CRM-Entwicklung im Gesundheitswesen: 2x schnellere Datenmigration

Innowise hat eine CRM-Plattform für das Gesundheitswesen verfeinert und erweitert und sich dabei auf die Automatisierung von Datenmigrationsprozessen und die Implementierung von KI-gesteuerten operativen und analytischen Verbesserungen konzentriert.

Der Kunde

Branche

Gesundheitswesen

Region

Kunde seit

2023

Unser Kunde ist ein führender Anbieter von IT-Lösungen für Pharmaunternehmen. Das Unternehmen hat sich als wichtiger Technologiepartner etabliert und bietet cloudbasierte BI- und KI-gestützte Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Life-Science-Marktes zugeschnitten sind. Seit mehr als zwei Jahrzehnten unterstützt das Unternehmen große multinationale Pharmakonzerne durch die Entwicklung und Implementierung innovativer Software zur Verbesserung der Geschäftsabläufe.

Herausforderung

CRM-Datenmigration, Datenqualitätssicherung und UI-Optimierung

Die primäre Herausforderung für unseren Kunden war die nahtlose Datenmigration aus bestehenden CRM-Systemen verschiedener Pharmaunternehmen in ihr spezialisiertes CRM-System auf Basis von Microsoft Dynamics 365. Diese Aufgabe umfasste mehr als nur den Datentransfer. Der Kunde benötigte eine umfassende Datenqualitätssicherung, eine Transformation und das Laden in eine neue Umgebung, um die Integrität und Nutzbarkeit der migrierten Daten zu gewährleisten. Weitere Probleme ergaben sich aus:

Der Bedarf an einem standardisierten, aber dennoch anpassbaren Ansatz, der den spezifischen Anforderungen jedes Pharmaunternehmens gerecht wird;
Gewährleistung eines kontinuierlichen Betriebs und Supports für Kunden in verschiedenen Ländern mit unterschiedlichen Datenstrukturen und Standards;
Der Kunde erwartete von uns eine umfassende Lösung, die eine reibungslose Datenmigration ermöglichen würde. Außerdem sollte die Funktionalität des CRM-Systems verbessert werden, um es für globale Pharmaunternehmen zugänglicher und benutzerfreundlicher zu machen.

Lösung

Kundenspezifischer Migrationsrahmen, Datenumwandlung und verbesserte Benutzeroberfläche für CRM im Gesundheitswesen

Um die Herausforderung des Kunden zu bewältigen, konzentrierten wir uns auf drei Hauptkomponenten innerhalb der CRM-Entwicklung im Gesundheitswesen: Entwicklung eines benutzerdefinierten Migrationsrahmens, Durchführung der Qualitätssicherung und Datentransformation sowie Optimierung der Benutzeroberfläche.

Benutzerdefinierter Migrationsrahmen

Unser Team hat ein maßgeschneidertes Migrations-Framework entwickelt - eine skalierbare Lösung für die Integration verschiedener CRM-Systeme in Microsoft Dynamics 365 und Azure, die speziell auf die komplexen Anforderungen der Pharmaindustrie zugeschnitten sind.

Initialisierung des Landes und Einrichtung der Daten: Um den Migrationsprozess für ein neues Land innerhalb des CRM-Systems eines bestehenden Kunden zu beginnen, stellen wir neue SQL-Server-Schemata bereit, die auf die spezifischen Anforderungen des Landes zugeschnitten sind. Dies beinhaltet die Konfiguration von Pipelines in Azure Data Factory, um die anfängliche Datenlast zu verarbeiten, die eine Mischung aus Excel-Dateien von Kunden und API-Aufrufen umfasst. Diese Phase ist entscheidend für die Erstellung einer grundlegenden Datenstruktur, die in einer "Sandbox"-Umgebung getestet und validiert werden kann, so dass ausgewählte Kundenvertreter Beta-Tests und Schulungen mit teilweise vollständigen Datensätzen durchführen können.

