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Innowise ha perfezionato e ampliato una piattaforma CRM per il settore sanitario, concentrandosi sull'automazione dei processi di migrazione dei dati e sull'implementazione di miglioramenti operativi e analitici guidati dall'intelligenza artificiale.
Il nostro cliente è un'importante realtà che fornisce soluzioni IT per le aziende farmaceutiche. L'azienda si è affermata come partner tecnologico chiave, offrendo soluzioni di BI e AI basate su cloud e adattate alle esigenze specifiche del mercato delle scienze della vita. Da oltre due decenni, supporta le principali multinazionali farmaceutiche creando e implementando software innovativi volti a migliorare le operazioni aziendali.
La sfida principale che il nostro cliente ha dovuto affrontare è stata la migrazione senza soluzione di continuità dei dati dai sistemi CRM esistenti di varie aziende farmaceutiche al loro sistema CRM specializzato basato su Microsoft Dynamics 365. Il compito ha comportato molto più del semplice trasferimento dei dati. Questo compito non si limitava al semplice trasferimento dei dati. Il cliente ha richiesto un controllo completo della qualità dei dati, la trasformazione e il caricamento in un nuovo ambiente per garantire l'integrità e l'utilizzabilità dei dati migrati. Ulteriori problemi derivavano da:
Per affrontare la sfida del cliente, ci siamo concentrati su tre componenti fondamentali assistenza sanitaria sviluppo del CRM: sviluppo di un framework di migrazione personalizzato, controllo della qualità e trasformazione dei dati e ottimizzazione dell'interfaccia utente.
Il nostro team ha creato un framework di migrazione personalizzato, una soluzione scalabile per l'integrazione di sistemi CRM diversi in Microsoft Dynamics 365 e Azure, progettato specificamente per soddisfare le complesse esigenze dell'industria farmaceutica.
Inizializzazione del paese e impostazione dei dati: Per iniziare il processo di migrazione di un nuovo Paese all'interno del sistema CRM di un cliente esistente, implementiamo nuovi schemi SQL Server su misura per i requisiti specifici del Paese. Ciò comporta la configurazione di pipeline in Azure Data Factory per gestire il carico iniziale di dati, che comprende un mix di file Excel provenienti dai clienti e chiamate API. Questa fase è fondamentale per creare una struttura di dati di base che possa essere testata e convalidata in un ambiente "sandbox", consentendo a rappresentanti selezionati del cliente di eseguire beta-testing e training con set di dati parzialmente completi.
Verifica e trasformazione dei dati: Il nostro approccio alla gestione dei dati in entrata prevede un processo di verifica meticoloso. I file, standardizzati per includere tipi di dati e codici comuni, vengono prima ispezionati visivamente per individuare eventuali anomalie, come la mancanza di campi obbligatori o codici irregolari. Dopo questo controllo iniziale, i file vengono caricati su SQL Server, dove sono sottoposti a una revisione dettagliata e alla trasformazione in tabelle formattate per il caricamento del Dataverse. Questo processo è semi-automatizzato, con aggiustamenti manuali effettuati se necessario per soddisfare le variazioni specifiche del Paese. Compiliamo rapporti dettagliati sulle discrepanze dei dati e li comunichiamo al cliente in un linguaggio comprensibile, a volte in attesa di file corretti o procedendo con i dati disponibili e apportando modifiche successive.
Integrazione e messa in produzione: Per i Paesi che utilizzano le chiamate API, impostiamo i meccanismi di importazione dei dati e convalidiamo l'accuratezza delle trasformazioni dei dati prima di caricare i dati finali nel Dataverse. Il passaggio alla produzione comporta il funzionamento parallelo degli ambienti di test e di produzione, con il primo che serve principalmente a scopi di formazione e di test delle funzionalità. Questa fase segna il culmine degli sforzi iniziali di configurazione, passando a uno stato in cui i nuovi dati immessi dagli utenti del cliente entrano direttamente in Dataverse attraverso i prodotti del cliente o continuano a provenire da chiamate API, con un intervento minimo da parte nostra.
Mappatura automatizzata dei dati e pulizia basata sull'intelligenza artificiale: La nostra soluzione sfrutta le capacità di Azure per la mappatura automatica dei dati, riducendo gli sforzi manuali e il rischio di errori grazie all'identificazione delle correlazioni dei campi di dati tra i vari sistemi CRM. Una Alimentazione con intelligenza artificiale Il modulo di pulizia dei dati assicura ulteriormente l'integrità dei dati migrati, identificando duplicati, voci incomplete e altre incongruenze.
API di integrazione personalizzate e utilizzo dei servizi Azure: Abbiamo sviluppato API di integrazione personalizzate all'interno dell'ambiente Azure per adattarsi ai diversi formati e strutture di dati riscontrati nei vari sistemi CRM farmaceutici. Queste API, insieme ai servizi di Azure come Data Factory, Blob Storage e SQL Server, forniscono la scalabilità e la sicurezza necessarie per un'efficiente migrazione e gestione dei dati. Di conseguenza, abbiamo ottenuto un trasferimento dei dati senza soluzione di continuità e processi ETL di alta qualità.
