Lomake on lähetetty onnistuneesti.
Lisätietoja on postilaatikossasi.
Innowise tarkensi ja laajensi terveydenhuollon CRM-alustaa keskittyen tietojen siirtoprosessien automatisointiin ja AI-lähtöisten toiminnallisten ja analyyttisten parannusten toteuttamiseen.
Asiakkaamme on merkittävä toimija, joka tarjoaa IT-ratkaisuja lääkeyrityksille. Yritys on vakiinnuttanut asemansa keskeisenä teknologiakumppanina, joka tarjoaa pilvipohjaisia BI- ja AI-ohjautuvia ratkaisuja, jotka on räätälöity biotieteiden markkinoiden erityistarpeisiin. Yli kahden vuosikymmenen ajan se on tukenut suuria monikansallisia lääkeyrityksiä luomalla ja toteuttamalla innovatiivisia ohjelmistoja, joiden tarkoituksena on parantaa liiketoimintaa.
Asiakkaamme ensisijainen haaste oli tietojen saumaton siirtäminen eri lääkeyritysten nykyisistä CRM-järjestelmistä Microsoft Dynamics 365:een perustuvaan CRM-järjestelmään. Tämä tehtävä sisälsi muutakin kuin pelkän tiedonsiirron. Asiakas edellytti kattavaa tietojen laadunvarmistusta, muuntamista ja lataamista uuteen ympäristöön, jotta voitiin varmistaa siirrettyjen tietojen eheys ja käytettävyys. Muita ongelmia aiheutui seuraavista syistä:
Vastataksemme asiakkaan haasteeseen keskityimme kolmeen keskeiseen osa-alueeseen. terveydenhuolto CRM-kehitys: mukautetun siirtymäkehyksen kehittäminen, laadunvarmistus ja tietojen muuntaminen sekä käyttöliittymän optimointi.
Tiimimme loi räätälöidyn siirtymäkehyksen - skaalautuvan ratkaisun erilaisten CRM-järjestelmien integroimiseksi Microsoft Dynamics 365:een sekä Azure, joka on suunniteltu erityisesti lääketeollisuuden monimutkaisiin tarpeisiin.
Alkuperäinen maan alustaminen ja tietojen asettaminen: Jotta voimme aloittaa uuden maan siirtymisprosessin olemassa olevan asiakkaan CRM-järjestelmän sisällä, otamme käyttöön uudet SQL Server -kaaviot, jotka on räätälöity kyseisen maan erityisvaatimusten mukaisesti. Tämä edellyttää Azure Data Factoryn putkistojen määrittämistä alkuperäisen tietolatauksen käsittelyä varten, joka sisältää sekoituksen Excel-tiedostoja asiakkailta ja API-kutsuja. Tämä vaihe on kriittinen perustavanlaatuisen tietorakenteen luomiseksi, jota voidaan testata ja validoida "hiekkalaatikkoympäristössä", jolloin valitut asiakkaan edustajat voivat suorittaa beta-testausta ja harjoittelua osittain täydellisillä tietokokonaisuuksilla.
Tietojen todentaminen ja muuntaminen: Lähestymistapamme saapuvien tietojen käsittelyyn sisältää huolellisen tarkistusprosessin. Tiedostot, jotka on standardoitu sisältämään yleisiä tietotyyppejä ja koodeja, tarkastetaan ensin silmämääräisesti poikkeamien, kuten puuttuvien pakollisten kenttien tai epäsäännöllisten koodien, varalta. Tämän alkutarkastuksen jälkeen tiedostot ladataan SQL Serveriin, jossa ne tarkistetaan yksityiskohtaisesti ja muunnetaan Dataverse-latausta varten muotoilluiksi taulukoiksi. Prosessi on puoliautomaattinen, ja maakohtaisten erojen huomioon ottamiseksi tehdään tarvittaessa manuaalisia muutoksia. Laadimme yksityiskohtaisia raportteja poikkeavista tiedoista ja ilmoitamme niistä asiakkaalle ymmärrettävällä kielellä, ja joskus odotamme korjattuja tiedostoja tai jatkamme käytettävissä olevilla tiedoilla ja teemme myöhempiä muutoksia.
