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：

　　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。

　　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。

　　临研通作为深耕数字经济领域的专业机构，致力于为企业数字化转型注入强劲动力。其创新采用去中心化的现场管理组织服务模式★★，有效打破了数据孤岛壁垒，促进了数据资源的自由流动与规模化应用★★★。通过私有化部署系统，临研通能够迅速完成功能部署，帮助企业搭建起全面且合规化的管理系统，大幅降低企业在系统开发与后期维护方面的成本开支。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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★★。