在醫藥行業數字化轉型的深水區，主數據管理不再是“錦上添花”的技術選項，而是企業實現高效運營、合規經營和精準決策的“生命線”。醫藥企業長期面臨三大頑疾：“一物多碼” 造成的資源浪費與效率低下，“標準不一致” 導致的部門協同壁壘，以及合規與財務管理的數據割裂帶來的運營風險。本文將針對這三大痛點，提出一套系統化、可落地的解決方案框架，推動醫藥企業構建“業務-財務-數據”三流合一的新型數據治理體系。

問題表征

同一藥品、物料或供應商在不同系統、不同工廠、不同業務環節中存在多個編碼標識，導致：

采購環節無法集中議價，采購成本虛高

庫存數據失真，冗余庫存與缺貨現象并存

供應鏈協同困難，上下游數據對接需大量人工轉換

報表數據口徑不一，管理層決策缺乏可靠依據

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解決方案：建立全企業唯一的主數據標準，實現“一物一碼一標準”

實施路徑：

制定企業級主數據標準體系

統一物料、產品、供應商、客戶等核心主數據的編碼規則、屬性定義與分類邏輯

采用“分段編碼”結構：固定碼段（標識類別）+ 流水碼段（唯一標識）+ 校驗碼段（防錯）

部署中央主數據管理平臺

作為唯一權威數據源，所有系統通過該平臺獲取和更新主數據

內置智能查重與匹配引擎，自動識別并合并歷史重復數據

建立全生命周期管理流程

從申請、審批、發布、變更到歸檔，實現線上化流程閉環

業務部門作為數據所有者負責質量，IT部門提供平臺支持

業務價值：

采購成本平均降低8%-15%，通過物料歸一化實現集中采購

庫存周轉率提升20%以上，精準庫存可視化管理

數據維護工作量減少60%，消除重復編碼與人工清洗

問題表征

研發、生產、質量、銷售、財務各部門采用獨立的數據標準與標簽體系：

研發關注分子結構與藥理屬性

生產關注工藝參數與質量標準

銷售關注產品規格與競品對標

財務關注成本結構與會計準則數據無法跨部門流暢使用，形成“數據孤島”。

解決方案：統一核心業務對象的數據標準與標簽體系，打破部門墻

實施路徑：

定義跨部門共識的核心數據模型

針對原料藥、輔料、包材、成品藥等核心對象，建立統一的屬性集合與標簽體系

例如成品藥主數據包含：通用名、商品名、劑型、規格、批準文號、儲存條件、全球唯一識別碼（GTIN）等

構建“共性+個性”的彈性數據架構

共性字段（如基礎標識、基本屬性）由企業統一制定并強制遵守

個性字段（如研發實驗參數、市場競品標簽）允許部門擴展但需明確定義

設立數據治理委員會與業務數據專員

委員會由各業務部門負責人組成，決策標準與爭議仲裁

業務數據專員負責本部門數據的準確性與及時性

業務價值：

新產品上市時間縮短15%-30%，研發到生產的數據傳遞無縫銜接

跨部門報告生成時間從數天縮短至小時級

質量事件追溯效率提升50%，全鏈條數據可快速關聯定位

問題表征

業務系統（如ERP、供應鏈）與財務系統數據脫節，業務流與財務流存在斷點：

業務發貨后財務發票延遲，收入確認不及時

庫存實物與財務賬面價值不一致

合規追溯需要業務批次數據，財務核算需要成本數據，兩者來源不一、口徑不同

內外審計耗費大量時間在數據核對與差異解釋上

解決方案：通過主數據串聯業務流與財務流，確保“三流合一”

