Хранилище данных Фармацевтика
Без хранилища данных компании будут располагать огромным количеством данных, но с трудом смогут извлечь из них полезную информацию. Фармацевтические компании собирают информацию из множества источников, пытаясь понять все о своем бизнесе, операциях, рынке, клиентах и не только. Эти наборы отраслевых данных сложны и часто поступают в разных форматах, поэтому компаниям бывает непросто правильно интерпретировать их.
Ключом к пониманию всех аспектов рынка на этапе подготовки к запуску, а также в ходе коммерческой деятельности на других этапах жизненного цикла продукта является последовательное, интегрированное представление данных. Чтобы аналитика фармацевтических данных стала успешной, фармацевтическим предприятиям необходимо быть новаторами и внедрять технологии на ранних стадиях, чтобы использовать их преимущества. Успешные компании видят целостную картину, предотвращая фрагментацию процессов в отрасли. Как они этого добиваются?
- Предотвращение разрозненности процессов и интеграция данных
- Настройка инфраструктуры работы с большими данными
- Сбор и использование неструктурированных клинических данных
- Получение информации о результатах исследований для построения прогнозов
- Определение правил конфиденциальности работы
Варианты использования анализа данных в фармацевтике
- Ускорение процесса открытия лекарств
- Ускорение производства лекарств
- Оптимизация клинических исследований
- Оптимизация цепочки поставок
- Создание таргетных лекарств
- Определение новых рынков
- Фармаконадзор и безопасность лекарственных средств
- Повышение эффективности исследований
- Послепродажное наблюдение
- Фармакогеномика
Типы данных в фармацевтической промышленности
В фармацевтической отрасли существует два типа данных – первичные и вторичные данные. Фармацевтические компании используют эти данные для открытия и разработки новых лекарств и методов лечения, повышения безопасности и эффективности существующих лекарств, проведения клинических испытаний, оптимизации производства и управления цепочками поставок, продвижения на рынок и продажи лекарств, а также принятия более эффективных бизнес-решений.
Первичные данные
Данные клинических испытаний: данные, собранные в ходе клинических испытаний на людях, такие как демографические данные пациентов, история болезни, результаты лечения и нежелательные явления.
Данные пациентов: данные, собранные от пациентов, такие как электронные медицинские записи (EHR), данные о медицинских устройствах и результаты, сообщаемые пациентами (PRO).
Данные геномики: данные, собранные в результате генетического секвенирования, такие как однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) и вариации числа копий (CNV).
Реальные данные (RWD): данные, собранные от пациентов вне клинических исследований, такие как электронные медицинские записи, данные претензий и данные социальных сетей.
Вторичные данные
Литературные данные: данные из опубликованной научной литературы, такой как исследовательские работы и отчеты о клинических испытаниях.
Данные о продажах и маркетинге: данные о продажах лекарств, маркетинговых кампаниях и предпочтениях клиентов.
Нормативные данные: данные регулирующих органов, таких как Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) и Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA).
Конкурентная среда: данные о продуктах и услугах конкурентов.
Если фармацевтические компании не интегрируют данные должным образом, они получат несколько противоречивых представлений о рынке, и они не будут знать, какой набор данных использовать при принятии решений. Хранилище данных может предоставить данные в отношении:
- Информация о позиционировании препаратов
- Целевая группа пациентов
- Показания, по которым используется препарат
- Характеристика врача, назначающего препарат
- Региональные предпочтения
- Распространенность заболеваний
- Предпочитаемые препараты для лечения заболеваний
- Проводимые процедуры
- Информация, связанная с заболеванием
Хранилище данных обеспечит беспрепятственный доступ ко всем данным и позволит нам анализировать их в виде временные ряды. Вкратце можно сказать, что цели DWH в фармацевтической отрасли:
- поддержка загрузки данных из различных источников, таких как медицинские организации, аптеки и поставщики
- возможность разбиения данных на связанные подмножества используя предопределенные алгоритмы
- предоставление библиотечных функций для разработки кода
- может интегрироваться с SAS для анализа данных и отчетности
- обеспечение безопасности данных и управление ими
- легкая поддержка, обновление и администрирование системы
- масштабируемость, надежность и безопасность.
- может обеспечить долгосрочные стратегические преимущества с точки зрения хранения, поиска, анализа и представления информации
Фармацевтическая промышленность с ее обширными исследованиями и разработками (НИОКР), сложными производственными процессами и строгими нормативными требованиями генерирует огромные объемы данных. Хранилища данных играют решающую роль в консолидации, управлении и анализе этих данных, предлагая значительные преимущества, которые могут привести к инновациям, эффективности и улучшению процесса принятия решений.
