Solución para el análisis de datos en la industria farmacéutica: 30% de reducción del tiempo de procesamiento de datos

Nuestro equipo reestructuró y optimizó eficazmente el back-end y el front-end del sistema de la red farmacéutica, permitiendo una mejor integración y procesos analíticos para análisis de datos en la industria farmacéutica.

Cliente

Industria

Sanidad

Región

Cliente desde

2023

Nuestro cliente es un importante conglomerado farmacéutico que gestiona una de las mayores cadenas de farmacias del mundo, con más de 8.000 establecimientos. Su red se extiende por varios países, centrándose principalmente en la región europea. No se puede revelar información detallada sobre el cliente en virtud de las disposiciones de la NDA.

Desafío

Solución mejorada para el análisis de datos en la industria farmacéutica

Nuestro cliente ofrece una amplia gama de medicamentos a precios competitivos a través de puntos de venta físicos y de una plataforma en línea. Se enfrentaban a un reto polifacético centrado en la gestión de datos y la funcionalidad del sistema dentro de su plataforma web de red farmacéutica.

En primer lugar, la infraestructura existente, que combinaba un sistema 1C y una gran base de datos, era inadecuada para sus cambiantes necesidades analíticas y operativas. Los analistas se enfrentaban a procesos ineficaces y dependían de cálculos manuales basados en Excel para la planificación de ventas y la indexación de la distribución. Este engorroso enfoque provocaba errores, retrasos y limitaciones en el acceso a los datos por parte del personal no analítico. Además, la API del cliente para cálculos específicos se había perdido, lo que obligaba a recrear tablas y procedimientos.

El cliente esperaba una solución que agilizara su procesamiento de datos, mejorara la accesibilidad para todo el personal y aumentara la eficacia general en la gestión de su extensa red de farmacias.

Solución

Mejora de la gestión de datos y las capacidades analíticas del sistema de la red farmacéutica

En una importante actualización de las capacidades analíticas y de gestión de datos de la red farmacéutica, Innowise cambió sus procesos de sistemas tradicionales basados en Excel a un entorno de generación de informes basado en bases de datos. Esto conllevó un nuevo desarrollo tanto del sistema de gestión de datos como de la base de datos back-end y front-end sistemas, centrándose en la migración de datos, la optimización de procesos y el desarrollo de módulos personalizados para data analytics en la industria farmacéutica.

Migración de datos y optimización de procesos

Para mejorar la eficiencia de la gestión de datos del cliente, nos embarcamos en la migración de sus procesos analíticos de hojas de cálculo basadas en Excel a marcos de bases de datos dedicados a la analítica. Esta migración se centró en la creación de soluciones escalables que no se limitaran a productos o redes de farmacias específicos. He aquí cómo lo conseguimos:

Mapeo y limpieza de datos: Trasladamos los datos de las hojas de Excel existentes a la nueva estructura de la base de datos, asegurándonos de que cada dato se transfiriera con precisión y se depurara en aras de la coherencia.
Desarrollo de procedimientos: Utilizando SQL, desarrollamos una serie de procedimientos almacenados y funciones en la base de datos. Se diseñaron para automatizar los cálculos analíticos que antes se hacían manualmente en Excel.
Técnicas de optimización: Para gestionar los enormes volúmenes de datos, aplicamos técnicas de optimización SQL. Esto incluía indexación, ajuste de consultas y procesamiento por lotes, lo que garantizaba un alto rendimiento y la recuperación puntual de los datos.

Desarrollo del plan de ventas y del índice de distribución

El desarrollo de los módulos Plan de ventas e Índice de distribución fue una parte fundamental de nuestra solución, destinada a proporcionar al cliente información en tiempo real:

Módulo de plan de ventas: Este módulo se diseñó para analizar datos históricos de ventas durante un periodo de tres meses y utilizarlos para prever futuros objetivos de ventas. Implementamos algoritmos complejos que podían adaptarse a diversas condiciones de mercado y patrones de demanda de productos.
Módulo de índice de distribución: Para conocer la popularidad de los productos y las tendencias de ventas en las farmacias, creamos un índice de distribución. Para ello, analizamos los datos de ventas, compras e inventario con el fin de identificar qué productos funcionaban bien en qué lugares, lo que permitía una gestión más estratégica del inventario.

Desarrollo de API y bases de datos

Desarrollamos una nueva API y arquitectura de base de datos para garantizar un flujo de datos sin fisuras desde el antiguo sistema al portal del cliente:

Diseño de bases de datos: La nueva base de datos se estructuró para soportar datos a gran escala manteniendo un alto rendimiento. Incluía tablas para datos de ventas, inventario y usuarios, con relaciones optimizadas para facilitar las consultas.
Desarrollo de API: La API, construida con Python y Flask, servía de interfaz entre la base de datos y el portal del cliente. Se diseñó para gestionar las solicitudes de recuperación y procesamiento de datos, devolviendo datos precalculados y formateados para uso de los gestores.