實施路徑：

以主數據為樞紐打通核心流程

銷售訂單→發貨→開票→收款：客戶主數據統一貫穿

采購訂單→收貨→入庫→付款：供應商與物料主數據統一貫穿

生產訂單→領料→報工→入庫→成本核算：物料、BOM、工藝路線主數據統一貫穿

建立“業務-財務”一體化數據映射規則

物料主數據關聯財務物料類型與評估類，自動確定會計科目

客戶/供應商主數據關聯統馭科目與付款條件，實現自動清賬

藥品批次數據同時記錄業務屬性（效期、產地）與財務屬性（成本價、標準價）

構建面向場景的合規數據視圖

針對藥監追溯要求：提供“從原料到患者”的完整批次軌跡視圖

針對財務報告要求：提供“從采購到銷售”的完整價值流視圖

數據同源、視圖各異，滿足不同監管與管理部門的需求

業務價值：

月結關閉時間縮短30%-50%，業務與財務數據實時同步

合規審計準備時間減少40%，提供完整、一致、可追溯的數據包

財務風險顯著降低，杜絕因數據不一致導致的誤報或漏報

1. 建立統一的主數據治理框架

設立數據治理委員會：由業務、IT、合規、財務等多部門代表組成，制定主數據管理策略

明確數據所有權：為每種主數據類型指定業務所有者，負責數據質量、標準和生命周期管理

制定主數據標準：基于行業最佳實踐和監管要求，制定統一的數據標準、編碼規則和分類體系

建立數據質量管理流程：包括數據清洗、驗證、監控和持續改進機制

2. 實施主數據管理平臺

現代主數據管理平臺應具備：

多域管理能力：能夠同時管理產品、供應商、客戶、物料等多種主數據類型

靈活的數據模型：可配置的數據結構，適應醫藥行業的特殊需求

強大的匹配引擎：使用算法和規則自動識別和合并重復數據，解決“一物多碼”問題

完整的數據沿襲：跟蹤數據從創建到歸檔的全生命周期變化

開放的集成接口：與ERP、CRM、供應鏈等系統無縫集成

3. 制定差異化的數據策略

針對合規與財務的不同需求，采取差異化策略：

數據顆粒度策略：對需要滿足合規追溯要求的數據保持細粒度，對主要用于財務分析的數據進行適度聚合

數據保留策略：根據監管要求確定不同類型數據的保留期限和歸檔方式

數據訪問策略：基于角色和需求控制數據訪問權限，平衡信息共享與合規要求

4. 采用行業標準和最佳實踐

實施GS1標準體系：采用全球統一的GTIN（全球貿易項目代碼）和GLN（全球位置碼）

建立產品主數據模型：基于ISO 11238（藥品識別）和ISO 11239（藥品劑量）等國際標準

參考行業最佳實踐：學習跨國制藥企業的成功經驗，如強生、輝瑞等公司的MDM實踐

1. 高層支持和業務驅動

主數據管理項目必須獲得企業高層的持續支持，并由業務需求驅動而非單純技術導向。管理層需要認識到，優質的主數據是數字化轉型的基礎資產。

2. 分階段實施和持續改進

主數據管理不是一次性項目，而是一個持續的過程。建議采用分階段實施策略：

第一階段：聚焦核心產品和關鍵供應商，建立基礎框架

第二階段：擴展數據范圍，優化匹配規則和數據質量

第三階段：實現高級分析應用，支撐數據驅動決策

3. 組織變革與文化塑造

主數據管理本質上是管理變革，需要：

重新定義數據相關角色和職責

建立數據質量意識和責任文化

提供持續的培訓和支持

設立激勵機制，鼓勵數據質量改進

4. 技術與流程的平衡

避免過度依賴技術解決方案而忽視流程優化。成功的主數據管理需要技術平臺、管理流程和組織結構的協同變革。

醫藥主數據管理是一場貫穿戰略、流程、技術與文化的系統性變革。通過建立唯一標準破解“一物多碼”困局，通過統一標簽體系拆除部門墻，通過串聯業務與財務流實現三流合一，醫藥企業不僅能夠顯著提升運營效率、降低合規風險，更能在數據驅動的時代，將數據真正轉化為企業的核心競爭力和創新源動力。這場轉型之路雖有挑戰，但其帶來的運營精細化、管理透明化與決策科學化，將是醫藥企業在復雜市場中穩健前行的根本保障。