黄昊：如何破解数据与业务两张皮的尴尬局面

摘要

　　数据因业务而生，却因不同业务需求存在的偏差，导致数据集成整合时存在困境，这是一个老生常谈的问题，却也是数据时代必须面临和设法解决的问题。数据分散产生，但是又要整合分析利用，因而导致数据处理难度日益增加。为此，一方面是提升技术能力；另一方面是转变认知。习近平总书记深刻指出：“治理和管理一字之差，体现的是系统治理、依法治理、源头治理、综合施策。”本文通过一个数据治理的案例，和大家一起共同思考数据治理的基本理念。

　　信息科被用户科室吐槽，这已是业界常态了，而且吐槽内容也都与时俱进。五年前吐槽最多的就是“人家医院早都上了某某系统，我们还是手工。”、“我们的系统太落后了，早该换了。”现在则主要聚焦在数据质量上了。“信息科出的手术数据与我们实际开展的相差太大”、“管理大屏显示的数据与业务实际运行根本不符”......

　　从吐槽内容变化也可以看出，这里面既有近年来医院大力推进信息化建设使得多数三甲医院的信息系统基本建完的成果，也与各级对数据质量越来越关注有关。尤其是近年来开展的公立医院绩效考核和DRG付费改革，更让各家医院对数据的重视提到了新的高度。

　　曾经一家医院院长给我讲了他对信息化最大的困惑：系统也上线了，数据中心也建成了，可数据压根就不准，错的离谱，甚至影响到了医院做出正确的决策。

　　不知道这家医院信息科的同道什么感受，反正当时我听了非常尴尬。

　　一边是各级对数据需求的迫切，另一边是现有的数据与业务的不一致，甚至出现严重不符的情况，这种情况在各家医院都不同程度的存在。

　　数据与业务的一致性是当今信息时代的关键挑战，因为数据已经成为医院的核心资产之一。

探究数据与业务不一致原因

　　既然数据与业务不一致的情况非常严重，那么就有必要去探究其中的原因，去寻找解决的办法，消除差距，有效提升数据的价值。最直接的就是能提升上报数据的质量，获得更好的排名和更多的收益。

　　数据是随信息系统的建立而产生的，医院的各类业务系统在运行时产生了各类数据，这些数据保存下来，又为业务再提供数据服务，不断循环往复，支撑起一个高速发展的数据时代。

　　因此要想有数据，首先得有信息系统，且系统能够支撑医疗业务的正常运行。

　　这就有人说了，我们手工登记的数据难道不是数据么，不能用于管理么？

　　说起数据的产生历史可以追溯到远古，从结绳记事就有了数据，但是传统手工登记的数据存在标准难以统一、时间成本高、数据再利用难度大等问题，让数据的再利用难度加大。

　　为收集各地数据，我国古代早在西周就设立了“上计制”，《周礼·天官》记载：“岁终则令百官府各正其治，受其会，听其致事而诏王废置。三岁，则大计群吏之治，而诛赏之。”每年一次的上计称“岁计”，每三年一次的上计称“大计”。中央政府依据这些数据对官员进行全面考核。受当时技术的限制，可想而知，数据的汇总、传输、利用及核查的难度非常之大。为此还设置了专门的部门负责审核及监督数据的真实性，可见对于数据质量的要求是古而有之，远远早于我们信息系统的产生。

　　2019年被称为“国考”的三级公立医院绩效考核工作正式展开，2020年又在全国启动了二级公立医院绩效考核工作。其中手术作为一家医院极具显示度的内容，有6项指标与它直接相关。因此，手术指标更加被医院和临床科室所看重。为提升手术数质量，各医疗机构在制订医院绩效方案时，往往也会赋予其更大的分值。

　　既然大家都非常看重这些数据，往往科室就会指派专人进行数据统计，她每天会负责任的把科室所做手术登记造册，再按自己认为的统计区间进行汇总统计。这种统计方式与系统定义的统计规则和统计区间必然存在偏差。

　　其实国家卫生健康委一直以来都在不遗余力的推行标准的制订，为了推进病案首页书写规范、疾病分类与代码、手术操作分类与代码、医学名词术语“四统一”，先后发布220多项卫生健康信息化标准，推动全民健康信息化建设“书同文”“车同轨”。

　　对于手术标准名称和字典，国家早有规范，且在不断修订。而临床认为的“手术”往往依据个人的认知判定，实际上这些“手术”有些在标准里是被划归了操作术而不是手术，自然系统统计时就不会将其归入手术进行统计。

　　在统计口径上，公立医院绩效考核中的指标数据很多来源于病案首页，各家医院进行统计时自然也会围绕首页数据开展统计，因此就算是手工统计的再“准确”，也不会成为统计依据。

　　当我们发现首页数据不准确，首先要做的就是去寻找首页数据的来源，找出问题（例如医生填写首页时遗漏了所做的手术、主要手术顺序错选等）。确保首页数据准确，而不是另搞一套统计表，费力又无效。

