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科技巨頭們站在已有的技術基礎設施之上，不斷謀求各自核心主賽道創(chuàng)新發(fā)展的同時，也持續(xù)在不同業(yè)態(tài)中謀求技術對傳統(tǒng)產業(yè)的降維打擊，而諸多產業(yè)中大健康產業(yè)是他們都盯上的一個，資本不斷依托各種技術創(chuàng)新概念和模式創(chuàng)新概念涌入。

在眾多概念的刺激下，這些年醫(yī)藥行業(yè)數據人變得異常興奮，但疫情來襲就如同“皇帝的新衣”中孩童的那聲尖叫，逼迫著我們不得不去思考對于企業(yè)而言新概念的引入究竟意味著什么？而聚焦在數字化這個范疇下， 企業(yè)轉型的道路又在何方？

大健康行業(yè)數字化的潛力無限

大健康行業(yè)數據資產量級躍升。斯坦福大學的一篇報告中指出，大健康行業(yè)在 2013 年產生了大約 153 艾字節(jié)的數據，約等于 2．6 萬億張音樂專輯。到 2020 年，這個數字預計會飆升至 2，314 艾字節(jié)，增幅超過 11，000％。這些數據結合當下活躍的各種技術，依托醫(yī)學成像、健康記錄、醫(yī)療設備、可穿戴設備、醫(yī)藥研究、基因組測序、搜索引擎、付款人記錄、搜索引擎等途徑被產業(yè)鏈中的各級相關方記錄下來。

行業(yè)增長背景下的數字化機遇。即使是在醫(yī)改政策的不斷推行下，行業(yè)變革動蕩成為常態(tài)，大健康產業(yè)的未來增長依舊是可以預見的，復合增長水平保持在較高水準。但在行業(yè)生產力增長、數據資產量級增長的背景下，大健康行業(yè)整體的數字化程度卻相對較低，從歷史其他行業(yè)的經驗來看，大健康行業(yè)未來數字化升級的潛力巨大。

疫情一瞥，數字化轉型喜優(yōu)參半

正是預見了數字化的應用將為醫(yī)藥行業(yè)帶來更高速度增長， 這些年無論是藥企還是科技公司紛紛進場，謀求不同角度的數字化應用實踐及其商業(yè)化，在患者端、醫(yī)生端和藥企端構建了諸如移動問診、輔助診斷、電商新零售等新模式，來滿足醫(yī)療體系中的各方面需求。

但是，在疫情期間我們同樣看到了，企業(yè)在不同場景下的困局：

1，數據業(yè)務化的管理閉環(huán)和業(yè)務閉環(huán)缺失。面對突如其來的口罩需求暴增，浙江某醫(yī)療器械企業(yè)迎來了“疫情紅利”的窗口期，但是在積極備貨、提高產量的同時，企業(yè)無法及時掌握不同區(qū)域、終端、渠道的實際需求和消化能力，進而無積極從內部管理、供應協同、渠道鋪貨等角度提高面對市場紅利的柔性，在眾多玩家進場后既沒有建立起競爭壁壘又沒有及時預見風險，導致疫情后期一段時間的供應鏈管理鎮(zhèn)痛。

2，業(yè)務數據化的基礎設施不完善。面對疫情后期的復工環(huán)節(jié)，某醫(yī)藥生產企業(yè)構建了生產現場到辦公室出入、防疫物資管理到人員健康周期反饋的積極管控制度。雖然近年投入了大量人力、物力、財力進行信息化的建設，但在企業(yè)高層提出數字化防疫的指示要求時，IT團隊由于人員主數據的不完善無法及時建立起覆蓋全集團的數字化防疫應用，導致最終防疫管控只能回到“解放前”，依舊通過手工記錄＋excel 匯總的方式進行管控，疫情防控的效率下降導致生產環(huán)節(jié)的效率和安全受到影響。

這些困局的背后，揭示了當前醫(yī)藥企業(yè)數字化面臨的挑戰(zhàn)：

1）醫(yī)藥生態(tài)圈數字化基建落后，藥企自身內部數據未統(tǒng)一

2）企業(yè)缺少數據業(yè)務化思維，數據應用缺失面向決策的管理閉環(huán)和業(yè)務閉環(huán)

