El formulario se ha enviado correctamente.
Encontrará más información en su buzón.
Seleccionar idioma
Innowise perfeccionó y amplió una plataforma CRM de atención sanitaria, centrándose en la automatización de los procesos de migración de datos y la implementación de mejoras operativas y analíticas impulsadas por IA.
Nuestro cliente es un destacado proveedor de soluciones informáticas para empresas farmacéuticas. La empresa se ha consolidado como un socio tecnológico clave que ofrece soluciones de BI basadas en la nube e impulsadas por IA adaptadas a las necesidades específicas del mercado de las ciencias de la vida. Durante más de dos décadas, han apoyado a las principales corporaciones farmacéuticas multinacionales mediante la creación e implementación de software innovador destinado a mejorar las operaciones comerciales.
El principal reto al que se enfrentaba nuestro cliente era la migración sin fisuras de los datos de los sistemas CRM existentes de varias empresas farmacéuticas a su sistema CRM especializado basado en Microsoft Dynamics 365. Esta tarea implicaba algo más que la simple transferencia de datos. El cliente requería un aseguramiento exhaustivo de la calidad de los datos, transformación y carga en un nuevo entorno para garantizar la integridad y usabilidad de los datos migrados. Los problemas adicionales se derivaron de:
Para abordar el reto del cliente, nos concentramos en tres componentes clave dentro de sanidad desarrollo de CRM: desarrollo de un marco de migración personalizado, garantía de calidad y transformación de datos, y optimización de la interfaz de usuario.
Nuestro equipo creó un marco de migración personalizado: una solución escalable para integrar diversos sistemas CRM en Microsoft Dynamics 365 y Azure, diseñado específicamente para satisfacer las complejas necesidades de la industria farmacéutica.
Inicialización del país y configuración de los datos: Para iniciar el proceso de migración de un nuevo país dentro del sistema CRM de un cliente existente, desplegamos nuevos esquemas de SQL Server adaptados a los requisitos específicos del país. Esto implica configurar canalizaciones en Azure Data Factory para gestionar la carga inicial de datos, que incluye una combinación de archivos Excel de clientes y llamadas a API. Esta etapa es fundamental para establecer una estructura de datos básica que pueda probarse y validarse en un entorno de "caja de arena", lo que permite a determinados representantes de los clientes realizar pruebas beta y formación con conjuntos de datos parcialmente completos.
Verificación y transformación de datos: Nuestro método de tratamiento de los datos entrantes implica un meticuloso proceso de verificación. Los archivos, estandarizados para incluir tipos de datos y códigos comunes, se inspeccionan primero visualmente para detectar anomalías como la falta de campos obligatorios o códigos irregulares. Tras esta comprobación inicial, los archivos se cargan en SQL Server, donde se someten a una revisión detallada y se transforman en tablas formateadas para la carga en Dataverse. Este proceso es semiautomatizado, con los ajustes manuales necesarios para tener en cuenta las variaciones específicas de cada país. Elaboramos informes detallados sobre las discrepancias en los datos y se los comunicamos al cliente en un lenguaje comprensible, a veces a la espera de los archivos corregidos o procediendo con los datos disponibles y realizando modificaciones posteriores.
Integración y puesta en producción: Para los países que utilizan llamadas a la API, establecemos mecanismos de importación de datos y validamos la exactitud de las transformaciones de datos antes de cargar los datos finalizados en Dataverse. La transición a la producción implica el funcionamiento paralelo de los entornos de prueba y producción, sirviendo el primero principalmente para fines de formación y prueba de características. Esta fase marca la culminación de los esfuerzos iniciales de configuración, pasando a un estado en el que las nuevas entradas de datos de los usuarios del cliente entran directamente en Dataverse a través de los productos del cliente o siguen obteniéndose de las llamadas a la API, con una intervención mínima por nuestra parte.
Mapeo automatizado de datos y limpieza basada en IA: Nuestra solución aprovecha las capacidades de Azure para el mapeo automatizado de datos, reduciendo los esfuerzos manuales y el riesgo de errores mediante la identificación de correlaciones de campos de datos en varios sistemas CRM. En Inteligencia artificial garantiza aún más la integridad de los datos migrados mediante la identificación de duplicados, entradas incompletas y otras inconsistencias.
API de integración personalizada y utilización de servicios Azure: Desarrollamos API de integración personalizadas dentro del entorno Azure para dar cabida a los diversos formatos y estructuras de datos que se encuentran en los distintos sistemas CRM farmacéuticos. Estas API, junto con servicios de Azure como Data Factory, Blob Storage y SQL Server, proporcionan la escalabilidad y seguridad necesarias para una migración y gestión de datos eficientes. Como resultado, conseguimos una transferencia de datos sin fisuras y procesos ETL de alta calidad.
Enfoque sectorial: Nuestro marco está diseñado específicamente para satisfacer las necesidades exclusivas de la industria farmacéutica, incorporando consideraciones para el tratamiento de datos confidenciales, como información sobre pacientes, detalles sobre medicamentos y registros de ventas, de conformidad con las normas y reglamentos.
Nuestro equipo aprovechó Azure Data Factory (ADF) para automatizar y perfeccionar el proceso de preparación de datos para el CRM del cliente. La estrategia incluía:
Comprobaciones de validación automatizadas: Con ADF, creamos secuencias de comandos automatizadas para realizar comprobaciones de validación y garantizar que los datos cumplían los requisitos del CRM. Las comprobaciones automáticas ayudan a identificar y señalar discrepancias, como incoherencias o falta de información, lo que reduce considerablemente el tiempo de revisión manual.