Integrointi ja tuotannon käyttöönotto: API-kutsuja käyttäville maille perustamme tietojen tuontimekanismit ja validoimme tietomuunnosten oikeellisuuden ennen lopullisten tietojen lataamista Dataverseen. Tuotantoon siirtyminen edellyttää testi- ja tuotantoympäristöjen rinnakkaista käyttöä, ja ensin mainittua käytetään pääasiassa harjoitteluun ja ominaisuuksien testaamiseen. Tämä vaihe on alkuasetusten huipentuma, ja siinä siirrytään tilaan, jossa asiakkaan käyttäjien syöttämät uudet tiedot tulevat joko suoraan Dataverseen asiakkaan tuotteiden kautta tai ne saadaan edelleen API-kutsujen kautta, jolloin meidän on puututtava asiaan mahdollisimman vähän.
Automaattinen tietojen kartoitus ja AI-käyttöinen puhdistus: Ratkaisumme hyödyntää Azure:n automaattisen tietokartoituksen ominaisuuksia, mikä vähentää manuaalista työtä ja virheriskiä tunnistamalla eri CRM-järjestelmien tietokenttien korrelaatiot. . AI-käyttöinen Tietojen puhdistusmoduuli varmistaa lisäksi siirrettyjen tietojen eheyden tunnistamalla päällekkäiset, epätäydelliset merkinnät ja muut epäjohdonmukaisuudet.
Mukautetut integrointirajapinnat ja Azure-palvelujen käyttö: Kehitimme Azure-ympäristöön mukautettuja integraatioliittymiä, jotka sopivat eri lääkealan CRM-järjestelmien erilaisiin tietomuotoihin ja -rakenteisiin. Nämä API:t yhdessä Azure:n palveluiden, kuten Data Factoryn, Blob Storage -palvelun ja SQL Serverin, kanssa tarjoavat skaalautuvuuden ja tietoturvan, joita tarvitaan tehokkaaseen tiedonsiirtoon ja -hallintaan. Tämän ansiosta saavutimme saumattoman tiedonsiirron ja laadukkaat ETL-prosessit.
Toimialakohtainen keskittyminen: Kehyksemme on erityisesti räätälöity vastaamaan lääketeollisuuden ainutlaatuisia tarpeita, ja siihen sisältyy arkaluonteisten tietojen, kuten potilastietojen, lääketietojen ja myyntitietojen, käsittelyä koskevia näkökohtia standardien ja säännösten mukaisesti.
Tiimimme valjasti Azure Data Factoryn (ADF) automatisoimaan ja tarkentamaan asiakkaan CRM:n tietojen valmisteluprosessia. Strategiaan kuului:
Automaattiset validointitarkastukset: ADF:n avulla laadimme automaattisia skriptejä validointitarkistuksia varten ja varmistimme, että tiedot täyttävät CRM:n vaatimukset. Automaattiset tarkistukset auttavat tunnistamaan ja merkitsemään ristiriitaisuudet, kuten epäjohdonmukaisuudet tai puuttuvat tiedot, mikä vähentää merkittävästi manuaalista tarkasteluaikaa.
ETL-prosessit ADF:n avulla: Suunnittelimme dataputket tietojen tehokasta siirtämistä ja muuntamista varten. Skeeman kartoitus mukauttaa automaattisesti eri lähteistä peräisin olevat tietorakenteet CRM:n skeemaan sopiviksi ja varmistaa yhteensopivuuden. Tietojen puhdistamiseen käytimme ADF:ssä sääntöjä tietojen puhdistamiseksi, kuten formaattien standardoimiseksi, päällekkäisyyksien poistamiseksi ja tietojen laadun parantamiseksi.
Monimutkaiset tietomuunnokset: Monimutkaisia tietokokonaisuuksia varten käytimme ADF:n Mapping Data Flows -toimintoa koodittoman muunnoslogiikan luomiseen ja käsittelimme operaatioita, kuten yhdistämisiä ja ehdollisia jakoja, tietojen eheyden varmistamiseksi.
Tämä lähestymistapa minimoi manuaaliset toimenpiteet, nopeutti siirtoprosessia ja varmisti, että siirrettyjä tietoja voitiin käyttää välittömästi CRM:ssä.