Überprüfung und Umwandlung von Daten: Unser Ansatz für die Bearbeitung eingehender Daten beinhaltet einen sorgfältigen Überprüfungsprozess. Die Dateien, die so standardisiert sind, dass sie gemeinsame Datentypen und Codes enthalten, werden zunächst visuell auf Anomalien wie fehlende Pflichtfelder oder unregelmäßige Codes überprüft. Nach dieser ersten Prüfung werden die Dateien auf SQL Server hochgeladen, wo sie einer detaillierten Überprüfung und Umwandlung in Tabellen unterzogen werden, die für das Laden in Dataverse formatiert sind. Dieser Prozess ist halbautomatisch, wobei bei Bedarf manuelle Anpassungen vorgenommen werden, um länderspezifischen Abweichungen Rechnung zu tragen. Wir erstellen detaillierte Berichte über Datenabweichungen und teilen diese dem Kunden in verständlicher Sprache mit, wobei wir manchmal auf korrigierte Dateien warten oder mit den vorhandenen Daten fortfahren und spätere Änderungen vornehmen.

Integration und Produktionseinführung: Für Länder, die API-Aufrufe verwenden, richten wir Datenimportmechanismen ein und validieren die Genauigkeit der Datentransformationen, bevor wir die fertigen Daten in Dataverse laden. Der Übergang zur Produktion beinhaltet den parallelen Betrieb von Test- und Produktionsumgebungen, wobei erstere vor allem zu Schulungs- und Funktionstestzwecken dient. Diese Phase markiert den Höhepunkt der anfänglichen Einrichtungsbemühungen und führt zu einem Zustand, in dem neue Dateneingaben von Kundennutzern entweder direkt über die Produkte des Kunden in Dataverse eingehen oder weiterhin über API-Aufrufe bezogen werden, wobei unsererseits nur minimale Eingriffe erforderlich sind.

Automatisierte Datenzuordnung und KI-gestützte Bereinigung: Unsere Lösung nutzt die Azure-Funktionen für die automatisierte Datenzuordnung und reduziert den manuellen Aufwand und das Fehlerrisiko durch die Identifizierung von Datenfeldkorrelationen in verschiedenen CRM-Systemen. Ein KI-gestütztes Datenbereinigungsmodul stellt die Integrität der migrierten Daten weiter sicher, indem es Duplikate, unvollständige Einträge und andere Inkonsistenzen identifiziert.

Benutzerdefinierte Integration-APIs und Nutzung von Azure-Diensten: Wir haben benutzerdefinierte Integration-APIs innerhalb der Azure-Umgebung entwickelt, um die unterschiedlichen Datenformate und -strukturen, die in verschiedenen pharmazeutischen CRM-Systemen vorkommen, zu berücksichtigen. Diese APIs bieten zusammen mit Azure-Diensten wie Data Factory, Blob Storage und SQL Server die für eine effiziente Datenmigration und -verwaltung erforderliche Skalierbarkeit und Sicherheit. So erreichten wir einen nahtlosen Datentransfer und hochwertige ETL-Prozesse.

Branchenspezifischer Schwerpunkt: Unser Framework ist speziell auf die besonderen Anforderungen der pharmazeutischen Industrie zugeschnitten und beinhaltet Überlegungen zum Umgang mit sensiblen Daten wie Patienteninformationen, Arzneimittelinformationen und Verkaufsunterlagen unter Einhaltung von Standards und Vorschriften.

Qualitätssicherung und Datenumwandlung

Unser Team nutzte Azure Data Factory (ADF), um den Datenaufbereitungsprozess für das CRM des Kunden zu automatisieren und zu verfeinern. Die Strategie umfasste:

Automatisierte Validierungsprüfungen: Mithilfe von ADF haben wir automatisierte Skripte zur Durchführung von Validierungsprüfungen eingerichtet, um sicherzustellen, dass die Daten den Anforderungen des CRMs entsprechen. Die automatisierten Prüfungen helfen dabei, Unstimmigkeiten wie Inkonsistenzen oder fehlende Informationen zu identifizieren und zu kennzeichnen, wodurch sich der manuelle Überprüfungsaufwand erheblich verringert.

ETL-Prozesse mit ADF: Wir haben Datenpipelines für die effiziente Bewegung und Umwandlung von Daten entwickelt. Schema-Zuordnung passt Datenstrukturen aus verschiedenen Quellen automatisch an das Schema des CRMs an und sorgt für Kompatibilität. Für die Datenbereinigung haben wir Regeln innerhalb von ADF angewandt, um Daten zu bereinigen, z. B. Formate zu standardisieren, Duplikate zu entfernen und die Datenqualität zu verbessern.

