数据分析要从理解业务开始——以医院解决方案为例

数据分析理解业务的重要性

你一定听到过：“理解业务，是做数据分析的前置条件和重要步骤”。

那么，如何才叫做理解业务呢？怎么梳理业务呢？又应该理解到什么程度呢？

很多人对这些问题的理解，可能还很模糊。

在此，我将主要以数据分析的视角出发，向你分享业务逻辑的梳理流程，并以层层递进的方式，来展示关于数据分析中，懂业务应该懂到一个什么样的程度。

我们首先来讨论一下，梳理业务对数据分析，有什么重要性？

“数据分析”，即通过分析数据，发现业务问题，洞察商业机会点，为业务增长提供合理建议及参考依据，并输出数据报告。

而什么是业务呢？

直白的来讲，“业务”泛指非技术类所有工作，是企业的销售、产品、营销、市场、运营等工作的笼统称呼，这些都是直面B端/C端用户，“业务”最终的目的是“增加销量，换取利润，降低成本”，并且数据报告里得出分析结论也是提供给业务使用。

那么，真实、可量化、可衡量的数据一定会反映业务某方面的情形。

而“数据分析”在实现业务目标和输出数据报告的过程中，就需要清晰地描述、并展示业务现状，解决业务痛点，帮助业务提升业绩等。

所以，“数据分析”就需要围绕业务展开。

而现实当中，很多业务场景都可由数据体现出来。通过分析业务存在的问题并解决业务问题，数据分析才能创造价值。

对于公司来讲，解决业务问题可以提高收益或者降低成本；对于个人来讲，知道怎么利用数据解决业务问题，对个人的技能成长和职场生涯都有很大的助力。

要理解业务，其根本上来讲就是：数据从业务场景中来，要用回业务场景里去。

接下来，我们就来看一下理解业务对“数据分析”重要性有哪些？

了解业务痛点，多理解业务流程，才有机会分析出业务场景中可能存在的问题。

刚入门做数据分析时，很容易过度关注数据、方法论、工具等，却忽略了数据背后的业务痛点以及需求。

埋头苦干一通，最后业务人员一句话否定掉：“你分析出的问题和结果对我有什么用？一点也不符合业务逻辑”。

那接下来我们就讲一个华宇智能数据应用在医疗行业的案例，我们从行业出发，医院运营管理辅助决策支持系统是通过整合分散在各个系统中的数据，将不同种类的数据进行关联，以数据库、人工智能、数理统计、可视化技术为基础，形成数据挖掘分析能力，建立医院管理以及医疗业务的辅助决策支持系统，对数据进行分析，提取有价值的潜在知识，对管理决策和医疗服务提供支持，从而实现管理维度的多元化、管理粒度的精细化、医疗服务的智慧化，实现医疗成本、医疗质量的双控制，向社会提供优质的服务。

在医院的数据与决策之间的关系并非那么稳定。我们总结了以下三种情况：

第一种，数据分析和决策有明确的对应，例如药占比高了，决策就是要降下来；患者对医疗服务评价低了，决策就是要增加患者满意度。

第二种是有明确的数据分析，但决策未必对应。例如医疗效率指数低，住院患者人数减少，此时我们需要结合具体情况来做分析。

第三种情况，当出现数据不足以支持医院决策依据时，可以参照本地区或本省乃至全国的标杆，减少决策偏差。

华宇智能数据主要做出了如下解决方案：