Эксперт-BI Фармацевтика: cистема бизнес-анализа для фармкомпаний
Данные лежат в основе любой отрасли. Однако если данные не обработаны, они ничего не стоят. Сегодня фармацевтическая промышленность и здравоохранение используют огромные объемы данных для решения проблем, связанных с неэффективностью работы, расходами на здравоохранение и качеством медицинской помощи. Не стоит удивляться тому, что фармацевтические компании используют данные для повышения эффективности и успешности клинических испытаний, а также процесса утверждения лекарств, поскольку НИОКР являются основой их бизнеса.
История успеха: Ведущая международная фармацевтическая компания создает дашборды в FineBI
Для успешного решения этой задачи фармацевтические компании все чаще используют хранилища данных. Фармацевтические компании должны быть первопроходцами и стремиться к быстрому внедрению технологий, если они хотят воспользоваться преимуществами аналитики данных. Однако существуют значительные препятствия, которые необходимо преодолеть:
- Устранение изолированности данных и объединение разрозненных процессов для получения межфункциональной информации.
- Создание инфраструктуры, необходимой для преобразования больших данных в интеллектуальные данные.
- Получение и использование неструктурированных клинических данных и данных о распространении лекарств.
- Получение знаний из данных клинических испытаний для подготовки оценок и отчетов, отвечающих финансовым потребностям инвесторов.
- Разработка рекомендаций по использованию потребительских данных и обеспечению их конфиденциальности.
Возможности Эксперт-BI Фармацевтика
Эксперт-BI Фармацевтика позволяет разработать аналитическо-плановую систему для фармацевтической компании, которая позволяет анализировать деятельность компании по всем основным аспектам бизнеса:
- Расчёт и анализ ключевых показателей эффективности деятельности Компании
- Управление загрузкой и хранением информацией о продажах дистрибьюторов и об уровне запасов на складах дистрибьюторов
-
Комбинированный анализ исторических данных, как в агрегированном виде, так и на уровне отдельных операций с использованием сводных таблиц, диаграмм и графиков:
- Первичные продажи или Sell-in (прямые и непрямые)
- Вторичные продажи или Sell-out (нескольких уровней)
- Активность медицинских представителей
- Плановые и фактические показатели по финансовым затратам на проведение маркетинговых мероприятий
- Статистические отчеты по долям рынка продукции Компании, а также её конкурентов
-
Система поддержки процесса планирования первичных и вторичных продаж:
- Расчет статистических прогнозов спроса в разрезе препаратов и регионов включая:
- подготовку исходного ряда для прогнозирования на основе данных первичных непрямых продаж и вторичных продаж дистрибьюторов
- расчет прогноза и доверительных интервалов с автоматическим выбором метода прогнозирования для каждого препарата
-
Ручной ввод в систему экспертных версий прогнозов по продажам
- Расчет согласованной версии прогноза продаж в разрезе препаратов, регионов и месяцев
- Сравнение рассчитываемых прогнозов продаж с различными целевыми показателями, включая корпоративные планы, с использованием сводных таблиц, диаграмм и графиков
- возможность what-if анализа на основе изменения используемых базовых показателей
- Визуализация исторической информации и результатов процесса
- Формирование и внедрение единого перечня критериев и показателей оценки работы отдела на различных уровнях
- Автоматизация сбора первичной информации из нескольких источников, включая: ERP системы(SAP, Scala, 1C, Microsoft Dynamics и другие), CRM системы, системы бюджетирования, системы предоставления данных маркетингового и статистического исследования рынка (RMBC/IMS и другие), системы ведения данных о сотрудниках (HR системы)
- Обеспечение моментального пересчета всех суммовых показателей в различные валюты: Рубли РФ, Евро, Доллары США и так далее.
Чтобы понять важность любого процесса, необходимо разобраться в основных преимуществах, которые он дает. Вот основные причины, по которым хранение данных - это будущее фармацевтической отрасли:
- Централизованное управление данными
- Улучшенное принятие решений
- Соответствие нормативным требованиям и отчетность
- Эффективные исследования и разработки (НИОКР)
- Оптимизированное управление цепочками поставок
- Улучшенный контроль качества
- Персонализированная медицина и результаты лечения пациентов
- Анализ рынка и оптимизация продаж
Хранилище данных позволяет проводить комплексный анализ рынка, объединяя данные о продажах с данными внешних исследований рынка и демографическими данными пациентов. Фармацевтические компании могут использовать этот анализ для выявления рыночных тенденций, оптимизации стратегий продаж и повышения рентабельности маркетинга.
