資訊化是將資訊轉化為數字的過程，而資料分析是將數字轉化為資訊的過程，是利用資料提取有用資訊，提供決策依據，發揮資料作用的過程。
資料分析的前提是資料，資料的前提是資訊化，資訊化的前提是場景，場景的前提是服務物件的個性化需求。
資料來源於基於場景的個體需求，基於個體需求場景建立和產生的數字，將持續為個體需求創造價值，對分析更有意義。
情景分為系統情景和制度情景，系統情景為縱向一般情景，制度情景為平行一般情景，系統情景支援制度情景，制度情景與系統情景相聯絡，在此基礎上形成的數字質量具有更多的資料分析前提。
資料來源於需求個體及其需求驅動，畢竟服務於個體需求是根本目的，所以資料分析要以需求標準為基礎，通過資料分析來描述資料分析，驗證需求滿足程度和改進機會， 沒有這個核心的資料分析將失去其最重要的價值。
多年來，健康資訊化只是在機構邊界內複製固有過程的資訊化，原有的應用場景對機構的轉型公升級沒有拉動作用，不僅服務鏈上中下游沒有銜接，內部結構也沒有銜接， 過程和關係沒有改變，個體需求與個體機構之間自發的供求關係沒有被觸及，雖然數字來源於個體需求，但並非為個體需求而“生”，資料分析缺乏基本的質量基礎。
即使資料具有分析價值，但由於資訊化之初缺乏充分考慮資料與個體需求之間的連續性，以及由於系統開發人員缺乏統計技術，系統在目的和工具上沒有內建的分析功能，尤其是缺乏完善的資料分析能力。 第一代資訊化只為機構內部管理積累資料，只對內部管理的資料進行簡單的統計，不具備標準化的資料分析基礎和資料分析能力。 從個人需求來看，所有資料都占用大容量儲存資源，基本無法使用，無論怎麼“洗”，都存在與個人需求脫節的問題。
不從根本上改變制度與制度的關係，不建立供需關係，就沒有辦法構建新一代的資訊應用場景，就沒有從需求到需求的數字生態，沒有資料分析的堅實基礎，數位化作為資源的價值就無法發揮。 看似是資料分析問題，但背後卻是服務模型、管理模型、資料問題。
基於資料分析的數位化和智慧型化，特別是人工智慧的形成，將消除中間管理環節，直接服務於個人需求。 沒有與個人需求相關的數字，如何“餵養”滿足個人需求的人工智慧。 從發展的角度來看，新一代資訊化只是為智慧型化準備數字資源，而利用數位化訓練人工智慧是資訊化的終端，這個過程需要資料分析來判斷和引導。
新一代資訊化與第一代資訊化最大的區別在於，最後一代資料能否成為智慧型數字資源。
針對數智化發展方向，單病組管理建立需求-場景-數-需的資訊轉換鏈，根據需求“生成”有用數字，用數字服務需求，實現數字健康治理，為智慧型化發展奠定基礎。