效释放的方法和方法。

因此，该中心支持前端业务的快速反应，然后由于业务中心和数据中心高度集成，前端业务的反应可以随时跟上数据和决策。一个用户一进来，就会有对应的战略，刺激之后的持续消费。

数据中心和技术中心不同。数据跟随业务，技术共通性多。数据中台部门每天跟随业务学习数据显然是不可能的，所以在Twitter上班的公司，其做法是数据中台部门必须提供足够方便的工具，使业务部门能够共享数据能力。中国的情况有些不同，他们可能提取某种能力，由专业组负责。因为这两种方是可行的，因此取决于公司的具体情况。

针对这些问题，我们可以进行数据仓储、数据中心甚至数据中台的建设，从而集中管理和存储第一阶段沉淀在各业务系统中的数据，进行数据资产盘点，为下一阶段的数据资产应用奠定基础。

值得注意的是，虽然我们强调业务驱动，但是数据中台提供的整体规划和全局数据规范是必不可少的，否则一味求快，很有可能又会回到原来数据孤岛、应用孤岛的状况。

数字化转型表面上看是个技术问题，其实不仅仅是技术问题，它是生产关系问题。数字化转型需要处理好“十个关系”:战略文化、运营模式、金融科技、标准化、数据与业务双中台、开放平台、复合型人才、数据治理关系和生态建设等。

数据中台的建设不是一蹴而就的，其建设路径及难度跟企业数字化变革驱动力、行业背景直接相关，与企业原有机制的融合是一个长期的过程，其建设成本在百万元以上，建设周期更是以年为单位计算。整个数据中的建设没有共同的企业级模型应用，一般需要从顶层设计开始，从上到下贯彻。根据企业自身的业务目标逐级建设，优先从小场景领域内开始试点，逐步纳入更多的业务模块，以达到企业数字能力的逐级进化和价值的持续叠加。另外，在数据中心的建设过程中，企业需要培养自己的数据管理团队，重建整个IT团队，提高数据服务和企业数字运营的能力。

3、推动数据充分共享，通过推动数据分级分类管理等方式，简化审批流程，基于企业数据中台等内部平台，加强数据在企业内部的充分共享。

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数据是流动的血。数据只有流动和互动才能促进各种新应用、新产品、新服务和新形式的产生，产生价值。为了建设高质量的医疗大数据中心，数据标准化的意义不言而喻。