Внедрение хранилища данных в фармацевтической компании требует тщательного планирования, в том числе с учетом конфиденциальности данных (особенно данных о пациентах), масштабируемости для обработки растущих объемов данных и гибкости для адаптации к быстро меняющейся динамике отрасли. Вот те области, в которых фармкомпании наиболее оптимизировали инструменты бизнес-аналитики.
- Управление торговым персоналом;
- Анализ доли рынка;
- Управление проектом;
- Финансовый мониторинг;
- Системы бизнес-анализа с самообслуживанием.
Для фармацевтических компаний хранилище данных - это не просто технологическая инвестиция, это стратегический актив, который поддерживает принятие обоснованных решений, соблюдение требований, операционную эффективность и инновации. Обеспечивая единое представление данных по всему предприятию, хранилище данных позволяет фармацевтическим компаниям ориентироваться в сложностях отрасли и добиваться конкурентных преимуществ на высокорегулируемом и конкурентном рынке.
Показатели, которые отслеживают фармацевтические компании на основе данных о продажах:
Анализ первичных продаж, включая следующие показатели:
- Объем отгрузок (количество упаковок, сумма)
- Маржа в денежном выражении
- % Валовой маржи
- Объем отгрузок MAT (сглаженный показатель по 12 месяцам) (количество упаковок, сумма)
- Объем отгрузок MQT(сглаженный показатель по 3 месяцам) (количество упаковок, сумма)
- % выполнения плана первичных продаж (количество упаковок, сумма)
- % доля препарата в общем объеме отгрузок
- % доля дистрибьютора в общем объеме отгрузок
- Рейтинг препаратов по отгрузкам
- Рейтинг дистрибьюторов по отгрузкам
- Вхождение в Лучшие N / Худшие N объектов (препаратов, дистрибьюторов) (по количеству, сумме отгрузок, марже)
- Принадлежность объекта первичных продаж ABC классу (по количеству, сумме продаж, марже)
Основными аналитическими срезами, которые будут использоваться в диаграммах (таблицах, графиках и т.п.), являются:
- Препарат, и все связанные с ним характеристики
- Дистрибьютор (клиент)
- Время (с минимальным уровнем детализации, имеющимся в источнике)
Анализ вторичных продаж, включая следующие показатели:
- Объем продаж дистрибьюторов (количество, сумма)
- Объем продаж дистрибьюторов MAT (сглаженный показатель по 12 месяцам) (количество, сумма)
- Объем продаж дистрибьюторов MQT (сглаженный показатель по 3 месяцам) (количество, сумма)
- % выполнения плана вторичных продаж
- Рейтинг препарата по продажам
- Рейтинг дистрибьютора по продажам
- Рейтинг территории по продажам
- Вхождение в Лучшие N / Худшие N объектов (препаратов, дистрибьюторов, регионов) (по количеству, сумме продаж)
- Принадлежность объекта вторичных продаж ABC классу (по количеству, сумме условных продаж)
Основными аналитическими срезами, которые будут использоваться в диаграммах, являются:
- Препарат, и все связанные с ним характеристики
- Дистрибьютор
- Регион вторичных продаж (с необходимыми для анализа территориальными иерархиями)
- Время (с минимальным уровнем детализации, имеющимся в источнике)
Анализ остатков на центральных складах, включая следующие показатели:
- Остаток товара на заданную дату (количество, себестоимость)
- Движение товаров по видам операций (закупка, перемещение, списание, продажа, возвраты) за период (количество, себестоимость)
- Оборачиваемость товара
- Остаток товара на заданную дату в количестве дней вторичных продаж
Основными аналитическими срезами, которые будут использоваться в диаграммах, являются:
- Препарат, и все связанные с ним характеристики
- Производитель
- Регион склада
- Время (с минимальным уровнем детализации, имеющимся в источнике)
-
Прочие классификационные элементы, имеющиеся в источнике.
