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摘要：随着大数据时代的到来，大数据将深入到每一个行业，对每一个行业将产生重要乃至颠覆性的影响。面对大数据带来的影响，医院后勤管理模式也将发生变革。本文从大数据思维的角度出发，思考医院后勤管理工作，提出一些大数据思维对后勤管理工作的启示。
关键词：医院；后勤管理；大数据思维；启示
随着电子计算机领域的迅猛发展，如今我们所处的信息时代正孕育着改变，互联网的大面积普及和使用给人类社会带来了空前的数据量，学界称之为大数据，并逐步进入数据社会阶段。国务院于2015年8月底出台了《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作，将数据提升为国家基础性战略资源。在这样的背景之下，大数据将深入到每一个行业，对每一个行业将产生重要乃至颠覆性的影响，医院后勤管理模式也将发生变革，传统的后勤管理模式将改变成以数据为中心，医院后勤管理面临着重大机遇与挑战。本文从大数据视角出发，用大数据思维来思考医院后勤管理的发展。
一、大数据思维的内涵及特征
大数据概念：被誉为“大数据时代预言家”的英国牛津大学网络学院互联网研究所教授维克托•迈尔•舍恩伯格撰写的《大数据时代》中指出，大数据(BigData)并非某一个确切的概念。最初，大数据的出现是由于某些需要处理的信息量过大，超越了一般计算机在处理数据时能够使用的内存量，因而工程师们必须改进数据处理工具，新处理技术也就孕育而生。普遍认同的大数据特征包括：数据量大(Volumes)、类别多(Vairety)、处理速度快(Velocivt)，真实性强(Veracity)，应用价值高(Value)。维克托•迈尔•舍恩伯格提出了大数据价值链的三大构成：数据、技术及思维。与前两者相比，大数据思维才是关键所在。伴随大数据产生的大数据思维是为解决大数据带来的数据采集、数据处理和结果可视化等问题而出现的，是大数据技术应用的前提。大数据思维首先是要对大数据的认识和重视，只有具有大数据思维，才能更好地运用大数据资源和大数据技术。
二、大数据思维的特征
1.整体性
长期以来，随机抽样分析成为社会调查和研究中广泛应用的有效手段之一，这是信息缺乏和数据处理技术单一时期的必然选择。如今，随着数字技术的提升，可以获得所需要的全部数据，并可以展示事物全貌，洞察细节，了解事物的真实面目。大数据时代里，人与世界的关系、思维与存在的关系通过数据紧密联系起来，“万物皆数”成为可能。在这样的大背景下,“量化一切”、“让数据发声”成为时代口号，人们更加重视“全数据而非样本”的整体性思维。
2.多样性
在大数据时代以前，获取数据和处理数据都不是那么容易，因此要求每个数据都必须精确和符合要求，或者说按照某个格式或标准来采集统一结构标准的数据。一旦产生非标准的数据就会当做无用数据而被排除。然而，在大数据时代，随时随地都在产生各类数据，而且这些数据没有统一要求或标准，五花八门。按大数据的视野看来，这些数据虽然没有标准化，但依然是宝贵的资源，无论是标准的还是非标准的数据都有其存在的理由，既然产生并已经存在，就有其存在的理由，就有其合理性。大数据思维表现出多样行与混杂行的特征。
3.相关性
大数据思维关注事物间的关联关系，从原来凡事皆要追问“为什么”到现在只关注“是什么”，相关性比因果性更重要。在传统科学中，每个数据得来不易，所以几乎没有冗余数据，每个量总能找到其前因后果，因而形成一个长长的因果关系链。但是，在大数据时代，由于数据量特别巨大，几乎都是海量，要找出所有量与量之间的因果关系几乎是不可能的。通过比对来发现数据之间的相关关系，找到宏观行为中具有显著相关的数据之间的变化关系。大数据时代给出了新的思维方式，即相关关系分析，通过识别有用的关联物来帮助分析现象，能提供新的清晰视野。
三、医院后勤管理的现状
1.后勤保障的重要性逐步得到体现
(1)医院的医疗、教学、科研的发展，越来越离不开后勤保障系统的支撑，医院领导也越来越重视后勤的发展。医院后勤保障要跟上医院发展的脚步，绝不能因为后勤发展的滞后而阻碍医院的发展。(2)随着医改的深入推进，药品零加成等措施让惠与民，医院创收能力也相应减弱，很多医院通过后勤保障部门大力发展第三产业。(3)医院的快速发展，医疗设备逐渐增多，医院规模不断扩大，水、电、气、油等能源资源消耗也越来越高。在“开源”途径有限的情况下，“节流”成为有效手段。通过开展节能改造措施，降低能耗，减少医院运行成本。(4)后勤服务体现医院的服务水平。医院后勤管理的质量和效益是医院管理的重要组成部分，影响着医院服务水平及服务质量，也关乎着医院的品牌形象。很多后勤服务人员直接或间接给病人及家属提供后勤保障服务，后勤服务水平直接体现医院的服务水平。
2.管理粗放
在医院后勤管理模式上尚未适应大数据时代的到来，传统的管理模式仍然根深蒂固，绩效考核、外包监管、质量控制、成本控制、员工培训等管理手段过于单一，缺乏科学地、有效手段。
3.大数据思维缺乏