3）數字化的最佳實踐未明，有待探索可持續(xù)的企業(yè)數據應用模式

面對困局，企業(yè)數字化轉型路在何方？

企業(yè)數字化，其實可以抽象為一個數據價值的供應協同問題：業(yè)務實體在真實世界發(fā)生的過程被業(yè)務系統(tǒng)或其他技術記錄下來，通過ETL、OLAP、數據挖掘等過程技術對數據進行加工處理，最終通過數據可視化、自動化預警等手段將數據中提煉的信息洞察反饋給業(yè)務環(huán)節(jié)，通過人的判斷或算法的自動判斷形成影響原有業(yè)務過程的決策。那么轉型過程其實是要在信息收集、信息處理和業(yè)務洞察這三個環(huán)節(jié)投入資源、推動轉型：在信息收集端擴寬供應渠道的寬度、質量和速度，在信息處理端提高生產力水平和效率，在業(yè)務洞察端面向需求提供匹配的解決方案。

這三個環(huán)節(jié)是上下串聯的供應關系，因此在信息化資源投入決策時是可以參考 TOC 理論，先對企業(yè)當前現狀的進行評估，選擇當前投入產出最高的角度切入。不過無論從哪個角度切入，從帆軟醫(yī)藥行業(yè)標桿企業(yè)的實踐經驗來看，都需要有面向業(yè)務價值的“市場思維”：

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1，轉變理念：從業(yè)務價值輸出開始頂層設計

無論技術或商業(yè)模式的概念如何包裝，最終落地醫(yī)藥企業(yè)數字大廈的還是醫(yī)藥行業(yè)的數據人，但是面對困局很多數據同仁往往缺失宏觀視角，企業(yè)交叉人才尤為缺失。從帆軟走訪的眾多醫(yī)藥企業(yè)來看，大多數企業(yè)的 IT 人員會把 60％－80％的時間精力投入到技術問題的解決上，但是站在企業(yè)戰(zhàn)略高度思考企業(yè)數據競爭力的確很少。

但面對于企業(yè)而言，要真正利用數據紅利、挖掘數據潛力，以企業(yè)業(yè)務和管理價值為目標的思維必不可少，就如九州通總經理助理萬有鋼所說”IT 產品從設計開始就需要帶有清晰的業(yè)務目標，IT 即業(yè)務！”

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2，加強理解：從過程到結果為業(yè)務目標構建數據應用

以業(yè)務目標為導向的思維基礎之上，無論是底層數據建設還是前端面向業(yè)務的應用框架設計，數據項目的目標都需要與具體的業(yè)務目標關聯，甚至進行量化。

但是在企業(yè)真實落地過程中，即使是建立了以業(yè)務目標為導向的思維，在推進時仍然是困難重重，最常見的問題就是業(yè)務方不認可價值、高層看不到產出。這個過程中，帆軟的經驗是要做到數據拉通提供業(yè)務洞察、加強業(yè)務視角的理解體系化地規(guī)劃企業(yè)應用

1） 數據拉通提供業(yè)務洞察

以業(yè)務目標為導向在落地過程中，最核心的不是需要特別花里胡哨的可視化效果，而是要定位清楚業(yè)務目標、摸清當前數據現狀、識別核心差距，從核心差距出發(fā)為應用場景中的關鍵角色提供有效信息，只有關鍵角色利用有效信息進行對業(yè)務的關鍵環(huán)節(jié)作出決策并且改善業(yè)務實體，才能真正的發(fā)揮數據價值。

例如產銷協同場景，核心業(yè)務目標是實現低庫存、高周轉、滿足市場需要的產品供應，但是生產與銷售業(yè)務協同不平衡，業(yè)務執(zhí)行各自為政，核心差距在于業(yè)務決策缺失關鍵支撐信息，最終導致不同產品缺貨與滯銷問題嚴重影響集團經營。

那么為了解決該問題，最有效的業(yè)務價值切入點其實不是什么高大上的技術引入又或是特別豐富的可視化效果，而是讓生產人員能夠盡可能及時掌握當前生產計劃的執(zhí)行進度、庫存水平和未來銷售計劃，讓銷售人員能夠盡可能及時地掌握當前可售庫存情況、銷售目標進度和未來生產供應水平。

