[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。
从降低成本入手
节约的都是利润。不管采取哪种竞争战略的企业，节省成本都是一个永恒的主题，对于实施成本领先战略的企业来说，成本控制尤为重要。
建议数据分析人员阅读一些有关丰田生产方式关注如何减少浪费以及成本会计、作业成本管理、库存管理、供应链管理和质量成本方面的书。
数据分析人员参与成本管理，可按以下的顺序来做：
1、 分析成本发生地：指成本在哪里发生。
2、 成本构成分析：分析各类成本的构成。
3、 主要成本源：找到降低成本的重点。
4、 统计指标降低成本是否可行？
5、 降低成本效果的评价
下面笔者就用在所在单位做成本控制的实例来说明。
1、 成本发生地及成本构成，包括人员成本、药品成本、卫生材料及低值易耗品成本、水电成本。
2、 主要成本源，由于人员成本的控制阻力较大，因此选择药品成本、卫生材料与低值易耗品作为主要的成本源。
3、 统计指标：选择了两个指标——门诊人均药费和住院日均药费，并根据历史数据设置了控药指标落实到科室和医生头上，该指标以文件的形式下发，后来纳入绩效管理指标。在控制卫生材料、低质易耗品方面采用“成本率”指标——-成本与收入的比值，该指标纳入绩效管理指标。
4、 效果评价：用统计指标控药后，西乡医院的药品比例由2003 年的40.5%下降到2005年的24.2%，门诊人均药费由49元下降到39元，住院人均药费由1041 元下降到438 元。据计算，仅控药措施一项就帮助我们医院每年至少减少3000万元成本。
每月对各科室低值易耗品成本率和卫生材料成本率进行统计和通报，对超出范围标准的科室进行处罚，2006年将这一指标纳入绩效指标体系。以骨科为例，去年其耗材收入占总收入的比例为14％。今年，实施成本控制后，降为7%左右。
从提升质量入手
数据分析在质量管理中一直占据重要位置，统计质量控制就是比较经典的数据分析用于质量管理的例子，此外数据分析在质量成本分析方面也可发挥作用。
笔者在这方面的实践不多，不过也有一个例子：为控制病案的质量，我们引入病案的返工率这一指标。病案返工率占绩效的4%。
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