医疗器械行业数字智能创新实践:数据可视化和AI+是实现高质量发展的关键.
TapData用于化繁为简，摆脱手动构建和维护数据管道的诸多麻烦，轻量级替代OGG、DSG等同步工具，结合“CDC+流处理+数据集成”加速仓库中的数据流转，帮助企业将真正具有商业价值的数据应用到实践中，将“实时仓库盘点”的方法论付诸现实。TapData在不断迭代产品能力、优化用户体验的同时，不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更简洁、更有针对性的解决问题思路。本期内容是我们在医疗器械行业的实践和展望。
作为行业头部，我们基于 TapData 与 Doris 的实时数仓方案成功实现在数智化转型道路上的更进一步。该方案有效降低了前期投入和维护成本成本，提升了数据管理和分析效率。借助 TapData 的高效数据集成、实时同步和灵活调度功能，我们实现了数据的高效管理和智能决策。此外，TapData 的零代码开发和可视化运维界面，使数据处理简便直观。统一监控与管理功能提升了效率，降低了运维复杂度。方案整体为我们的业务分析和决策提供了有力支持，保持住了竞争优势。未来，我们期待与 TapData 一起探索更多实时数据应用价值。——某大型国有药品及医疗器械零售企业。
随着“健康中国”战略的不断深化，以及人口老龄化和多元化医疗服务需求的不断增长，人民生活水平的不断提升，以及我国人口老龄化、多元化医疗服务需求的不断增长，我国医疗器械产业持续保持稳步发展态势。
据中国物流与采购联合会于6月发布的《中国医疗器械供应链发展报告（2024）》显示，2023 年，我国医疗器械工业市场规模达 1.18 万亿元，同比增长 10.28%，流通市场规模达 1.36 万亿元，同比增长 6.25%。与此同时，医疗器械网络销售快速发展，数字化转型和“互联网+”业务布局不断加快。截至 2023 年 10 月底，医疗器械网络交易第三方平台 837 个，较 2022 年增长 38%。
在这样的背景下，大量行业龙头企业已经率先从数字化向数智化迈进，充分利用数据技术和 AI 技术的融合，在实施医疗大数据的实时采集、传输和处理的同时，加紧布局 AI+ 战略，整合并智用数据资源，提升整体诊疗能力。这一转型趋势增强了行业的创新能力和市场竞争力，推动了医疗器械行业的进一步发展。
一、客户背景：高成本消耗的自研方案 vs. 灵活、可扩展的现代数据栈方案
在数智化转型的大潮中，数据资源仍然是企业决策和创新的核心驱动力，如何高效管理和利用这些数据成为了关键。为了挖掘并真正利用好自身的数据资源，发挥数据应有的价值，企业面临着两种选择：研发团队自行搭建数据整合与分析方案，还是按需选择成熟的“小组件”共同构成一个现代数据栈方案。
以下是针对这两种方案的详细比较和分析，这也是该国有药品及医疗器械零售企业此前所面临的困局：
高成本消耗的自研方案
自研方案在早期阶段确实为企业提供了定制化的能力，满足了特定业务需求。然而，随着业务规模的扩大和市场环境的变化，自研方案暴露出了一系列问题：
维护成本高：自研系统需要持续的技术维护和更新，这不仅需要投入大量的资金，还需要组建和维持一个庞大的技术团队。灵活性不足：由于自研系统的架构和技术选型往往是基于特定时期的需求设计的，面对新的市场需求和技术趋势，系统的扩展性和适应性较差。响应速度慢：自研系统在面对快速变化的市场需求时，无法迅速做出响应。任何新的功能开发或系统优化，都需要经过复杂的内部流程，导致响应速度缓慢技术负债高：随着时间的推移，系统的复杂性和技术债务逐渐累积，进一步增加了维护和更新的难度和成本。
灵活、可扩展的现代数据栈方案
为了应对上述挑战，该企业决定采用现代数据栈方案，通过引入一系列小而美的工具，组合拼接，实现灵活、可扩展的企业级数据管理方案，其优势在于：
成本可控：多采用云和服务化的架构，企业可以根据实际需求进行资源配置，避免了自研方案中高昂的前期投入和持续的维护成本。高度灵活：支持根据企业的具体需求进行快速配置和调整，适应性强，扩展性高。快速响应：能够快速响应市场变化，通过实时数据整合和智能分析，企业可以迅速做出经营决策，保持市场竞争力。低技术负债：采用先进的架构和技术，企业无需担心系统的技术债务问题，可以专注于业务发展和创新。
通过采用现代数据栈方案，该企业不仅实现了高效的数据管理和智能化决策，还大幅降低了运营成本，提高了业务灵活性和市场响应速度。这一转型不仅增强了企业的市场竞争力，还为未来的持续发展奠定了坚实的基础
接下来，在方法论的基础上，我们将进一步了解该企业在实践中最终落地的解决方案详情
二、TapData + Doris + BI：搭建基于实时数仓的企业级数据分析管理方案