在及時、有效的信息支撐下，能夠讓銷售人員根據未來供應情況做好銷售策略調整、在銷售計劃調整的情況下及時反饋生產部門調整供應計劃滿足供應，讓生產人員根據未來銷售計劃做好生產排產的調整、在供應不足的情況下提前預知銷售部門管理相關風險。

這一業(yè)務目標下，根據企業(yè)數據基礎現狀選擇最合理的方案執(zhí)行，即使沒有很好的業(yè)務系統(tǒng)支撐，相關信息通過填報的方式實現互聯互通，也可以在最短的時間內為業(yè)務部門實現價值，拉通數據價值與業(yè)務目標。

2） 加強業(yè)務視角的理解

大部分數據同仁，可能在做到面向業(yè)務提供有效、及時的信息之后，就沒有更多的想法和策略來將數據價值繼續(xù)深化挖掘，最終在大量的業(yè)務需求下不斷響應、供不應求。

其實從標桿企業(yè)的經驗來看，面對大量的業(yè)務需求，體系化地規(guī)劃企業(yè)數據應用是最優(yōu)的選擇，這個過程要做到：

1， 管理閉環(huán)，提供面向不同層級的決策信息洞察與業(yè)務溯源分析，實現管理決策的壓力下方。

例如將供應缺口、產銷協同等關鍵指標與企業(yè)財務指標一同展示，高層可以從最關注的財務指標向下追溯，如果財務指標出現問題，在眾多業(yè)務環(huán)節(jié)中進行問題追溯。

2， 業(yè)務閉環(huán)，對不同條線的業(yè)務管理進行要素拆解和指標提煉，通過統(tǒng)一和有效的口徑衡量業(yè)務的效果、效率和效益。

比如將產銷計劃不協同的問題向不同產品拆分，再向不同產品的生產端的計劃偏差和銷售端的計劃偏差進行拆分，逐層要素拆解定位問題。

3， 信息閉環(huán)，在多場景下貼合用戶體驗和數據內容提供合理設計，將數據在合適的時間、合適的地點以合適的形式提供給合適的關鍵角色。

例如在醫(yī)藥營銷環(huán)節(jié)，藥企的核心動作是面向醫(yī)生進行知識和治療手段信息的傳遞進行學術營銷，引發(fā)藥品需求并滿足供應。

但是在執(zhí)行營銷活動的背后，醫(yī)藥營銷不只是圍繞醫(yī)院、藥店的一系列營銷團隊的目標、行為與結果。為了營銷行為的成功，還需要有基于關注領域的市場洞察，以確定目標市場及企業(yè)定位，并設立階段性的營銷目標，基于合理的機會點設計營銷策略，基于策略設計區(qū)域、激勵制度、編制人員、活動及費用計劃，有目標和計劃地投入優(yōu)勢領域進行活動執(zhí)行、產出結果。

那么面向這個過程中不同的角色需要，我們要在多場景下貼合用戶體驗和數據內容提供合理設計。

不僅為銷售執(zhí)行條線提供完整的層級業(yè)績任務KPI追溯手段，同時要面向運營和策劃部門提供營銷各環(huán)節(jié)機會風險分析的平臺。

不僅圍繞結果數據進行展示，還要圍繞業(yè)務執(zhí)行過程的不同階段管理場景提供合適的手段幫助關鍵角色獲取信息進行有效管理，做的從結果到執(zhí)行的過程管控。例如將目標進度與時間進度的對比作為預警指標，分級設置多級預警（半期預警、臨期預警、超期預警等），讓數據合適的時間主動追人產生對業(yè)務的判讀與決策。

2020年9月智博會，馬云8 分鐘 30 多次提到數字化：“在今天所有巨大的不確定當中，有一件事是確定無疑的，那就是數字化的趨勢沒有改變，數字化以前只是讓一些企業(yè)活得更好，而今天是企業(yè)活下去的關鍵”

未來商業(yè)社會，數據將不只是錦上添花的奢侈品，對于企業(yè)競爭和生存來說逐漸成為雪中送碳的必須品。這個過程無疑不僅僅是數據部門就可以解決的問題，但是否從數據價值供應的角度思考、以業(yè)務目標為導向、加強業(yè)務理解是數據人能否幫助企業(yè)提高數據競爭力的關鍵。

作者：動脈網