医院后勤，特别是大型公立医院的后勤部门，涉及工作面太广，每项工作都有大量的数据，比如能耗数据、设备运行数据、维修数据、车辆信息、一卡通信息、门禁卡信息、房屋信息、资产管理等等，数据种类繁多，且各种数据分散。大数据思维缺乏，各种数据只存在于各自部门内部，没有统一的平台汇总分析。
4.大数据应用技术的缺乏
医院后勤信息化建设则起步较晚，能耗监测、保修、运送、设备巡检、设备管控、点餐、被服清点、医废转运、一键式报警、巡更系统等很多后勤工作都可引进信息化，但很少有医院能系统的建成了后勤管理系统。由于缺少信息化手段，数据采集方式过于原始，采用人工抄录、记录，难免会出现数据错误的现象，同时人工采集的数据样本量对于整个后勤服务过程中产生的数据来说，只是“冰山一角”，大多数的数据未能得到采集利用。
四、医院后勤工作中的大数据
医院后勤工作具有复杂性、日常性、广泛性、技术性、时效性和突发性等主要特征。后勤工作范围广且环节多，每个环节都有大量的数据，要利用好这些大数据，才可能为临床一线以及病人提供更好地后勤保障服务。后勤工作中的数据主要具备以下特征：
1.数据量大
医院的性质决定了后勤服务工作是365天、24小时全天候提供不间断服务，因此后勤服务工作中会产生大量的数据，并呈几何级增加，这些信息量巨大的数据需要利用大数据技术处理。
2.种类繁多
中央空调、锅炉、水泵、配电设备、电梯、污水处理等设备设施的设备信息、运行状态、维保信息、维修信息以及周围的环境信息，医院后勤服务工作中的餐饮服务、安保服务、保洁、运送、人员来访等都有各自的服务都会有自己的信息，需要对这些信息进行互联互通，整合分析加以利用。
3.数据分散
后勤工作中从不缺少大数据，但分散在后勤每个部门，这些数据大多数仅仅作为工作记录被存放，没有被好好地利用。
4.数据利用价值大
数据价值密度低，但通过大数据的关联分析可以提供有价值的信息，提前消除安全隐患，帮助改进后勤工作，提升后勤保障能力和服务水平。
五、大数据思维下的后勤管理工作启示
利用大数据思维来思考后勤管理工作，可以从以下几个方面入手，提高后勤保障能力，提升后勤服务水平。
1.推进后勤信息化建设
大数据分析是建立在海量数据的基础上，数据的积累则需要通过信息化手段全过程、快速、准确记录后勤服务过程中的相关数据。保洁、运送、洗涤、餐饮、绿化、污水、医废、中央空调、锅炉、电梯、配电、水电气等所有环节中的信息，需要通过信息化手段进行收集、存储，并进行汇总分析。目前，医院后勤信息化建设还出于起步阶段，对于未实行后勤信息化建设的后勤部门数据，只能通过人工定期去记录数据，这就相当于统计学上的抽样分析，只抽取了整个数据的一小部分，无法像大数据那样给我们展示后勤服务或设备运行中存在的真实情况。同时，在信息化建设过程中要打通院内信息，消除信息孤岛，做到信息互联互通。
2.强化绩效考核
在大数据技术的推动下，合理设置考核指标体系，服务时间、服务态度、服务质量、成本指标、能耗数据等可以更加充分的整合，并精确到人，让绩效考核更具针对性和确切性，使个人绩效与成本充分结合，明确个人对于医院的价值所在，在此基础上的激励措施和人员培训可更人性化和科学化。
3.建立后勤标准化、精细化
引入大数据以后，几乎每项后勤管理与服务内容都要进行量化，实施时要进行数据录入，这就可以建立客观的倒查机制，进行事后追究。通过后勤管理与服务内容的量化，实现后勤管理向数据化管理转型。在后勤管理与运行的数据化基础上，通过标准化制度来设立后勤管理与服务的统一标准，把实际管理与服务的数据与标准数据进行对比，找出差距与不足，进而实现高质量管理与服务的常态化、稳定化。
4.实行后勤质量控制
随着社会的发展，人民群众对医院的服务需求已从单纯的医疗服务上升到包括医疗服务、安保服务、环境卫生等一些列服务，且对服务质量的要求越来越高，后勤服务的运转效能和质量优劣将直接影响到医院医疗服务的质量和社会信誉。因此后勤质量控制管理的重要性不言而喻，是整个医院基础质量管理水平的重要组成部分。利用大数据技术，对后勤服务质量指标进行全方位监测，让后勤管理者及时了解指标的动态变化以及发展趋势，并可以根据实际情况进行有针对性的干预，确保提供满意的后勤服务。
六、结语
随着数据时代的到来，大数据思维可以帮助我们更好地提升医院后勤保障能力。预测是大数据的核心，大数据预测拉近了可能与现实的距离，使我们有能力逐步做到将好的可能性变成现实，将不好的可能性不变为现实。随着医院后勤信息化建设的推进，大数据技术的应用，医院后勤管理工作者要以大数据思维来对待医院后勤工作，不断改进工作方式，以适应大数据时代的医院发展，做好后勤保障工作。
参考文献：
[1]黄欣荣.大数据时代的思维变革[J].重庆理工大学学报:社会科学版,2014,28(5):13-18.
[2]徐凯.大数据视野下医院管理思考[J].中国卫生标准管理,2016,7(16):20-22.
[3]周世佳.大数据思维初探:提出、特征及意义[J].中共山西省直机关党校学报,2014(5):10-12.
[4]贾春辉,徐建国.大数据时代的管理对策研究[J].河南科技,2014,5(10):220-221
作者:裴勇 张桂蓉 谭大兵 单位:重庆医科大学附属儿童医院
