style="text-indent:2em;">其实国家数据局组建后，数字中国步入快车道，医院建设如何数字化转型的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解数据转型的专家建议，因此呢，今天小编就来为大家分享国家数据局组建后，数字中国步入快车道，医院建设如何数字化转型的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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国家数据局组建后，数字中国步入快车道，医院建设如何数字化转型
目前没必要，医疗设备小型化后再谈转型吧。
何为数字化何为“数字化转型”
数字化是一个很大的概念，但是如果我们只从字面去解读的话会变得非常简单！
数字化其实就是信息化，本质上代表信息工具的使用！单纯从这个角度来理解的话，其实每个企业都有数字化的应用，日常表格的使用就是早期数字化的代表，从原始的纯手写填单到现在大家都会用电脑用表格来填单。
而数字化转型严格来讲应该属于产业升级！更关注的是除了用电脑进行数字化的信息记录以外，还要求达成全体成员的信息共享、共同协作、自动化流程、数据分析报表的实时统计及预览以及第三方业务增长点的应用和发现！
说白了，传统的企业实现了部分需求的数字化，而数字化转型是要让企业整体运转完全数字化，让企业运转信息公开、透明、可协作，赋能企业员工具有分析能力、创新能力、对自身在企业的位置、贡献度有清晰明了的认知，在企业整体的运作计划中员工具有自身所参与部分的充足目标感！
企业数字化转型思路、模式、路径和趋势如何
我们通过一份数据报告来回答题主的问题。
研究咨询公司Prophet子公司Altimeter一直以来面向CIO推出《数字化转型状态》研究报告，希望持续捕捉现代数字化转型浪潮的一切变化及趋势，今年正值该报告问世的第五个年头。
第五年的《数字化转型状态》调查报告由Altimeter公司首席分析师BrianSolis撰写，报告强调，2019年战略性数字化转型正变得越来越普遍，同时亦超越IT范畴对整个组织的竞争力造成直接影响。
Solis的研究亦着重提及以下要点：1.预算正在快速攀升；2.利益相关方所关注的颠覆性技术清单正在不断扩展；3.所有权转移至高管层级，并由跨职能协作小组负责管理；4.客户体验（customerexperience，简称CX）将继续在数字化转型投资当中扮演核心驱动力；5.员工经验与组织文化在变革的强化与加速以及创新活动的推进层面发挥愈发重要的作用。
数字化转型状态：五大核心要点1.成功的数字化转型应该是一项覆盖企业整体的举措，最好是由具有广泛组织影响力的领导者负责推动。根据报告，CIO们连续第二年成为占比最高的数字化转型项目持有者或赞助者（28%），而目前也有越来越多的CEO开始扮演这方面的领导角色（23%）。
2.市场压力成为数字化转型的主要驱动因素，调查发现大部分转型举措都源自业务增长机会（51%）与竞争压力提升（41%）的主导。随着各类备受瞩目的数据泄露丑闻在大众媒体中受到广泛关注，GDPR等新型监管标准的发布也给组织的数字化转型带来另一种动力（38%）。
3.虽然人们已经逐渐意识到人为因素在数字化转型工作中的重要意义——例如员工经验与企业文化等，但大多数转型工作仍然侧重于客户接触点现代化（54%）以及基础设施实现（45%）层面。虽然如此，大多数组织在客户了解方面并没有进行尽职调查，41%的企业在缺少全面客户研究指导的情况下即匆忙上马数字化转型投资项目。
4.组织支持仍然是当前数字化转型工作面临的首要挑战。在研究过程当中，受访企业报告称数字化转型仍然被视为一种成本中心（28%），而且很难提供明确的投资回报率数据（29%）。文化问题也带来了显著挑战，其中根深蒂固的观点对于变革活动的抵制（26%）以及法律与合规性问题（26%）成为业务体系进步的最大阻碍。