七项措施破解数据与业务两张皮

　　那么如何破解数据与业务两张皮的尴尬局面呢，让我们来问问大模型，下面是某个智能模型给出的措施：

　　1.加强数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，包括数据采集、存储、处理和分析等环节的质量控制。确保数据的准确性、完整性和一致性。

　　2.提高数据治理能力：建立数据治理机制，明确数据的归属、责任和使用权限。制定数据管理规范和流程，加强对数据的监管和管理，确保数据的合规性和安全性。

　　3.加强数据分析能力：培养专业的数据分析团队，提升数据分析人员的技能和素质。引入先进的数据分析工具和技术，提高数据分析的效率和准确性。

　　4.推动业务与数据的融合：加强业务部门与信息科之间的沟通与合作，共同制定业务需求和数据需求。通过业务流程优化和信息系统升级，实现业务与数据的无缝对接。

　　5.加强数据共享与交流：建立数据共享平台，促进不同部门和医院之间的数据共享和交流。通过数据共享，可以提高数据的利用效率，减少重复采集和处理的成本。

　　6.加强用户培训和支持：提供用户培训和支持服务，帮助用户正确使用信息系统和数据分析工具。及时解答用户的疑问和问题，提高用户对数据的信任度和使用率。

　　7.持续改进和创新：不断改进信息系统和数据分析方法，引入新的技术和理念，提高数据的价值和应用效果。同时，鼓励创新思维，探索新的数据应用场景和商业模式。

　　通过以上措施的实施，可以有效解决数据与业务不一致的问题，提升数据的价值和应用效果，推动医院的信息化建设和发展。

　　实话说，以上措施总结的非常到位，我也是在系统学习。但是七条措施相对还是比较抽象，不好理解。

它山之石，可以攻玉

　　其实数据质量和价值的提升的方法可以借鉴哈尔滨的“玩法”。

　　2023年冬季以来，哈尔滨无疑成了最火的旅游城市，连名字都被亲切的修改为了“尔滨”。元旦假期，哈尔滨旅游总收入达到59.14亿元人民币，累计接待游客数量为304.79万人次。

　　泼天富贵降临哈尔滨，它到底是怎么做到的呢？

　　总结下来，就是做好了顶层设计、统一规划资源、各司其职做事、全员参与其中、快速响应处理。

　　在顶层设计上，当地政府为了助推哈尔滨旅游经济的发展，采取了一系列举措和政策，比如黑龙江省人民政府办公厅印发了《黑龙江省释放旅游消费潜力推动旅游业高质量发展50条措施》，大力发展冰雪全产业链。我们也可以借助卫健委下发的各类文件，将其中的要求转化成我们工作的指南和规划，进而制订数据质量提升规划。

　　在统一规划资源上，通过推进冰雪旅游度假区建设和冰雪运动场馆设施改造升级，以满足冬季冰雪旅游及第九届亚冬会等大型赛事的需求，增强冰雪旅游核心竞争力；启动冬季冰雪旅游“百日行动”，在全省范围内推出多种活动和60条具体举措，强化黑龙江作为国际冰雪旅游目的地的品牌形象；完成了冰雪旅游度假区建设和冰雪运动场馆设施改造升级。

　　各司其职做事上，旅游、市场监督、公安、交通等当地的各个职能部门联动，为做好冰雪旅游大市场统一行动。打破了传统大家对当地的认知。在我们开展数据管理时也同样需要理清楚各部门的职责，以任务为牵引，确保各部门能够围绕着数据质量提升开展工作。甚至可以将数据质量提升列入年度重点工作，制订提升计划，明确时间节点，确保工作顺利推进。

　　全员参与其中更是为哈尔滨口碑传播提供了源源不断的话题，每一个市民都以服务游客为骄傲，让游客感受温馨和热情，同时也有效提升了哈尔滨的旅游收入。这点在数据管理工作上尤其需要我们借鉴，只有让每一个用户都参与数据质量提升，并从中获益，那么数据质量就不再是问题了。可以借助“公立医院绩效考核”这个活动为切入点，将不同的数据分类分部门管理，并落实相关绩效考核责任，制订质量提升计划，在医院内部做好数据质量管理的培训，通过一段时间的努力必能弥合数据与业务之间的差距。

　　快速响应处理更是可以化解问题，将危机转化成机会。当哈尔滨冰雪大世界出现“退票”事件引发舆论关注时，相关部门积极应对，公开致歉，列出详细整改措施，得到广大游客的谅解。这种情况在工作中我们也会遇到，尔滨这种应对做法给我们提供了很好的范例。

　　早上上班听到广播里在采访哈尔滨文旅的负责人，其中一句话与大家共勉：“只有把游客捧在手心，才能得到大家真诚的点赞。”同样，只有把数据质量放在我们心中，数据质量才能真正得到提升；只有全院都开始注意数据质量，并建立了完善的数据质量管理体系，体系顺畅运转时，数据与业务之间就真正契合了。