药企数据治理得痛点与难点
（一）术语标准不统一
同一业务在不同时期、不同系统中的术语不统一，进行数据分析时，处理数据、统一术语标准耗时费力。同时，医疗数据分布在不同系统中，数据关联规则复杂、无统一标准。
（二）法律法规要求复杂
医疗行业在数据治理方面面临着复杂的法律法规要求，包括数据隐私、安全性和跨境数据流动等方面的挑战，需要医疗机构不断调整合规性策略和流程，以确保符合最新的法规要求。
（三）数据治理管理制度不完善
管理规范阐明数据治理的主要目标、相关工作人员、职责、决策权利和度量标准，但目前大部分医疗机构的数据治理管理制度并不完善，缺乏明确的数据治理管理主体，医疗机构各职能管理部门常受限于“管理半径”与医疗机构数据治理业务复杂度及规模之间的矛盾，导致数据治理难以系统性和持续性地推进。
（四）数据治理人才匮乏
医疗数据治理涉及多业务、多系统、多数据类型，治理业务需要根据业务变化不断优化。同时，熟悉医疗行业的业务流程、临床实践以及经管管理也至关重要。因此，需要建立对应的跨专业人才培养机制，培养出“医疗机构数据工匠”，专注于数据管理的痛点和难点，深挖产生数据问题的原因，从源头上杜绝问题。
药企数据治理方向
医药行业数据治理目标
企业信息化建设是一项长期任务，需经过不断探索与实践，以寻求最适合企业发展的策略和方法，进而使信息化建设真正融入企业管理体系。医药行业数据治理的核心目标是确保数据质量，使医药机构及个人能够通过数据作出精确决策和行动。因此，医药企业的数据治理路径，应从以下几个方面展开：
数据准确定性：医药数据治理需要确保数据的准确性，使得决策者可以依靠数据进行准确的决策。
数据完整性：医药数据治理需要确保数据的完整性，使得决策者可以依靠数据进行准确的决策。
数据可用性：医药数据治理需要确保数据的可用性，使得决策者可以依靠数据进行准确的决策。
数据安全和隐私保护：医药数据治理需要保护数据不被未授权访问和使用，同时还要确保数据的隐私保护。
最后
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此外，临研通的私有化部署系统堪称企业数字化转型的“加速器”。该系统能够迅速完成功能部署，使企业在极短时间内搭建起一套全面且合规化的管理系统。这不仅大幅削减了企业在系统开发与后期维护方面的成本开支，还为整个行业的数字化生态建设注入了活力。在临研通的推动下，数据要素市场化配置进程加快，行业数据资源得到更高效、合理的利用，为数字经济的蓬勃发展提供了有力支撑。
