Soluzione per l'analisi dei dati nell'industria farmaceutica: 30% riduzione del tempo di elaborazione dei dati

API

Analisi dei dati

Data management (DMS)

Il nostro team ha efficacemente ristrutturato e ottimizzato il back end e il front end del sistema di rete farmaceutico, consentendo una migliore integrazione e processi analitici per l'analisi dei dati nell'industria farmaceutica.

Cliente

Industria

Assistenza sanitaria

Regione

Cliente da

2023

Il nostro cliente è un conglomerato farmaceutico leader, che gestisce una delle più grandi catene di farmacie a livello globale, con oltre 8.000 strutture. La sua rete si estende in vari paesi, concentrandosi principalmente sulla regione europea. Informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell'NDA.

Sfida

Soluzioni di miglioramento per l'analisi dei dati nell'industria farmaceutica

Il nostro cliente offre un'ampia gamma di prodotti medicinali a prezzi competitivi sia attraverso punti vendita fisici che attraverso una piattaforma online. L'azienda si è trovata ad affrontare una sfida multiforme incentrata sulla gestione dei dati e sulla funzionalità del sistema all'interno della piattaforma web della rete farmaceutica.

In primo luogo, l'infrastruttura esistente, che comprendeva una combinazione di un sistema 1C e un database di grandi dimensioni, era inadeguata alle esigenze analitiche e operative in continua evoluzione. Gli analisti erano alle prese con processi inefficienti e si affidavano a calcoli manuali basati su Excel per la pianificazione delle vendite e l'indicizzazione della distribuzione. Questo approccio macchinoso comportava errori, ritardi e un accesso limitato ai dati per il personale non analitico. Inoltre, l'API del cliente per calcoli specifici è andata persa, rendendo necessaria la ricreazione di tabelle e procedure.

Il cliente si aspettava una soluzione che semplificasse l'elaborazione dei dati, migliorasse l'accessibilità per tutto il personale e migliorasse l'efficienza complessiva nella gestione della sua vasta rete di farmacie.

Soluzione

Miglioramento della gestione dei dati e delle capacità analitiche del sistema di rete farmaceutico

Nell'ambito di un importante aggiornamento della gestione dei dati e delle capacità analitiche della rete farmaceutica, Innowise ha trasferito i processi da sistemi tradizionali basati su Excel a un ambiente di reporting basato su database. Ciò ha comportato una riorganizzazione sia del sistema di back-end e front-end sistemi, concentrandosi sulla migrazione dei dati, sull'ottimizzazione dei processi e sullo sviluppo di moduli personalizzati per i sistemi di gestione delle risorse umane analisi dei dati nell'industria farmaceutica.

Migrazione dei dati e ottimizzazione dei processi

Per migliorare l'efficienza della gestione dei dati del cliente, abbiamo intrapreso la migrazione dei processi analitici da fogli di calcolo basati su Excel a framework di database dedicati all'analisi. Questa migrazione si è concentrata sulla creazione di soluzioni scalabili che non fossero limitate a prodotti o reti di farmacie specifiche. Ecco come abbiamo raggiunto questo obiettivo:

Mappatura e pulizia dei dati: Abbiamo mappato i dati dai fogli Excel esistenti alla nuova struttura del database, assicurandoci che ogni informazione fosse trasferita con precisione e ripulita per coerenza.
Sviluppo della procedura: Utilizzando SQL, abbiamo sviluppato una serie di procedure e funzioni memorizzate nel database. Queste sono state progettate per automatizzare i calcoli analitici precedentemente eseguiti manualmente in Excel.
Tecniche di ottimizzazione: Per gestire i grandi volumi di dati, abbiamo applicato tecniche di ottimizzazione SQL. Queste includono l'indicizzazione, la messa a punto delle query e l'elaborazione in batch, per garantire prestazioni elevate e il recupero tempestivo dei dati.

Sviluppo del piano di vendita e dell'indice di distribuzione

Lo sviluppo dei moduli Sales Plan e Distribution Index ha rappresentato una parte fondamentale della nostra soluzione, volta a fornire al cliente informazioni in tempo reale:

Modulo piano di vendita: Questo modulo è stato progettato per analizzare i dati storici delle vendite su un periodo di tre mesi e utilizzarli per prevedere gli obiettivi di vendita futuri. Abbiamo implementato algoritmi complessi in grado di adattarsi alle varie condizioni di mercato e ai modelli di domanda dei prodotti.
Modulo Indice di distribuzione: Per comprendere la popolarità dei prodotti e le tendenze di vendita nelle varie farmacie, abbiamo creato un Indice di distribuzione. Ciò ha comportato l'analisi dei dati relativi alle vendite, agli acquisti e all'inventario, per identificare i prodotti che avevano ottenuto buoni risultati nelle varie sedi, consentendo una gestione più strategica delle scorte.

Sviluppo di API e database

Abbiamo sviluppato una nuova architettura di API e database per garantire un flusso di dati continuo dal vecchio sistema al portale del cliente:

Progettazione del database: Il nuovo database è stato strutturato in modo da supportare dati su larga scala, pur mantenendo prestazioni elevate. Comprendeva tabelle per le vendite, l'inventario e i dati degli utenti, con relazioni ottimizzate per facilitare le interrogazioni.
Sviluppo di API: L'API, realizzata con Python e Flask, si interfacciava tra il database e il portale del cliente. È stata progettata per gestire le richieste di recupero ed elaborazione dei dati, inviando dati precalcolati e formattati per l'uso da parte dei manager.