Procesos ETL con ADF: Diseñamos canalizaciones de datos para moverlos y transformarlos con eficacia. Mapeo de esquemas ajusta automáticamente las estructuras de datos de diversas fuentes para adaptarlas al esquema del CRM y garantiza la compatibilidad. En cuanto a la limpieza de datos, aplicamos reglas dentro de ADF para limpiar los datos, como la estandarización de formatos, la eliminación de duplicados y la mejora de la calidad de los datos.
Transformaciones complejas de datos: Para escenarios de datos complejos, utilizamos los flujos de datos de mapeo de ADF para crear una lógica de transformación sin código, gestionando operaciones como uniones y divisiones condicionales para garantizar la integridad de los datos.
Este enfoque redujo al mínimo las intervenciones manuales, aceleró el proceso de migración y garantizó que los datos migrados pudieran utilizarse inmediatamente en el CRM.
Para mejorar la interfaz de usuario del CRM para el sector farmacéutico, nos centramos en varias mejoras clave:
Back end
Gestión de datos
Azure Data Factory, Azure Storage account, SSMS, XrmToolBox, MS Azure Storage Explorer
Bases de datos
MS SQL Server, MS Azure SQL Database
AI
Python, NLP, Matching Models, GPT-3, OpenAI API, Azure Cognitive Services, Azure Data Factory, Databricks
Seguridad
Azure Active Directory, Azure Key Vault
Optimización de la interfaz de usuario
CSS Grid, Flexbox, media queries
Nuestro proceso de desarrollo de CRM para el sector sanitario se ejecutó por fases para garantizar una migración e integración perfectas para nuestro cliente. A lo largo de este proceso, nuestra adhesión a la metodología ágil permitió flexibilidad para realizar mejoras iterativas. Empleamos MS Teams para la comunicación con el cliente y Jira para el seguimiento de tareas a fin de mantener la transparencia en todas las fases del proyecto:
Comenzamos con una evaluación exhaustiva de los sistemas CRM existentes utilizados por las empresas farmacéuticas. Era vital comprender las estructuras de datos, los flujos de trabajo y las necesidades específicas de cada empresa. Nuestro equipo colaboró estrechamente con el cliente para definir los requisitos y las expectativas del proceso de migración y el desarrollo del CRM sanitario. Nuestro producto final en esta fase fue un documento completo de visión y alcance en el que se describían la hoja de ruta, los plazos y las expectativas del proyecto.
Nuestros especialistas diseñaron un marco de migración personalizado que se ajustaba a las especificidades de la industria farmacéutica. Desarrollamos estrategias detalladas de mapeo y transformación de datos para abordar los diversos formatos y estándares de datos de acuerdo con los diagramas de arquitectura y un plan de migración de datos.
Creamos API personalizadas para una integración de datos perfecta. Utilizamos herramientas y procesos automatizados de limpieza y transformación de datos para garantizar su integridad y compatibilidad.
Nuestro equipo trabajó en la optimización de las aplicaciones CRM en plataformas web, tablet y móvil, centrándose en mejorar la experiencia del usuario y la accesibilidad. Entregamos un marco de migración totalmente funcional, probado y validado junto con aplicaciones CRM mejoradas listas para su despliegue.
Innowise llevó a cabo una migración piloto de conjuntos de datos seleccionados para validar el proceso de migración y la eficacia del marco. Durante las pruebas de aceptación del usuario (UAT), nos comprometimos con los usuarios finales para probar las aplicaciones mejoradas, recopilando comentarios para realizar ajustes. A continuación, desplegamos el marco de migración y las aplicaciones actualizadas en los entornos de los clientes, garantizando una interrupción mínima de las operaciones existentes.
Proporcionamos sesiones de formación exhaustivas para los usuarios finales y el personal informático, junto con documentación detallada sobre las nuevas funcionalidades del sistema y los procedimientos de mantenimiento.
1
Jefe de proyecto
2
Ingenieros de Big Data
1
Desarrollador de Front-End
1
Python Promotor
1
Ingeniero de QA
1
Analista de datos
La implantación de nuestra solución aportó mejoras significativas a las capacidades de CRM del cliente. Como resultado, mejoramos la eficiencia operativa y la gestión de datos en toda su clientela de empresas farmacéuticas:
Al ofrecer una solución a medida que abordaba tanto los aspectos técnicos como los relacionados con la experiencia del usuario de la migración de CRM, contribuimos a que nuestro cliente pudiera ofrecer un sistema CRM más eficaz a sus clientes farmacéuticos. Nuestro equipo continúa el proceso de migración de datos de las redes de farmacias al sistema CRM actualizado de nuestro cliente. Actualmente, nos estamos centrando en el proceso de migración de cuatro clientes sanitarios y farmacias concretos, adaptando nuestro enfoque para satisfacer las necesidades únicas y las complejidades de los datos de cada uno de ellos.
2x
migración de datos más rápida
95%
mayor precisión de los datos
Una vez recibida y procesada su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para detallar las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad que garantice la confidencialidad de la información.
Después de examinar los requisitos, nuestros analistas y desarrolladores elaboran una propuesta de proyecto con el alcance de las obras, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costos.
Concertamos una reunión con usted para discutir la oferta y llegar a un acuerdo.
Firmamos un contrato y comenzamos a trabajar en su proyecto lo más rápido posible.
2007-2024 Innowise. Todos los derechos reservados.
Política de privacidad. Política de cookies.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Varsovia, Polonia
Al registrarse, acepta nuestra Política de privacidadincluyendo el uso de cookies y la transferencia de su información personal.
Gracias.
Su mensaje ha sido enviado.
Procesaremos su solicitud y nos pondremos en contacto con usted lo antes posible.
Gracias.
Su mensaje ha sido enviado.
Procesaremos su solicitud y nos pondremos en contacto con usted lo antes posible.