Parantaaksemme CRM:n käyttöliittymää lääkealalla keskityimme useisiin keskeisiin parannuksiin:
Tietojen hallinta
Azure Data Factory, Azure Tallennustili, SSMS, XrmToolBox, MS Azure Storage Explorer, MS Azure Storage Explorer
AI
Turvallisuus
Azure Active Directory, Azure Avainholvi
UI-optimointi
CSS Grid, Flexbox, mediakyselyt
Terveydenhuollon CRM-kehitysprosessimme toteutettiin vaiheittain, jotta asiakkaamme saumaton migraatio ja integrointi saatiin toteutettua. Koko prosessin ajan noudattamamme ketterä menetelmä mahdollisti joustavuuden iteratiivisten parannusten tekemisessä. Käytimme MS Teamsia yhteydenpitoon asiakkaan kanssa ja Jiraa tehtävien seurantaan avoimuuden säilyttämiseksi kaikissa projektin vaiheissa:
Aloitimme lääkeyritysten käyttämien nykyisten CRM-järjestelmien perusteellisella arvioinnilla. Oli tärkeää ymmärtää kunkin yrityksen tietorakenteet, työnkulut ja erityistarpeet. Tiimimme teki tiivistä yhteistyötä asiakkaan kanssa määritelläkseen vaatimukset ja odotukset migraatioprosessia ja terveydenhuollon CRM-kehitystä varten. Toimituksemme tässä vaiheessa oli kattava Vision- ja Scope-asiakirja, jossa hahmoteltiin projektin etenemissuunnitelma, aikataulut ja odotukset.
Asiantuntijamme suunnittelivat räätälöidyn siirtymäkehyksen, joka vastasi lääketeollisuuden erityispiirteitä. Kehitimme yksityiskohtaisia tietojen kartoitus- ja muunnosstrategioita, jotta erilaiset tietomuodot ja -standardit voidaan ottaa huomioon arkkitehtuurikaavioiden ja tiedonsiirtosuunnitelman mukaisesti.
Loimme mukautetut sovellusrajapinnat saumatonta tietojen integrointia varten. Käytimme automatisoituja työkaluja ja prosesseja tietojen puhdistamiseen ja muuntamiseen tietojen eheyden ja yhteensopivuuden takaamiseksi.
Tiimimme työskenteli CRM-sovellusten optimoimiseksi web-, tabletti- ja mobiilialustoille keskittyen käyttäjäkokemuksen ja saavutettavuuden parantamiseen. Toimitimme täysin toimivan, testatun ja validoidun siirtymäkehyksen sekä parannetut CRM-sovellukset, jotka olivat valmiita käyttöönotettaviksi.
Innowise toteutti pilotti-siirtämisen tietyille tietokokonaisuuksille siirtoprosessin ja kehyksen tehokkuuden validoimiseksi. Käyttäjien hyväksymistestauksen (User Acceptance Testing, UAT) aikana testasimme loppukäyttäjien kanssa parannettuja sovelluksia ja keräsimme palautetta muutosten tekemistä varten. Sen jälkeen otimme siirtymäkehyksen ja päivitetyt sovellukset käyttöön kaikissa asiakasympäristöissä varmistaen, että olemassa oleviin toimintoihin kohdistuu mahdollisimman vähän häiriöitä.
Tarjosimme loppukäyttäjille ja IT-henkilöstölle kattavat koulutustilaisuudet sekä yksityiskohtaisen dokumentaation järjestelmän uusista toiminnoista ja ylläpitomenettelyistä.
1
Projektipäällikkö
2
Big Data Engineers
1
Front-End-kehittäjä
1
Python Kehittäjä
1
QA Engineer
1
Tietoanalyytikko
Ratkaisumme käyttöönotto paransi merkittävästi asiakkaan CRM-ominaisuuksia. Tämän seurauksena paransimme toiminnan tehokkuutta ja tiedonhallintaa lääkeyrityksen asiakaskunnassa:
Toimittamalla räätälöidyn ratkaisun, jossa käsiteltiin sekä CRM:n siirtymisen teknisiä että käyttäjäkokemukseen liittyviä näkökohtia, autoimme asiakastamme tarjoamaan tehokkaamman CRM-järjestelmän lääkealan asiakkailleen. Tiimimme jatkaa parhaillaan apteekkiverkkojen tietojen siirtämistä asiakkaamme päivitettyyn CRM-järjestelmään. Tällä hetkellä keskitymme neljän tietyn terveydenhuollon asiakkaan ja apteekin siirtoprosessiin ja räätälöimme lähestymistapamme vastaamaan kunkin asiakkaan yksilöllisiä tarpeita ja tietojen monimutkaisuutta.
2x
nopeampi tiedonsiirto
95%
suurempi tietojen tarkkuus
Viestisi on lähetetty.
Käsittelemme pyyntösi ja otamme sinuun yhteyttä mahdollisimman pian.
Rekisteröitymällä hyväksyt Tietosuojakäytäntö, mukaan lukien evästeiden käyttö ja henkilötietojesi siirto.