Основные преимущества хранения данных для фармацевтической промышленности:
1. Повышение эффективности НИОКР
Оптимизированное управление данными: Централизация данных о различных исследованиях и испытаниях позволяет более эффективно управлять и извлекать информацию, ускоряя процесс НИОКР.
Улучшенный анализ данных: Хранилища данных способствуют расширенной аналитике и поиску данных, помогая выявить новые сведения об эффективности лекарств, возможных побочных эффектах и результатах лечения пациентов, что способствует разработке более безопасных и эффективных препаратов.
2. Эффективное соблюдение нормативных требований
Упрощенная отчетность: Хранилище данных упорядочивает данные, упрощая составление отчетов для регулирующих органов, таких как FDA или EMA, обеспечивая соответствие требованиям к отчетности о клинических исследованиях, мониторингу безопасности лекарств и другим нормативным стандартам.
Журналы аудита: Ведение всеобъемлющих аудиторских записей для всех данных, что крайне важно при проведении аудитов и проверок регулирующих органов, демонстрируя целостность данных и соответствие требованиям.
3. Улучшенное управление клиническими испытаниями
Набор и отслеживание пациентов: Облегчает выявление подходящих кандидатов на участие в клинических испытаниях путем анализа данных о пациентах по различным параметрам. Также позволяет эффективно отслеживать участие пациентов, их согласие и результаты.
Качество и согласованность данных: Обеспечивает высокое качество и согласованность данных клинических испытаний, сокращая количество расхождений и ошибок, которые имеют решающее значение для достоверности результатов испытаний.
4. Операционная эффективность в производстве
Оптимизация цепочки поставок: Обеспечивает эффективное управление цепочкой поставок, предоставляя информацию об уровне запасов, прогнозировании спроса и работе поставщиков, что позволяет сократить складские запасы и переизбыток продукции.
Планирование производства: Поддерживает оптимизированное планирование производства и распределение ресурсов путем анализа исторических данных о производстве, что приводит к экономии затрат и повышению производительности.
5. Анализ рынка и стратегия
Анализ рынка: Глубокое понимание тенденций рынка, анализ конкурентов и поведения покупателей, что способствует разработке эффективных маркетинговых стратегий и позиционированию продукции.
Прогнозирование продаж: Использует предиктивную аналитику для точного прогнозирования продаж, помогая в стратегическом планировании и финансовом прогнозировании.
6. Повышение безопасности пациентов
Мониторинг неблагоприятных событий: Позволяет в режиме реального времени отслеживать неблагоприятные события, о которых сообщается в ходе клинических испытаний или постмаркетингового наблюдения, что способствует принятию оперативных мер по обеспечению безопасности пациентов.
Фармаконадзор: Усиливает деятельность по фармаконадзору, позволяя проводить всесторонний анализ данных о безопасности, улучшая выявление и оценку потенциальных рисков, связанных с фармацевтической продукцией.
7. Принятие решений на основе данных
Стратегический анализ: Предоставляет руководителям целостное представление о данных организации, от НИОКР до рыночных показателей, поддерживая принятие стратегических решений на основе данных.
Показатели эффективности: Позволяет отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI) в различных отделах, способствуя развитию культуры непрерывного совершенствования.
8. Сокращение затрат
Оптимизация ресурсов: Предоставляя информацию о неэффективности работы и способствуя оптимизации процессов, хранилища данных помогают значительно сократить расходы и повысить рентабельность.
Для фармацевтической промышленности хранение данных - это не просто технологический, а стратегический актив, который повышает производительность НИОКР, обеспечивает соответствие нормативным требованиям, оптимизирует операции и способствует эффективному анализу рынка. Обеспечивая сложный анализ данных и предоставляя практические выводы, хранилища данных помогают фармацевтическим компаниям решать задачи по выводу новых препаратов на рынок, обеспечению безопасности пациентов и достижению конкурентных преимуществ.
Хранилище данных предоставляет фармацевтическим компаниям данные, позволяющие принимать решения на основе данных в различных таких областях бизнеса, как оценка рынка, планирование и моделирование. Оно также экономит время, предоставляя компаниям данные, максимально приближенные к реальному времени.
Описание того, как может быть организовано хранилище данных в фармацевтической компании:
1. Источники данных
Фармацевтические компании собирают данные из различных внутренних и внешних источников, включая:
- Данные НИОКР: Данные клинических испытаний, записи исследований, патентная информация и результаты экспериментов.
- Производственные данные: Производственные процессы, меры контроля качества, информация о цепочке поставок и уровне запасов.