5.创新正在组织之内成为愈发重要的一项基本诉求。近半数的受访者表示他们正在建立创新文化，而内部创新团队的存在也开始成为一种常态。
以下是我们认为每一位数字化转型（简称DX）领导者都应重视的其它一些重要发现，这些将帮助他们建立用于考核当前能力的基准，从而进一步探索出符合未来需求的投资论点。
数字化成熟度蓝图以数字化客户体验为中心，主要包含六大阶段：1.业务如常运行；2.当下与活跃；3.标准化；4.战略；5.融合；6.创新性与适应性。
图：企业数字化转型的6个阶段
数字化转型的重点关注领域：IT主导与扩展在本次调查报告中，85%的受访企业表示他们的数字化转型举措已经从IT范畴扩展至整个组织规划之内。换句话说，IT部门将继续主导数字化转型方面的工作。当前五大数字化转型重点领域包括：1.IT；2.客户服务；3.运营；4.创新；5.营销。
图：数字化转型的重点关注领域
业务部门层级内的数字化转型举措：与IT、营销以及客户服务开展协作Solis指出，“数字化转型之旅通常以技术为先的思维模式作为起点：在受访企业当中，有51%的比例致力于将数字化转型投资用于IT基础设施与技术方案的现代化升级（例如云、协作、通信、安全与移动等等）。数字化转型的本质，在于通过投资于各个部门（包括业务部门与其它职能部门等）实现其本身的现代化，并将各部门的核心部分加以汇总的过程。数字化转型代表着以往在营销与IT部门之间的所有权拉锯战，将一步步转变为遍布整个组织之内的分布式平衡与协作体系。”
图：业务部门层级内的数字化转型举措
数字化转型的核心驱动因素：新型商业模式的创新具有最高优先级超过半数受访企业（51%）将创造新的商业模式作为数字化转型的主要驱动力，这意味着探索新市场中的全新增长机会正得到越来越多企业的高度关注。从历史角度来看，最重要的自然是围绕企业整体实现技术现代化并投资改善客户体验。如今，建立创新型商业模式有望产生新的收入来源，而这也成为企业着手实施变革的动力源泉。
下面是数字化转型的五大推动因素：1.新的市场增长机遇；2.不断变化的客户行为与偏好；3.持续升级的竞争压力；4.新的标准与合规性要求；5.不断变化的员工行为与偏好。
图：数字化转型的核心驱动因素
数字化转型是一场长期竞赛——赢家将获得与客户体验相关的重要指导信息根据研究报告指出，各类组织应当以数字化转型的六个阶段为指导制定出以客户为中心的发展路线图，而后通过拆分及匹配的方式在企业整体之内逐步实施相关举措。研究结果提醒所有商业开拓者，数字化转型只是旅程而非最终目的地。这段旅程中的北极星（或者说指导原则）包括速度、群体个性化以及情报协作，从而面向各利益相关者（包括员工、客户、合作伙伴以及整个社区）实现对价值的共同创造。
图：数字化转型是一场长期竞赛
2018年数字化转移面临的主要挑战：缺少用于支持数字化转型投资回报判断的数据过去一年当中，数字化转型工作面临的最大挑战主要包括如何衡量数字化转型的投资回报率、预算、文化、风险、变更管理以及人才短缺问题。此外，技术债务也给不少组织带来严重负担。当然，任何类型的转型举措都将面临上述挑战。这让我想起管理界的传奇人物PeterDrucker给出的建议：
“变革并非必要，毕竟人人都可以选择放弃生存。”--PeterDrucker
图：2018年数字化转移面临的主要挑战
2019年的首要技术投资方向：云、安全与人工智能引领新的潮流过去几年以来，云计算与移动投资一直是数字化转型领域最为重要的投资方向。不过在2019年以及之后的时期内，最重要的技术投资方向将涵盖网络安全、人工智能、大数据、物联网、实时分析、电子商务平台以及社交媒体等领域。此外，区块链、5G以及可穿戴技术也将发挥一定作用。我相信，如果我们将“机器学习”与“实时分析”纳入到“人工智能”类别之内，那么人工智能将足以在这段时期内成为第二甚至第一大技术投资优先事务。
图：2019年的首要技术投资方向
数字化转型指标：业务增长与运营绩效受访企业报告的前三大主要衡量指标主要关注业务增长与运营绩效：1.增长（潜在客户、客户转换与销售额）；2.运营效率（现金流、毛利率）；3.业务表现（营收与利润）。客户与员工参与度同样获得了第四顺位的较高排名，其中客户指标与引导效果相关（包括满意度、净推广评分[简称NPS]以及终身价值）。