Komplexe Datentransformationen: Für komplizierte Datenszenarien haben wir ADFs Mapping Data Flows verwendet, um eine codefreie Transformationslogik zu erstellen, die Operationen wie Joins und bedingte Splits verarbeitet, um die Datenintegrität zu gewährleisten.

Dieser Ansatz minimierte manuelle Eingriffe, beschleunigte den Migrationsprozess und stellte sicher, dass die migrierten Daten sofort im CRM genutzt werden konnten.

Optimierung der Benutzeroberfläche

Um die Benutzeroberfläche des CRMs für den Pharmasektor zu verbessern, konzentrierten wir uns auf mehrere wichtige Verbesserungen:

Zunächst passten wir die Oberfläche mithilfe von CSS Grid und Flexbox so an, dass sie für alle Geräte geeignet ist, und sorgten dafür, dass jeder Benutzer ein reibungsloses Erlebnis hat, egal ob auf einem Desktop oder einem Mobiltelefon.
Unser nächster Schritt war die Verfeinerung der Reaktionsfähigkeit mit Media-Queries und die Optimierung für Touchscreens und kleine Geräte, die für Außendienstmitarbeiter unterwegs unerlässlich sind.
Wir haben die Navigation gestrafft, um die für den Zugriff auf wichtige Informationen erforderlichen Schritte zu minimieren und das CRM intuitiver und benutzerfreundlicher zu gestalten.
Die Einführung von anpassbaren Dashboards war ein weiterer Schwerpunkt. Dashboards ermöglichen es den Nutzern, ihren Arbeitsbereich für ihre individuellen Bedürfnisse und Arbeitsabläufe zu personalisieren.
Um den Datenabruf schnell und präzise zu gestalten, haben wir die Suchfunktion mit erweiterten Filtern und Textvorhersagen verbessert.
Da wir den Bedarf an zeitnahen Aktualisierungen erkannt haben, haben wir Push-Benachrichtigungen integriert, um Außendienstmitarbeiter mit Echtzeitwarnungen auf dem Laufenden zu halten.
Wir haben interaktive Datenvisualisierung-Tools in das CRM integriert, um Benutzern sofortigen Zugriff auf Analysen und Erkenntnisse für eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Schließlich haben wir die mobile App um eine Offline-Funktionalität erweitert, die einen ununterbrochenen Zugriff auf wichtige Daten gewährleistet und eine automatische Synchronisierung ermöglicht, sobald die Online-Verbindung wiederhergestellt ist.

Technologien

Backend

.NET, Microsoft Dynamics 365, MS Dataverse, Azure Dynamics365, Azure Funktionen, Azure API-Verwaltung

Datenmanagement

Azure Data Factory, Azure Speicherkonto, SSMS, XrmToolBox, MS Azure Storage Explorer

Datenbanken

MS SQL Server, MS Azure SQL-Datenbank

Python, NLP, Matching-Modelle, GPT-3, OpenAI API, Azure Kognitive Dienste, Azure Datenfabrik, Datenbausteine

Sicherheit

Azure Active Directory, Azure Key Vault

UI-Optimierung

CSS Grid, Flexbox, Media-Queries

Prozess

Unser CRM-Entwicklungsprozess für das Gesundheitswesen wurde in mehreren Schritten durchgeführt, um eine nahtlose Migration und Integration für unseren Kunden zu gewährleisten. Während des gesamten Prozesses haben wir uns an die agile Methodik gehalten, um flexibel iterative Verbesserungen vornehmen zu können. Wir setzten MS Teams für die Kommunikation mit dem Kunden und Jira für die Aufgabenverfolgung ein, um in jeder Projektphase Transparenz zu gewährleisten:

Entdeckungsphase

Wir begannen mit einer gründlichen Bewertung der bestehenden CRM-Systeme, die von den Pharmaunternehmen verwendet wurden. Es war wichtig, die Datenstrukturen, Arbeitsabläufe und spezifischen Bedürfnisse der einzelnen Unternehmen zu verstehen. Unser Team arbeitete eng mit dem Kunden zusammen, um die Anforderungen und Erwartungen für den Migrationsprozess und die CRM-Entwicklung im Gesundheitswesen zu definieren. Unser Ergebnis in dieser Phase war ein umfassendes Dokument mit Vision und Umfang, in dem der Projektplan, der Zeitplan und die Erwartungen dargelegt wurden.