Soluzioni personalizzate: Ricreazione e integrazione API

La ricreazione dell'API perduta ha rappresentato una sfida, richiedendo una profonda comprensione del sistema precedente del cliente e dei calcoli previsti:

Ricostruzione API: Abbiamo iniziato comprendendo la funzionalità prevista dell'API perduta. Attraverso i colloqui con il cliente e l'analisi della documentazione disponibile, abbiamo ricostruito le funzionalità richieste.
Sviluppo e test: Utilizzo Python, abbiamo sviluppato una nuova serie di API che replicano le funzionalità perdute. Abbiamo testato rigorosamente le API per garantire precisione e affidabilità.
Integrazione con i sistemi esistenti: Le nuove API sviluppate sono state poi integrate senza problemi nel sistema esistente del cliente per lavorare in tandem con l'architettura generale.

Tecnologie

Parte posteriore

Python, Flask

Parte anteriore

JavaScript, React.js

Databases

Microsoft SQL Server

Sviluppo API

Python, Flask

Tecniche di ottimizzazione

Ottimizzazione delle query SQL, indicizzazione

Python Quadri di test unitari

Gestione del progetto

Jira

VCS

Git

Integrazione/Distribuzione continua

Jenkins

Analisi ed elaborazione dei dati

SQL, Python Pandas

Processo

Il nostro impegno nella metodologia Agile ha permesso un processo trasparente, iterativo e collaborativo. Abbiamo dato il via al progetto elaborando un documento dettagliato di Vision e Scope, che è servito da roadmap. Durante il processo di sviluppo, abbiamo suddiviso il nostro lavoro nelle seguenti fasi:

Scoperta e pianificazione: Nella fase iniziale, il nostro obiettivo è stato quello di comprendere a fondo i requisiti specifici del cliente. Abbiamo sviluppato un piano, delineando il progetto della soluzione e gettando le basi per le fasi successive.
Analisi dei dati e sviluppo back-end: La nostra attenzione si è spostata sulla base tecnica del progetto. Il team ha esaminato il panorama dei dati del cliente, analizzando le strutture esistenti e raccomandando miglioramenti. Parallelamente, abbiamo iniziato lo sviluppo del back-end, utilizzando Python e SQL. Questa fase è stata cruciale per creare l'infrastruttura digitale per la gestione e l'elaborazione dei dati.
Test: Dopo lo sviluppo del back-end, abbiamo avviato una fase di test, concentrandoci sui componenti del back-end e del front-end. Questa fase comprendeva test unitari, di integrazione e di accettazione da parte dell'utente per garantire la stabilità del sistema. Inoltre, i test sono stati condotti regolarmente durante le fasi successive.
Sviluppo e integrazione front-end: In questa fase finale, i riflettori erano puntati sull'esperienza dell'utente. I nostri sviluppatori di front-end hanno creato un'interfaccia utente intuitiva e reattiva. Il culmine di questa fase è stata l'integrazione del front-end con il back-end.

Team

Responsabile di progetto

Sviluppatori back-end

Sviluppatore front-end

Ingegnere QA

Amministratore di database

Analista dati

Risultati

Riprogettazione del sistema di analisi dei dati nell'industria farmaceutica e aumento di 50% dell'efficienza del reporting sulle vendite

L'implementazione del sistema riprogettato di l'analisi dei dati nella industria farmaceutica ha avuto un impatto significativo sulle operazioni di rete del cliente. Passando da processi manuali basati su Excel a un sistema basato su database, abbiamo ottenuto miglioramenti significativi in termini di efficienza e vantaggi tangibili per il personale della farmacia:

Gestione migliorata dell'inventario per le farmacie: I moduli Sales Plan e Distribution Index forniscono dati in tempo reale sull'andamento delle vendite farmaceutiche e sulle necessità di inventario per ottimizzare i livelli di scorte e garantire che i farmaci ad alta richiesta siano sempre disponibili.
Reportistica semplificata per il personale della farmacia: I flussi di lavoro automatizzati per l'elaborazione dei dati alleggeriscono l'onere dei rapporti per il personale della farmacia, che ora può generare rapporti sulle vendite e sull'inventario con una velocità doppia.
Miglioramento delle strategie di vendita: Con gli approfondimenti dei nuovi moduli con l'analisi dei dati nell'industria farmaceuticaIl cliente può decidere con maggiore cognizione di causa quali farmaci promuovere o ordinare in quantità maggiore.
Accesso alle informazioni più semplice per i manager: L'integrazione del nuovo sistema API e del database ha semplificato il flusso di informazioni. I direttori delle farmacie e il personale possono accedere facilmente ai dati, dai dati di vendita ai livelli delle scorte.
Integrazione più rapida dei dati: Gli strumenti di integrazione dei dati consentono di consolidare rapidamente le informazioni provenienti da varie fonti. Ciò ha ridotto il tempo e l'impegno necessari per la compilazione dei dati e ha garantito che i dipendenti avessero a portata di mano le informazioni più recenti.

Attualmente il nostro team è impegnato nello sviluppo del progetto. Attualmente siamo concentrati sulla creazione di moduli specializzati, come il modulo di gestione dell'inventario con analisi predittiva per ridurre i casi di eccesso di scorte o di esaurimento e il modulo di analisi delle prestazioni delle farmacie per analizzare le prestazioni delle singole farmacie all'interno della rete.

Durata del progetto

Gennaio 2023 - In corso

50%

aumento dell'efficienza del reporting delle vendite

30%

riduzione dei tempi di elaborazione dei dati

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