图：数字化转型指标
Solis针对加速数字化转型获得成功这一目标给出了以下七项优先事务建议：1.在六大阶段期间对企业的数字化转型状态进行审计。
2.调查以洞察见解与发展机遇为核心的数字化客户旅程与组织性举措。
3.调查员工在提升员工体验方面做出的努力。
4.将数据作为决策制定工作中的核心。
5.努力使数字化转型投资与业务目标保持一致。
6.认真考虑技术趋势将给您的数字化转型路线图带来怎样的影响。
7.对转型与创新文化视为一大高优先级事务。
除了以上七大优先事项之外，这里我还要补充第八条建议。数字化转型业务领导者必须意识到，全球企业正在由实验时代快速转变为成倍增长的创新时代。采取数字化决策方法的组织会意识到保持这种可持续增长势头的唯一途径，以及对于中断事故的适应能力，将全部建立在一系列新兴技术（包括云、移动、社交、人工智能、物联网以及电子商务等）的投资理论基础之上。
数据治理是什么企业应如何进行数据治理工作的开展
数据治理是对数据资产进行管理和控制的过程，并通过标准的数据治理模型来实现，最终目标是提升数据价值，是企业实现数字化转型和战略的基础，数据治理是一套完整的管理体系，包括了组织、制度、流程、工具。
企业进行数据治理的前提是企业有对应的需求和痛点，如各类数据分散在多个不同的系统中，存在重复录入、难以维护的问题，或者人工维护数据不准确，影响企业业务的运转。而随着企业业务的发展，业务联动、集成整合的需求不断强烈，需要对数据进行统一治理、集成整合，以达到推动业务发展和转型的目的。
企业有了数据治理的需求才能更好的推动数据治理，一般而言企业的数据主要包括基础数据和业务数据，根据实际业务需求对基础数据和业务数据进行梳理分析：
基础数据：首先明确基础数据的类别（如组织、人员、客户、供应商等），再根据类别梳理每类数据的业务来源、系统来源、应用场景、目标系统等内容，梳理清楚数据的流向，再根据实际业务明确数据的编码规则、属性信息、维护方式、集成方式等内容，根据数据的结果制定数据标准，包括数据标准、管理标准、集成标准等，最后通过主数据平台将数据标准进行落地，推动基础数据的统一，保证各系统基础数据的一致性、完整性、准确性。
业务数据：业务数据治理包括两个层面的内容，一是业务集成，二是数据分析。业务集成是将一个系统产生的业务数据推送到其他系统，实现业务联动（如采购系统的采购单、付款单推送到财务系统生成采购凭证、付款凭证），业务集成更多是实现跨系统的业务贯穿，实现同一业务单一源头，避免多系统录入业务数据时的人为误差，同时减少数据录入也能提高工作效率。数据分析更多是数据价值的体现和应用，将各系统产生的业务数据通过加工转换进行汇总，基于实际业务建立分析主题和分析指标，构建数据模型体系，完成数据的整合，基于整合后的数据构建数据服务或可视化分析效果，对数据指标进行展现或跨系统集成，在集成展现的过程中分析问题，实现对业务的优化和升级。
数据治理是一套完整的企业管理体系，需要建立对应的管理组织和管理制度，明确治理流程，再借助平台工具进行落地，而整个治理体系包括了基础数据治理、业务集成、数据分析等多个内容，所以需要一套管理工具进行落地实现。数通畅联的数据中台方案就是针对于企业数据治理分析的一套解决方案，方案包含了DAP数据分析平台、MDM主数据治理平台、ESB数据集成平台，通过主数据管理平台实现主数据的全生命周期管理，保证主数据的一致性、完整性和准确性；通过数据集成平台实现数据的集成整合，满足跨系统业务集成和数据加工、转换、汇总的需求；通过数据分析平台构建企业数据仓库，对企业基础数据、业务数据进行加工汇总，并通过数据服务提供数据API，实现汇总数据的对外提供，并提供可视化分析进行数仓数据的分析展现、阈值报警等功能。
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