Совмещенный анализ информации из всех источников
В рамках проекта будут реализованы диаграммы для совместного анализа информации из источников, включая следующие:
- диаграммы для совместного анализа трендов и сезонных профилей первичных и вторичных продаж
- диаграммы сопоставления данных вторичных продаж и данных розничного аудита Фармэксперт
- диаграмма зависимости уровня продаж от доли охвата врачей
- диаграмма зависимости уровня продаж от активности high-prescribers
- диаграмма зависимости уровня продаж от экстраполированного количества назначений за период
- диаграмма зависимости уровня продаж от уровня оценки эффективности препарата врачами
Фармацевтическая промышленность характеризуется сложными операциями, обширными исследованиями и разработками (R&D), строгими нормативными требованиями и необходимостью принятия точных решений. В этой отрасли генерируются огромные объемы данных из различных источников, включая клинические испытания, производственные процессы, контроль качества, операции в цепочке поставок, а также продажи и маркетинг. Для передовых разработок компании используют искусственный интеллект (ИИ). Искусственный интеллект совершает революцию в фармацевтической промышленности, расширяя возможности анализа данных, улучшая процессы принятия решений и ускоряя разработку лекарств. ИИ использует сложные алгоритмы и вычислительные мощности для обработки и анализа огромных объемов данных более эффективно и точно, чем традиционные методы. Вот как ИИ помогает фармацевтическим компаниям работать с данными:
1. Открытие и разработка лекарств
Улучшение прогностического анализа: Алгоритмы ИИ могут предсказать, как различные химические соединения будут реагировать с мишенями в организме, что помогает быстрее выявлять перспективных кандидатов в лекарственные препараты.
Анализ биомедицинских данных: ИИ может обрабатывать и анализировать огромные массивы биомедицинских данных, включая геномные последовательности и данные клинических испытаний, чтобы выявить суть, которая может привести к открытию новых лекарств.
Сокращение времени и расходов: Упорядочивая процесс открытия лекарств, ИИ значительно сокращает время и расходы, связанные с выводом новых препаратов на рынок.
2. Клинические исследования
Набор пациентов: ИИ помогает выявлять и набирать подходящих кандидатов для клинических испытаний, анализируя данные пациентов в соответствии с критериями испытаний, тем самым ускоряя процесс организации испытаний.
Мониторинг и безопасность: Средства ИИ отслеживают данные клинических испытаний в режиме реального времени, чтобы выявить неблагоприятные реакции или исходы, повышая безопасность пациентов и надежность испытаний.
Анализ данных: Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные испытаний, выявляя закономерности эффективности и безопасности, помогая исследователям быстрее принимать обоснованные решения.
3. Персонализированная медицина
Анализ геномных данных: ИИ анализирует генетическую информацию, чтобы понять, как разные люди могут реагировать на определенные методы лечения, что открывает путь к персонализированной медицине.
Оптимизация лечения: Анализируя данные пациентов, ИИ может помочь подобрать план лечения для каждого конкретного пациента, улучшая результаты и снижая побочные эффекты.
4. Оптимизация производства и цепочки поставок
Предиктивное обслуживание: ИИ предсказывает, когда оборудование нуждается в техническом обслуживании, еще до возникновения сбоев, что позволяет минимизировать время простоя в фармацевтическом производстве.
Эффективность цепочки поставок: ИИ улучшает видимость и прогнозирование цепочки поставок, помогая фармацевтическим компаниям управлять запасами, прогнозировать спрос и избегать ситуаций нехватки или переизбытка товара.
5. Соответствие нормативным требованиям и анализ документов
Автоматизация соблюдения нормативных требований: ИИ автоматизирует анализ нормативных документов и отчетность о соответствии, сокращая ручные усилия и обеспечивая точность.
Управление документами: Системы искусственного интеллекта могут управлять, классифицировать и анализировать огромные библиотеки научных работ и патентных документов, помогая исследователям быстро получать доступ к необходимой информации.
6. Доказательства реального мира (RWE) и доступ к рынку
Генерация RWE: ИИ анализирует реальные источники данных, такие как электронные медицинские карты (EHR) и носимые устройства, чтобы получить представление об эффективности лекарств и результатах лечения пациентов в реальных условиях.
Стратегия доступа на рынок: Модели ИИ предсказывают тенденции рынка, потребности пациентов и поведение плательщиков, чтобы обосновать стратегии доступа на рынок и ценообразования.
7. Оптимизация продаж и маркетинга
Понимание клиентов: ИИ анализирует данные маркетинговых исследований и взаимодействия с клиентами, чтобы получить представление о поведении и предпочтениях врачей и пациентов.
Маркетинговые кампании: ИИ оптимизирует маркетинговые кампании, прогнозируя, какие сообщения и каналы с наибольшей вероятностью привлекут различные сегменты целевой аудитории.
ИИ позволяет фармацевтическим компаниям более эффективно ориентироваться в сложностях разработки, производства и рыночных стратегий лекарств. Используя возможности искусственного интеллекта для анализа и извлечения информации из данных, фармацевтические компании могут ускорить инновации, улучшить результаты лечения пациентов, оптимизировать операции и оставаться конкурентоспособными в быстро развивающейся отрасли.
Демо
Продукт Эксперт-BI
Продукт Эксперт-BI, запросить доступ к демо-стенду on-line
- Еще по теме: ML и Data Science для фармацевтической отрасли
