信息化是将信息转化为数字的过程，而数据分析是将数字转化为信息的过程，是利用数据提取有用信息，提供决策依据，发挥数据作用的过程。
数据分析的前提是数据，数据的前提是信息化，信息化的前提是场景，场景的前提是服务对象的个性化需求。
数据来源于基于场景的个体需求，基于个体需求场景创建和产生的数字，将持续为个体需求创造价值，对分析更有意义。
情景分为系统情景和制度情景，系统情景为纵向一般情景，制度情景为平行一般情景，系统情景支持制度情景，制度情景与系统情景相联系，在此基础上形成的数字质量具有更多的数据分析前提。
数据来源于需求个体及其需求驱动，毕竟服务于个体需求是根本目的，所以数据分析要以需求标准为基础，通过数据分析来描述数据分析，验证需求满足程度和改进机会， 没有这个核心的数据分析将失去其最重要的价值。
多年来，健康信息化只是在机构边界内复制固有过程的信息化，原有的应用场景对机构的转型升级没有拉动作用，不仅服务链上中下游没有衔接，内部结构也没有衔接， 过程和关系没有改变，个体需求与个体机构之间自发的供求关系没有被触及，虽然数字来源于个体需求，但并非为个体需求而“生”，数据分析缺乏基本的质量基础。
即使数据具有分析价值，但由于信息化之初缺乏充分考虑数据与个体需求之间的连续性，以及由于系统开发人员缺乏统计技术，系统在目的和工具上没有内置的分析功能，尤其是缺乏完善的数据分析能力。 第一代信息化只为机构内部管理积累数据，只对内部管理的数据进行简单的统计，不具备标准化的数据分析基础和数据分析能力。 从个人需求来看，所有数据都占用大容量存储资源，基本无法使用，无论怎么“洗”，都存在与个人需求脱节的问题。
不从根本上改变制度与制度的关系，不建立供需关系，就没有办法构建新一代的信息应用场景，就没有从需求到需求的数字生态，没有数据分析的坚实基础，数字化作为资源的价值就无法发挥。 看似是数据分析问题，但背后却是服务模型、管理模型、数据问题。
基于数据分析的数字化和智能化，特别是人工智能的形成，将消除中间管理环节，直接服务于个人需求。 没有与个人需求相关的数字，如何“喂养”满足个人需求的人工智能。 从发展的角度来看，新一代信息化只是为智能化准备数字资源，而利用数字化训练人工智能是信息化的终端，这个过程需要数据分析来判断和引导。
新一代信息化与第一代信息化最大的区别在于，最后一代数据能否成为智能数字资源。
针对数智化发展方向，单病组管理建立需求-场景-数-需的信息转换链，根据需求“生成”有用数字，用数字服务需求，实现数字健康治理，为智能化发展奠定基础。