《從數據治理看醫療大數據的發展》主要分享醫療大數據中數據治理的重要性，并結合具體案例來講述大數據治理的框架和應用心得。當前IT現在最頭痛的事情之一。就是業務系統顯煙囪式，大多在是10到30個之間，那么很明顯，醫療信息共享是一個很大的挑戰。
采用醫療大數據來促動醫療信息化發展和醫療管理精細化，第一點是改善患者的就醫體驗。大家知道為什么阿里巴巴這么受歡迎，你們為什么上淘寶，就是因為購物體驗是相當好的。
今天醫療行業面臨最大的挑戰(政府都差不多)，就是怎么消除數據孤島。如何通過數據流實現業務流程的優化，去合理規劃醫療資源的利用。今天上海市要求二級醫院的醫生給患者看病不能低于8分鐘，但是醫生有沒有這個耐心的，多花時間與患者交流，這個跟他的績效考核有關系。那么績效指標基于什么，基于大數據自然會更科學。
醫療大數據的治理跟流程有關。首先，數據怎么采集進來;第二，數據怎么治理，弄清楚元數據，主數據和數據質量。
以往數據采集有一個很大的問題就是要經過ETL的轉化。大家知道增加一個節點就是增加一個噪音，增加噪音就會衰減很多，也會丟很多數據，這就是傳統的數據倉庫技術正逐步被大數據分析技術替代的原因之一。大數據技術的優點之一，就是可以將源數據全部拿過來，就像韓信點兵一樣，多多益善。再通過大數據治理，提高數據質量，為下一步數據處理或開放提供基礎。
大數據不僅包括傳統數據庫里的海量結構化數據，更包含以往的內容管理(即針對非結構數據，如視頻、音頻、文本、圖像和圖形)，須做內容的全生命周期管理，這要有一個很重要的流程：怎么做獲取，怎么做分類，怎么做處理，怎么做保存。像電子病歷、電子健康檔案，從你出生那天開始就應該有，也包括父母的，涉及很多遺傳病。
再談談治理、風控與合規對數據質量的影響。它們可提高數據質量，確保信息的準確性和價值，從而為機構提供可靠和可信的數據。
治理Governance：這包括管理和確保企業數據的可用性、可訪問性、質量、一致性、可審計性和安全性所需的流程、政策、標準、結構及技術。測量和監控，以持續證明數據得到保護。
風險管理Risk Management： 風險管理是在機構中部署的協調性活動，用以降低事件的負面影響;如進行敏感數據的定義和分類(如 艾滋);
合規性Compliance：遵守外部法律法規和公司政策與流程的行為以及相關證明。合規性管理是指遵守內部和外部強制性法律法規所需的協調性活動，如HIPPA。數據脫敏，以符合各種合規性標準。
機構比以往任何時候更需要可信賴且高質量的數據，以滿足業務治理、風險管理和合規性的需求。機構發現低質量數據會嚴重影響其支持業務流程、遵守行業法規和作出正確決策的能力，為此，必須通過一系列信息管理計劃提高數據質量活動的可見性。
最后，介紹一下在這方面的應用實踐。我們做的一個應用實踐是來自于一個框架，這個框架在國外是相對比較流行的。第一個是在數據采集和治理應該是混合在一起，第二個在國外做信息化的時候一定有管理工具配套指導的。因為中國從1977年開始高速發展了40年，但整個來講是比較粗放型的，粗放型帶來的副效應是對管理和技術的應用要求并不是太高。那么因為高速的發展也讓我們人認為我們管理是非常好的，但目前的新常態語境下的產業升級對技術和管理有更高的要求和需求。第三個就是在機構做大數據應用，必須與業務流程整合，全面預算就是典型的案例。
細節是魔鬼，所以要做精細化一定要關注細節，這也是大數據的強項。剛才講了管理工具，我們在整個醫療機構引入了平衡計分卡，平衡計分卡在中國醫療行業用的比較少，在國外是比較流行的，發達國家80%醫療機構均利用平衡計分卡做戰略管理工具或績效管理，所以他們互相交流是有一種共性的。平衡計分卡從四個層面來監控機構的整個戰略實施：運營層面、患者層面、財務層面和學習成長層面。平衡計分卡還需有一個支撐，知識管理。在整個服務性行業，知識管理是非常重要的，因為要做到知識共享。平衡計分卡最大的好處是平衡計分卡和戰略協調結合在一起，最大的特點是衡量你的無形資產。
最后講一點全面預算。因為中國的企業基本上做全面預算都是基于ERP的，所以企業整個預算是比較規范。中國的政府包括醫院做全面預算是基于特定應用的，做預算的時候，每次討論問題的時候他們都很不是思路很清晰，其根本原因，就是沒有數據依據。做預算的時候，首先編制的參考依據就是文檔(合規的表現)，基于參考依據在把考核數據放進去，扯皮的時間少，明顯可加快預算的速度。前面提到大數據要與業務流程結合，這是一個基本原則，所以我們講大數據一直強調的是流程。
最后小結一下，如果大數據不能夠覆蓋全面業務的話，那依然是頭痛治頭，腳痛治腳。肯定要基于一個管理體系，去整合所有業務。最重要一點，就是大數據最大的目的，是要把想法變成規劃，然后把規劃變成決策。決策就形成行動。
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