Solution pour l'analyse des données dans l'industrie pharmaceutique: réduction de 30% du temps de traitement des données

Notre équipe a restructuré et optimisé le back-end et le front-end du système de réseau pharmaceutique, permettant une meilleure intégration et des processus analytiques pour l'analyse base de données pharmaceutique.

Client

Industrie

Soins de santé

Région

Client depuis

2023

Notre client est un conglomérat pharmaceutique de premier plan, qui exploite l'une des plus grandes chaînes de pharmacies au monde, avec plus de 8 000 établissements. Son réseau s'étend sur plusieurs pays, principalement dans la région européenne. Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Solution améliorée pour l'analyse base de données pharmaceutique

Notre client propose une large gamme de médicaments à des prix compétitifs par le biais de points de vente physiques et d'une plateforme en ligne. Il a été confronté à un défi à multiples facettes centré sur la gestion des données et la fonctionnalité du système au sein de la plateforme web de son réseau pharmaceutique.

En premier lieu, l'infrastructure existante, qui combine un système 1C et une grande base de données, n'était pas adaptée à l'évolution de leurs besoins analytiques et opérationnels. Les analystes se heurtaient à des processus inefficaces, s'appuyant sur des calculs manuels basés sur Excel pour la planification des ventes et l'indexation de la distribution. Cette approche lourde entraînait des erreurs, des retards et un accès limité aux données pour le personnel non analytique. En outre, l'API du client pour des calculs spécifiques a été perdue, ce qui a nécessité la recréation de tables et de procédures.

Le client attendait une solution qui rationaliserait le traitement des données, améliorerait l'accessibilité pour l'ensemble du personnel et augmenterait l'efficacité globale de la gestion de son vaste réseau de pharmacies.

Solution

Amélioration de la gestion des données et des capacités d'analyse du système de réseau pharmaceutique

Dans le cadre d'une mise à niveau majeure des capacités de gestion et d'analyse base de données pharmaceutique, Innowise a fait passer ses processus des systèmes traditionnels basés sur Excel à un environnement de reporting basé sur des bases de données. Cela a impliqué un redéveloppement à la fois du système de gestion des données et des capacités d'analyse. back-end et front-end en se concentrant sur la migration des données, l'optimisation des processus et le développement de modules personnalisés pour les systèmes d'information analyses de données dans l'industrie pharmaceutique.

Migration des données et optimisation des processus

Pour améliorer l'efficacité de la gestion des données du client, nous avons entrepris de faire migrer ses processus analytiques des feuilles de calcul Excel vers des bases de données dédiées à l'analyse. Cette migration s'est concentrée sur la création de solutions évolutives qui ne se limitaient pas à des produits ou à des réseaux de pharmacies spécifiques. Voici comment nous y sommes parvenus :

Cartographie et nettoyage des données : Nous avons mis en correspondance les données des feuilles Excel existantes avec la nouvelle structure de la base de données, en veillant à ce que chaque élément d'information soit transféré avec précision et nettoyé pour assurer la cohérence.
Développement de procédures : En utilisant SQL, nous avons développé une série de procédures stockées et de fonctions dans la base de données. Celles-ci ont été conçues pour automatiser les calculs analytiques précédemment effectués manuellement dans Excel.
Techniques d'optimisation : Pour traiter les vastes volumes de données, nous avons appliqué des techniques d'optimisation SQL. Ces techniques comprenaient l'indexation, l'optimisation des requêtes et le traitement par lots, garantissant des performances élevées et une récupération des données en temps voulu.

Élaboration d'un plan de vente et d'un indice de distribution

Le développement des modules "Plan de vente" et "Indice de distribution" a constitué une partie essentielle de notre solution, visant à fournir au client des informations en temps réel :

Module de plan de vente : Ce module a été conçu pour analyser les données historiques des ventes sur une période de trois mois et les utiliser pour prévoir les objectifs de vente futurs. Nous avons mis en œuvre des algorithmes complexes capables de s'adapter aux différentes conditions du marché et aux modèles de demande de produits.
Module de l'indice de distribution : Pour comprendre la popularité des produits et les tendances des ventes dans les pharmacies, nous avons créé un indice de distribution. Il s'agissait d'analyser les données relatives aux ventes, aux achats et aux stocks afin d'identifier les produits les plus performants dans les différents sites, ce qui a permis de mettre en place une gestion plus stratégique des stocks.

Développement API et de bases de données

Nous avons développé une nouvelle API et une nouvelle architecture de base de données pour assurer un flux de données transparent entre l'ancien système et le portail du client :

Conception de la base de données : La nouvelle base de données a été structurée de manière à prendre en charge des données à grande échelle tout en conservant des performances élevées. Elle comprenait des tables pour les ventes, les stocks et les données des utilisateurs, avec des relations optimisées pour faciliter les requêtes.
Développement de API : API, construite à l'aide de Python et Flask, a servi d'interface entre la base de données et le portail du client. Elle a été conçue pour gérer les demandes d'extraction et de traitement des données, en renvoyant des données précalculées et formatées à l'usage des gestionnaires.

