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随着医药行业数字化转型的深入企业积累了海量的数据包括销售数据、生产数据、研发数据、市场数据等。如何利用这些数据挖掘其价值为企业决策提供支持成为医药企业面临的重大挑战。在当今竞争激烈的医药市场中企业也同时面临着前所未有的挑战和机遇。 传统制药行业痛点主要集中于经营模式过于单一线上监管滞后以及针对供应链管理的不足。困此制药行业尤其需要进行协同创新提升数据应用能力。制药企业依据本身行业及产业链的特点在云计算、大数据等技术的深度融合下开始全面的数字化转型升级探索。当前制药企业经营痛点具体现状如下
1、企业存在众多异构系统流程与数据整合难。
制药行业信息化应用早、范围大产品、技术相对稳定但也导致其技术相对落后从而带来数据获取渠道的多样化从纸质文件、电子文件库到各业务数据从财务数据到业务数据、、生产数据、质量数据、设备数据等企业积累了大量的数据从企业内部到外部需要整合来自不同渠道的、不同组织和不同格式的多种数据。
2、实时采集处理难、数据共享存在安全顾虑
一方面各类数据源实时产生大量数据另一方面越来越多的业务要能够对数据做出快速的反馈如指标预警针对实时数据的采集和处理变得愈发重要但传统的数据处理流程不能很好地解决时效性问题另外企业进行数字化转型应当首先满足数据合规、安全管控的相关要求。当前的数据驱动高度依赖客户信息的采集和使用建立有效的数据安全管理机制尤其重要。
3、业务与技术、决策与执行落地没有形成闭环存在差异
从流程驱动到数据驱动需要业务部门和技术部门的高度配合实际应用中技术部门主导会因对业务场景的理解有限造成落地应用不及预期不断返工业务部门主导则会对技术考虑不周全但不到预期落地难企业管理者当前没有充分利用积累的各种数据来支撑企业的有效决策战略的规划自上而下地推行在执行过程中通常会各种问题、执行情况反馈不及时、不准确存在失真。 派可数据针对制药行业企业的管理痛点在全集团、全流程、全要素、全领域进行数据标准的规范、统一、梳理信息流、物流、资金流等现状建立企业组织、部门、人员、产品、客户、供应商等核心数据的统一标准从财务、采购、销售、生产、库存、质量、成本、人力、科研等多个业务领域进行数据分析体系的搭建针对不同岗位、职位的人员设计适合其自身的可视化效果讲好数据逻辑有效反馈业务经营现状改变事后复盘到事中控制的企业管控模式提升企业数字化能力提高经营效率。
二、数据分析目标
本方案旨在构建制药行业BI数据分析平台实现以下目标
提升数据洞察力整合多源数据构建统一的数据仓库实现数据的可视化分析帮助企业管理层快速掌握企业经营状况发现潜在问题。
优化运营效率通过数据分析优化生产、销售、供应链等环节降低成本提高效率。
支持精准决策基于数据分析结果为企业战略制定、产品研发、市场营销等提供数据支撑提高决策的科学性和精准性。
驱动业务创新利用数据挖掘和机器学习等技术发现新的市场机会开发新的产品和服务推动业务模式创新。 三、数据分析内容与指标
本方案将围绕制药行业的核心业务场景进行以下方面的数据分析 1、销售分析
销售趋势分析分析不同产品、地区、渠道的销售趋势识别销售增长点和下降点。
客户分析分析客户画像、购买行为、忠诚度等识别高价值客户和潜在客户。
竞争对手分析分析竞争对手的市场份额、产品策略、价格策略等制定有效的竞争策略需要有外部数据支撑。 通过BI销售分析可以实现包含发货、板块、区域、产品到客户等多个维度的销售业绩追踪。通过这些仪表盘高层管理者能够全面掌控公司的整体销售情况包括月度、季度和年度的业绩达成情况以及各产品线的贡献情况和业绩趋势。同时他们还能快速识别出明星产品和问题产品为后续的运营策略和资源配置提供有力支持。
2、生产、供应链分析
生产效率分析分析生产线的产能利用率、生产效率、成本构成等识别生产瓶颈和优化空间。
质量控制分析分析产品质量数据识别质量问题的根源提高产品质量。
供应链分析分析供应链各环节的成本、效率、库存等优化供应链管理降低运营成本。 3、研发分析
研发投入分析分析研发投入的分布、效率、产出等优化研发资源配置。
临床试验分析分析临床试验数据评估药物的安全性和有效性加速药物研发进程。
竞争对手研发分析分析竞争对手的研发管线、技术路线等制定差异化的研发策略。 4、财务分析
市场规模预测分析市场规模、增长趋势、竞争格局等预测未来市场发展方向。
产品市场分析分析产品的市场份额、竞争态势、用户需求等制定产品策略。
营销效果分析分析营销活动的投入产出比、用户转化率等优化营销策略。 四、项目建设步骤 1、需求调研与业务资料梳理
深入了解企业业务需求确定数据分析的目标和范围。 2、数据模型梳理与数仓构建
搭建数据仓库进行维度模型与指标模型梳理并按照层级进行指标搭建。 3、模拟数据准备
生成模拟数据支撑后续原型页面效果。 4、原型页面制作
完全拖拉拽式组件化设计无需 JS 代码实现。期间无需投入大量人力、物力和时间精力无需连接真实数据源。分析页面可直接线上访问除数据是虚拟以外具备实际任何分析和展现能力 —— 以终为始。 5、数据接入
针对维度、指标进行计算口径和逻辑的梳理并确认数据来源来源系统和接入方式配置离线、实时数据采集逻辑并监控数据采集过程。
6、数据填报补录数据采集
线下数据补录
7、数据校验并上线运维
五、结 语
通过数据可视化分析企业可以从多个维度进行深入分析包括市场规模、区域分布、竞品对标、客户终端机构分析以及品牌产品线剖析等。这些分析有助于企业构建全方位的市场理解为后续的生产、研发计划、营销计划和战略制定提供有力支持。
