[编者按]企业里的数据多如牛毛，到底该先分析哪类数据才能做到一鸣惊人？打算做数据分析的CIO最好先读读本文。虽然深圳市西乡人民医院信息科主任李开祥只是用了最简单的Excel表格，可以因为抓住了院长和业务部门最关心的效率和成本问题，结果为企业节约了大笔资金，也为自己赢得了尊重，《下里巴人的数据分析》系列文章第三篇就重在介绍他的经验，如果您有什么想法或建议，欢迎与本文编辑（rcl@it168.com）及更多的朋友分享。

　　【IT168 专稿】数数据多如牛毛、事情千头万绪。CIO该从哪里入手做数据分析呢？笔者的建议是关注两大方面，一是提高效率，而是降低成本。企业的创新和发展大多从这两方面入手，而且这两方面也是管理的主要症结所在，如果能利用数据分析发现问题、解决问题，就会达到事半功倍的效果。

从提升效率入手

　　我国正处于工业化时期，提升效率是首要的问题。

　　通过观察，我们会发现业务中有很多低效率的地方，而通过数据分析我们往往能找到效率低下的原因所在，再对症下药就能立竿见影的解决问题。建议数据分析人员可以阅读泰勒的《科学管理的原理》、大野耐一的《丰田生产方式》等有关精益生产方式的书、有关流程管理的书。

　　比如，医院的收费处常常排队，通过查看分时段的病人数就发现这个数据有高峰有低谷，能不能做到削峰填谷呢？于是进一步观察病人交费的动作，会发现从病人知道要交多少钱、到病人找到钱交给收费员，收费员验钞会花很多时间，那到底要花多少时间？我们怎么样才能把这个时间尽量缩短？再比如病人在医院看病，经常楼上楼下到处跑，病人看病究竟要花多少时间？花的这些时间都用在哪儿了？采用“一站式“服务能不能让病人在一个区域就可以把大多数的诊疗做完？这是否可以减少病人的等待时间？

　　看到这些问题，并作了初步思考，就会发现如果要进一步解决问题需要更加详细的数据分析。笔者针对下面三个业务流程进行了分析和优化。

　　输液室流程优化：输液室也是一个容易排队的地方，病人平均排队时间为7分10秒钟。主要是由于护士手工抄写病人输液卡、贴瓶单、配药不在生物安全柜内、需要护士送药品去配液室加在一起需要7分10秒钟。找到问题所在后，我们就和业务部门一起研究如何优化工作人员的工作流程，最后决定引入流水线工作方式，结果现在病人排队等待时间降到80秒。病人的满意度提高了，医院的人力成本也节约了。

　　门诊挂号收费一窗式服务：以前门诊的挂号发卡和收费分设两个地方，挂号及收费处病人排队的高峰期不同，存在挂号处与收费处忙闲不均的现象。通过分析挂号及收费高峰的病人数、挂号及收费的标准作业时间（收费90秒挂号57秒，其相差不大），将挂号及收费窗口合二为一。合二为一后峰值就下降了。窗口也可以减少了。另一方面病人也不用区分哪里是挂号的那里是收费的。  

　　病案室作业均衡化：所有医院的病案室都存在月底及月初忙的问题，原因是病案不能按时回收，回收了病案室也没有及时处理。为解决这一问题我们引入了丰田均衡生产的原理，规定病案室每天必须处理的病案数为去年同月日均出院病人数（该指标占病案室奖金的65%），同时规定病案按时回收率占科室奖金的4%。这样就做到了科室按时上交病历，病案室均衡处理病历。