Solutions personnalisées : Création et intégration API

La recréation de l'API perdue a constitué un défi, nécessitant une compréhension approfondie de l'ancien système du client et des calculs prévus :

Reconstruction de API : Nous avons commencé par comprendre la fonctionnalité prévue de API perdue. Grâce à des discussions avec le client et à l'analyse de la documentation disponible, nous avons procédé à une rétro-ingénierie des fonctionnalités requises.
Développement et essais : Utilisation Python, nous avons donc développé un nouvel ensemble de API reproduisant les fonctionnalités perdues. Nous avons rigoureusement testé API afin de garantir leur précision et leur fiabilité.
Intégration avec les systèmes existants : API nouvellement développées ont ensuite été intégrées de manière transparente dans le système existant du client afin de fonctionner en tandem avec l'architecture globale.

Technologies

Back end

Python, Flask

Front end

JavaScript, React.js

Bases de données

Microsoft SQL Server

Développement D'API

Python, Flask

Techniques d'optimisation

Optimisation des requêtes SQL, indexation

Python Cadres de tests unitaires

Gestion de projet

Jira

VCS

Git

Intégration/déploiement continu

Jenkins

Analyse et traitement des données

SQL, Python Pandas

Processus

Notre engagement en faveur de la méthodologie Agile a permis un processus transparent, itératif et collaboratif. Nous avons démarré le projet en élaborant un document détaillé sur la vision et la portée, qui nous a servi de feuille de route. Au cours du processus de développement, nous avons divisé notre travail en plusieurs étapes :

Découverte et planification : Au cours de la phase initiale, notre objectif était d'acquérir une compréhension approfondie des exigences spécifiques du client. Nous avons élaboré un plan, définissant le schéma directeur de la solution et jetant les bases des étapes suivantes.
Analyse des données et développement du back-end : Notre attention s'est alors portée sur les fondements techniques du projet. L'équipe a examiné le paysage des données du client, analysant les structures existantes et recommandant des améliorations. Parallèlement, nous avons commencé le développement du back-end, en utilisant Python et SQL. Cette étape a été cruciale pour la mise en place de l'infrastructure numérique nécessaire à une gestion et un traitement fluides des données.
Test: Après le développement back-end, nous avons lancé une phase de test, en nous concentrant sur les composants du back-end et du front-end. Cette phase comprenait des tests unitaires, d'intégration et d'acceptation par l'utilisateur afin de garantir la stabilité du système. En outre, des tests ont été effectués régulièrement tout au long des étapes suivantes.
Développement et intégration de l'interface utilisateur : Lors de cette dernière étape, l'accent a été mis sur l'expérience utilisateur. Nos développeurs front-end conçu une interface utilisateur intuitive et réactive. Le point culminant de cette étape a été l'intégration du front-end avec le back-end.

Équipe

Chef de projet

Développeurs back-end

Développeur Front-end

Ingénieur QA

Administrateur de base de données

Analyste de données

Résultats

Refonte du système d'analyse des données dans l'industrie pharmaceutique et augmentation de 50% de l'efficacité des rapports sur les ventes

La mise en œuvre du système remanié de l'analyse des données dans les industrie pharmaceutique a eu un impact significatif sur les opérations du réseau du client. En passant de processus manuels basés sur Excel à un système basé sur une base de données, nous avons obtenu des améliorations significatives en termes d'efficacité et des avantages tangibles pour le personnel de la pharmacie :

Amélioration de la gestion des stocks pour les pharmacies : Les modules Sales Plan et Distribution Index fournissent des données en temps réel sur les tendances des ventes de produits pharmaceutiques et les besoins en stocks afin d'optimiser les niveaux de stocks et de garantir que les médicaments les plus demandés sont toujours disponibles.
Rationalisation des rapports pour le personnel de la pharmacie : Les flux de traitement de données automatisés allègent la charge de travail du personnel pharmaceutique, qui peut désormais générer des rapports de vente et d'inventaire deux fois plus rapidement.
Amélioration des stratégies de vente : Grâce à l'éclairage apporté par les nouveaux modules avec l'analyse base de données pharmaceutiqueLe client peut ainsi prendre des décisions plus éclairées concernant les médicaments à promouvoir ou à commander en plus grande quantité.
Faciliter l'accès à l'information pour les gestionnaires : L'intégration de la nouvelle API et du système de base de données a permis de rationaliser le flux d'informations. Les responsables et le personnel des pharmacies peuvent facilement accéder aux données, qu'il s'agisse des chiffres de vente ou des niveaux de stock.
Intégration plus rapide des données : Les outils d'intégration de données permettent de consolider rapidement des informations provenant de diverses sources. Cela a permis de réduire le temps et les efforts nécessaires à la compilation des données et de faire en sorte que les employés disposent des informations les plus récentes.

Actuellement, notre équipe reste engagée dans le développement du projet en cours. Nous nous concentrons actuellement sur la création de modules spécialisés tels que le Module de gestion des stocks avec des analyses prédictives pour réduire les cas de surstockage ou de rupture de stock et Pharmacy Performance Analytics Module pour analyser les performances des pharmacies individuelles au sein du réseau.

Durée du projet

Janvier 2023 - En cours

50%

augmentation de l'efficacité des rapports sur les ventes

30%

réduction du temps de traitement des données

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