- Аудит: Представления в регулирующие органы, отчеты о соблюдении требований и данные аудита.
- Данные о продажах и маркетинге: Показатели продаж, результаты маркетинговых кампаний, данные маркетинговых исследований и отзывы клиентов.
- Внешние данные: Отраслевые показатели, данные о конкурентах, обновления нормативно-правовой базы и тенденции рынка.
2. Зона обработки данных
Данные из этих разрозненных источников первоначально собираются в зоне обработки, где происходят процессы предварительной очистки, проверки и преобразования данных. К ним относятся:
- Нормализация: Стандартизация форматов и значений данных для обеспечения согласованности.
- Дедупликация: Удаление дублирующихся записей для поддержания целостности данных.
- Исправление ошибок: Выявление и исправление ошибок и несоответствий в данных.
3. Основное хранилище данных
Сердцем архитектуры DWH является основное хранилище, в котором обрабатываемые данные хранятся для долгосрочного хранения и анализа. Это хранилище, как правило, структурировано для оптимальной производительности запросов и поиска данных:
- Моделирование данных: Используются схемы типа "звезда" или "снежинка" для организации данных в таблицы фактов (для количественных данных) и таблицы измерений (для описательных данных), что облегчает выполнение эффективных аналитических запросов.
- Управление историческими данными: Ведение обширных исторических данных для поддержки анализа тенденций, нормативной отчетности и долгосрочных исследовательских проектов.
4. Data Marts
Для конкретных бизнес-подразделений или функций фармацевтической компании из основной DWH создаются специализированные карты данных. К ним относятся:
- R&D: Сосредотачивается на данных, относящихся к исследованиям и клиническим испытаниям.
- Производственные данные: Содержит данные, связанные с производственными процессами и контролем качества.
- Продажи и маркетинг: Предназначен для анализа эффективности продаж и маркетинга.
- Система данных о соблюдении нормативных требований: Предназначен для поддержки нормативной отчетности и контроля за соблюдением нормативных требований.
5. Средства бизнес-анализа и аналитики
Поверх структуры хранилища данных развертываются инструменты BI и аналитики, позволяющие извлекать из хранимых данных действенные идеи:
- Средства отчетности: Генерируют стандартизированные отчеты для представления в регулирующие органы, финансовой отчетности и отслеживания внутренней производительности.
- Инструменты аналитики: Предоставляют расширенные аналитические возможности, включая прогнозирование, анализ тенденций и визуализацию данных, для поддержки процессов принятия решений.
6. Система управления данными
Для обеспечения качества данных, безопасности и соответствия нормативным требованиям создана система управления данными, включающая в себя:
- Управление качеством данных: Процедуры и инструменты для поддержания высокого качества данных, включая постоянный мониторинг и процедуры очистки.
- Безопасность и конфиденциальность данных: Меры по защите конфиденциальных данных, включая контроль доступа, шифрование и соблюдение правил защиты данных.
- Управление метаданными: Документирование источников данных, преобразований и определений для обеспечения понимания и использования данных в организации.
Организация хранилища данных в фармацевтической компании отражает сложность и разнообразие данных, связанных с разработкой и коммерциализацией лекарств. Фармацевтическая отрасль может использовать несколько способов работы с данными.
|
DATA LAKE |
Озеро данных - это общий термин, означающий место, куда фармацевтические компании помещают все свои необработанные, нефильтрованные данные, чтобы иметь возможность анализировать их по своему усмотрению. Но Озера данных не стандартизируют данные, поэтому фармацевтическим компаниям все равно придется внедрять процессы стандартизации, чтобы разобраться во всей этой сложности. |
|
DWH |
Хранилище данных создает формальную, стандартизированную интеграцию активов данных, чтобы пользователи, просматривая данные, могли получить последовательную информацию. Это централизованная система, которая не позволяет различным функциям работать с данными изолированно. |
|
DATA MART |
Если фармацевтические компании хотят продвинуть хранение данных еще на один шаг вперед и получить быструю и эффективную аналитику, им также следует рассмотреть возможность создания аналитического хранилища данных март. Data Mart позволяет фармацевтическим компаниям автоматизировать сложные анализы и стандартизировать специфические, сложные бизнес-правила, которые могут быть уникальными для одного случая использования или одного рынка. |
|
DATA WRANGLING |
Многие компании вкладывают средства в озеро данных, полагая, что оно поможет им решить задачи по обработке данных. (Работа с данными означает очистку, структурирование и обогащение необработанных данных до нужного формата). Но многие приходят к пониманию того, что им также необходимы хранилище данных и аналитическая база данных как часть их архитектуры. |