Entwurf und Planung

Unsere Spezialisten entwarfen einen maßgeschneiderten Migrationsrahmen, der auf die Besonderheiten der pharmazeutischen Industrie abgestimmt war. Wir entwickelten detaillierte Datenabbildungs- und -umwandlungsstrategien, um die verschiedenen Datenformate und -standards gemäß den Architekturdiagrammen und einem Datenmigrationsplan zu berücksichtigen.

Implementierung

Wir haben benutzerdefinierte APIs für eine nahtlose Datenintegration entwickelt. Wir setzten automatisierte Tools und Prozesse für die Datenbereinigung und -umwandlung ein, um Datenintegrität und -kompatibilität zu gewährleisten.

UI-Verbesserungen

Unser Team arbeitete an der Optimierung der CRM-Anwendungen für Web-, Tablet- und mobile Plattformen und konzentrierte sich dabei auf die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit. Wir lieferten ein voll funktionsfähiges, getestetes und validiertes Migration-Framework zusammen mit verbesserten, einsatzbereiten CRM-Anwendungen.

Test und Bereitstellung

Innowise führte eine Pilotmigration für ausgewählte Datensätze durch, um den Migrationsprozess und die Effektivität des Frameworks zu validieren. Während des User Acceptance Testings (UAT) testeten wir zusammen mit den Endbenutzern die verbesserten Anwendungen und sammelten Feedback, um Anpassungen vorzunehmen. Anschließend führten wir den Migrationsrahmen und die aktualisierten Anwendungen in allen Kundenumgebungen ein und sorgten für eine minimale Unterbrechung der bestehenden Abläufe.

Support nach der Bereitstellung

Wir boten umfassende Schulungen für Endbenutzer und IT-Mitarbeiter sowie eine detaillierte Dokumentation über die neuen Systemfunktionen und Wartungsverfahren.

Team

Projektmanager

Big Data-Ingenieure

Front-End-Entwickler

Python-Entwickler

QA-Ingenieur

Datenanalyst

Ergebnisse

95% höhere Datengenauigkeit und x2 schnellere Datenmigration für Pharmakunden

Die Implementierung unserer Lösung brachte erhebliche Verbesserungen der CRM-Funktionen des Kunden. Dadurch konnten wir die betriebliche Effizienz und das Datenmanagement für die Kunden des Pharmaunternehmens verbessern:

Das benutzerdefinierte Migration-Framework verkürzte den Zeitrahmen für die Datenmigration um mehr als 50% und ermöglichte eine schnellere CRM-Einführung für neue Pharmakunden.
Automatisierte Datenbereinigungs- und -umwandlungsprozesse erhöhten die Datengenauigkeit um 95% und reduzierten den Aufwand für manuelle Datenkorrekturen nach der Migration erheblich.
Die Optimierung der CRM-Anwendungen für Web-, Tablet- und Mobilplattformen führte zu einer Steigerung der Benutzeraktivität und zeigte eine verbesserte Zugänglichkeit. Das Feedback nach der Implementierung ergab eine Zufriedenheitsrate von 90% unter den Endbenutzern, was die Effektivität der UI/UX-Verbesserungen bei der Erfüllung der Bedürfnisse der Pharmavertreter unterstreicht.

Durch die Bereitstellung einer maßgeschneiderten Lösung, die sowohl die technischen Aspekte als auch die Benutzerfreundlichkeit der CRM-Migration berücksichtigt, haben wir dazu beigetragen, dass unser Kunde seinen Pharmakunden ein effektiveres CRM-System anbieten kann. Unser Team setzt den Prozess der Migration von Daten aus Apothekennetzwerken in das aktualisierte CRM-System unseres Kunden fort. Derzeit konzentrieren wir uns auf den Migrationsprozess für vier spezifische Kunden und Apotheken aus dem Gesundheitswesen, wobei wir unseren Ansatz auf die einzigartigen Bedürfnisse und Datenkomplexe jedes einzelnen Kunden abstimmen.

Projektdauer

März 2023 - Fortlaufend

schnellere Datenmigration

95%

höhere Datengenauigkeit

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