3月4日，国家开启新基建快车道后，5G网络、新型数据中心、AI人工智能、工业互联网+等已然成为社会经济发展的主题词。新基建无疑是让人兴奋的，这意味着与大数据相关的基础设施将进行升级换代，大数据应用前景的美好·展望即将成为现实。如何抓住新基建带来的风口，为企业生存和发展煲出一道营养可口的头啖汤，是非常值得研究的问题。

　　早在上个世纪，汤姆.彼得斯和罗伯特.沃特曼便在《追求卓越》中提出了“Data Rich and Information Poor”(缩写为：DRIP)的概念，意为数据丰富和信息不足，而今这种担忧慢慢变成了现实。在信息爆炸时代，人们烦恼的不是数据过少，而是数据太多太杂，如何从海量数据中找出并整合出有价值的信息服务于人类，成为一直困扰大家的问题。

　　比如在医药领域，大数据早有广泛的应用基础，从供应链监控到零售终端，医药公司掌握并管理着大量的数据，这些数据还在不间断的爆炸式地持续增长中，而工业互联网+等创新和商业模式的变革又导致了数据的多样性和复杂性。

　　在现代商业加剧竞争的情况下，医药行业的DRIP像一个迷宫一样错综复杂，仅仅靠简单的数据整合、转换和清理不仅不能给决策者提供有效的信息，反而阻碍了决策者的判断效率，降低企业的竞争力。如果制药公司不能找到有效应对DRIP的方法，他们会因此增加数据管理的成本并淹没在过多的数据中。

　　在商业实践中，优秀的数据处理解决方案可以实现价值数据的最快交付，并能改善商业和信息技术之间的协作。对于医药企业而言，高质量的数据意味着通过优化信息，能够更好地了解客户和患者，从而改善供应链和营销体系，同时也能满足监管机构的需求，实现数据移动和转换的可追溯性，从而改善与监管机构的沟通。

　　为了实现这些主要目标，数据管理链条的重置和优化成为了前提，因为这是避免不同角色的相关知识工作者进行重复劳动唯一办法。通过减少数据管理的时间和成本，医药公司的员工能够提高他们在重要任务上的生产力，从而让企业保持活力。

　　所以，花更少的时间和成本获得最优决策的数据信息，对企业的商业价值不言而喻。

　　根据医药产业互联网及大数据解决方案专家未名企鹅的答疑，想要释放大数据在医药行业的力量，必须采用更加灵活和大规模地整合新类型数据和来源的技术，范围也不再仅限于IT系统摄取和分析数据，还需要通过AI算法的优化来帮助用户找到和理解数据，换句话说，就是利用智能数据平台帮助客户获取数据价值。

　　未名企鹅团队区别于传统IT或者数据公司的简单、集群或者分布式架构，而采用了更为先进的具有平台化能力的互联网微服务式架构。并通过诸如Flink这一类的前沿技术来处理医药流数据，能够智能实现数据的预处理，输出成标准数据到数据中台，为智能分析、洞察、预测，多维展示统计和分析结果，助力客户发现数据价值、辅助决策、沉淀数据资产。

　　在未来，有价值的数据新基建项目应该具备以下几个特征：

　　——基础数据处理智能化：采集、清洗、转换、预警

　　通过机器的自主学习，商业数据实现自动化采集，并且能够及时感知新增数据，实现版本自我更新。系统能对无效数据、空值、重复数据、残缺数据、异常数据等进行自动纠正和转换，确保采集的数据准确性和完整性，为后期的数据分析提供基础保障。

　　——引入三方数据Live行业数据库

　　知己知彼百战不殆，在未名企鹅的数据驱动业务管理方案中也将市场医药终端的主数据给准备好了。

　　——医药数据中台

　　通过轻量化数据流式设计，辅助智能决策，根据历史和当前情况进行预测，精细化管理主料辅料、人力、营销、设备折损、耗材等相关项目开销。

　　——分析功能多维化

　　系统有构建多维模型，能够助力企业实现对流向数据的实时监控分析，对异常情况的主动预警，并追溯问题的来源，随时为决策者提供策略的数据支撑。同时可以灵活的结合市场上优秀的BI工具等提供更加丰富的展现形式。

　　具有以上功能的数据解决方案能够把医药企业从海量数据中拯救出来，有效提升竞争能力，并让医药企业得到一些显而易见的好处：

　　——缩短服务响应时间，提升服务品质，增强客户黏性

　　——优化供应链，降低成本

　　——快速响应并适应监管的需求

　　——找到内部业务的优化点

　　——发现有价值的市场信息