Soluciones a medida: Recreación e integración de API

La recreación de la API perdida supuso todo un reto, ya que requería un profundo conocimiento del sistema anterior del cliente y de los cálculos previstos:

Reconstrucción de la API: Empezamos por comprender la funcionalidad prevista de la API perdida. Mediante conversaciones con el cliente y el análisis de la documentación disponible, hicimos ingeniería inversa de las funciones necesarias.
Desarrollo y pruebas: Utilizando Python, hemos desarrollado un nuevo conjunto de API que reproducen las funcionalidades perdidas. Probamos rigurosamente las API para garantizar su precisión y fiabilidad.
Integración con los sistemas existentes: Las API recién desarrolladas se integraron a la perfección en el sistema existente del cliente para trabajar en tándem con la arquitectura general.

Tecnologías

Back end

Python, Flask

Front end

JavaScript, React.js

Bases de datos

Microsoft SQL Server

Desarrollo de API

Python, Flask

Técnicas de optimización

Optimización de consultas SQL, indexación

Python Marcos de pruebas unitarias

Gestión de proyectos

Jira

VCS

Git

Integración/implantación continuas

Jenkins

Análisis y tratamiento de datos

SQL, Python Pandas

Proceso

Nuestro compromiso con la metodología ágil hizo posible un proceso transparente, iterativo y colaborativo. Iniciamos el proyecto elaborando un documento detallado de visión y alcance, que nos sirvió de hoja de ruta. Durante el proceso de desarrollo, dividimos nuestro trabajo en las siguientes fases:

Descubrimiento y planificación: En la fase inicial, nuestro objetivo era conocer a fondo las necesidades específicas del cliente. Desarrollamos un plan, esbozamos el proyecto de la solución y sentamos las bases para las fases siguientes.
Análisis de datos y desarrollo back-end: En este punto, nuestra atención se centró en la base técnica del proyecto. El equipo examinó el panorama de datos del cliente, analizando las estructuras existentes y recomendando mejoras. Paralelamente, iniciamos el desarrollo del back-end, empleando Python y SQL. Esta fase fue crucial para establecer la infraestructura digital necesaria para una gestión y un procesamiento de datos sin problemas.
Pruebas: Tras el desarrollo del back-end, iniciamos una fase de pruebas, centrada en los componentes back-end y front-end. Esta fase incluía pruebas unitarias, de integración y de aceptación del usuario para garantizar la estabilidad del sistema. Además, se realizaron pruebas periódicas a lo largo de las fases posteriores.
Desarrollo e integración de front-end: En esta fase final, la atención se centró en la experiencia del usuario. Nuestros desarrolladores de front-end crearon una interfaz de usuario intuitiva y receptiva. La culminación de esta fase fue la integración del front-end con el back-end.

Equipo

Jefe de proyecto

Desarrolladores de Back-end

Desarrollador Front-end

Ingeniero de QA

Administrador de bases de datos

Analista de datos

Resultados

Sistema rediseñado de análisis de datos en la industria farmacéutica y un aumento de 50% en la eficacia de los informes de ventas.

La aplicación del sistema rediseñado de análisis de datos en la industria farmacéutica tuvo un impacto significativo en las operaciones de la red del cliente. Al pasar de procesos manuales basados en Excel a un sistema basado en bases de datos, conseguimos mejoras significativas en la eficiencia y beneficios tangibles para el personal de farmacia:

Mejora de la gestión de inventarios de las farmacias: Los módulos Plan de ventas e Índice de distribución proporcionan datos en tiempo real sobre las tendencias de las ventas farmacéuticas y las necesidades de inventario para optimizar sus niveles de existencias y garantizar que los medicamentos de alta demanda estén siempre disponibles.
Informes simplificados para el personal de farmacia: Los flujos de trabajo automatizados de procesamiento de datos alivian la carga de elaboración de informes del personal de farmacia, que ahora puede generar informes de ventas e inventario el doble de rápido.
Mejora de las estrategias de venta: Con los conocimientos de los nuevos módulos con análisis de datos en la industria farmacéuticaDe este modo, el cliente puede tomar decisiones más informadas sobre qué medicamentos promover o pedir más.
Acceso más fácil a la información para los gestores: La integración de la nueva API y el sistema de base de datos agilizó el flujo de información. Los gestores y el personal de las farmacias pueden acceder fácilmente a los datos, desde las cifras de ventas hasta los niveles de existencias.
Integración de datos más rápida: Las herramientas de integración de datos permiten consolidar rápidamente la información procedente de diversas fuentes. Esto redujo el tiempo y el esfuerzo necesarios para la recopilación de datos y garantizó que los empleados tuvieran la información más reciente al alcance de la mano.

En la actualidad, nuestro equipo sigue inmerso en el desarrollo del proyecto. Actualmente estamos centrados en la creación de módulos especializados como el módulo de gestión de inventario con análisis predictivo para reducir los casos de exceso de existencias o desabastecimiento y el módulo de análisis del rendimiento de las farmacias para analizar el rendimiento de cada una de las farmacias de la red.

Duración del proyecto

Enero de 2023 - En curso

50%

aumento de la eficacia de los informes de ventas

30%

reducción del tiempo de tratamiento de datos

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