Focus specifico sul settore: Il nostro framework è stato specificamente creato per soddisfare le esigenze uniche dell'industria farmaceutica, incorporando considerazioni per la gestione di dati sensibili come informazioni sui pazienti, dettagli sui farmaci e registri di vendita, in conformità con gli standard e le normative.
Il nostro team ha utilizzato Azure Data Factory (ADF) per automatizzare e perfezionare il processo di preparazione dei dati per il CRM del cliente. La strategia comprendeva:
Controlli di convalida automatizzati: Utilizzando ADF, abbiamo creato script automatici per eseguire controlli di convalida, assicurando che i dati soddisfino i requisiti del CRM. I controlli automatici aiutano a identificare e segnalare le discrepanze, come le incongruenze o le informazioni mancanti, riducendo significativamente il tempo di revisione manuale.
Processi ETL con ADF: Abbiamo progettato pipeline di dati per un movimento e una trasformazione efficienti dei dati. Mappatura degli schemi adatta automaticamente le strutture dei dati provenienti da varie fonti per adattarle allo schema del CRM e garantire la compatibilità. Per la pulizia dei dati, abbiamo applicato regole all'interno di ADF per pulire i dati, come la standardizzazione dei formati, la rimozione dei duplicati e il miglioramento della qualità dei dati.
Trasformazioni complesse dei dati: Per gli scenari di dati complessi, abbiamo utilizzato i flussi di mappatura dei dati di ADF per creare una logica di trasformazione priva di codice, gestendo operazioni come join e split condizionali per garantire l'integrità dei dati.
Questo approccio ha ridotto al minimo gli interventi manuali, ha accelerato il processo di migrazione e ha garantito che i dati migrati fossero immediatamente utilizzabili all'interno del CRM.
Per migliorare l'interfaccia utente del CRM per il settore farmaceutico, ci siamo concentrati su diversi miglioramenti chiave:
Back end
Gestione dei dati
Azure Data Factory, Azure Storage account, SSMS, XrmToolBox, MS Azure Storage Explorer
Databases
MS SQL Server, MS Azure SQL Database
AI
Python, NLP, Matching Models, GPT-3, OpenAI API, Azure Cognitive Services, Azure Data Factory, Databricks
Sicurezza
Azure Active Directory, Azure Key Vault
Ottimizzazione dell'interfaccia utente
CSS Grid, Flexbox, media queries
Il nostro processo di sviluppo del CRM per il settore sanitario è stato eseguito in più fasi per garantire al cliente un'esperienza di migrazione e integrazione senza soluzione di continuità. Nel corso di questo processo, la nostra adesione alla metodologia Agile ha consentito una certa flessibilità nell'apportare miglioramenti iterativi. Abbiamo utilizzato MS Teams per la comunicazione con il cliente e Jira per il monitoraggio delle attività, per mantenere la trasparenza in ogni fase del progetto:
Abbiamo iniziato con una valutazione approfondita dei sistemi CRM esistenti utilizzati dalle aziende farmaceutiche. È stato fondamentale comprendere le strutture dei dati, i flussi di lavoro e le esigenze specifiche di ciascuna azienda. Il nostro team ha collaborato a stretto contatto con il cliente per definire i requisiti e le aspettative per il processo di migrazione e lo sviluppo del CRM sanitario. Il nostro risultato in questa fase è stato un documento completo di Vision e Scope che delinea la roadmap del progetto, le tempistiche e le aspettative.
I nostri specialisti hanno progettato un quadro di migrazione personalizzato, in linea con le specificità dell'industria farmaceutica. Abbiamo sviluppato strategie dettagliate di mappatura e trasformazione dei dati per affrontare i diversi formati e standard di dati in base ai diagrammi dell'architettura e a un piano di migrazione dei dati.
Abbiamo creato API personalizzate per una perfetta integrazione dei dati. Abbiamo utilizzato strumenti e processi automatizzati per la pulizia e la trasformazione dei dati per garantirne l'integrità e la compatibilità.
Il nostro team ha lavorato all'ottimizzazione delle applicazioni CRM su piattaforme web, tablet e mobile, concentrandosi sul miglioramento dell'esperienza utente e dell'accessibilità. Abbiamo consegnato un framework di migrazione completamente funzionale, testato e convalidato, insieme ad applicazioni CRM migliorate e pronte per la distribuzione.
Innowise ha condotto una migrazione pilota di set di dati selezionati per convalidare il processo di migrazione e l'efficacia del framework. Durante i test di accettazione da parte dell'utente (UAT), abbiamo testato le applicazioni migliorate con gli utenti finali, raccogliendo feedback per apportare modifiche. Quindi, abbiamo distribuito il framework di migrazione e le applicazioni aggiornate negli ambienti dei clienti, garantendo un'interruzione minima delle operazioni esistenti.
Abbiamo fornito sessioni di formazione complete per gli utenti finali e il personale IT, oltre a una documentazione dettagliata sulle nuove funzionalità del sistema e sulle procedure di manutenzione.
1
Responsabile di progetto
2
Ingegneri dei Big Data
1
Sviluppatore front-end
1
Sviluppatore Python
1
Ingegnere QA
1
Analista dati
L'implementazione della nostra soluzione ha apportato miglioramenti significativi alle capacità CRM del cliente. Di conseguenza, abbiamo migliorato l'efficienza operativa e la gestione dei dati della clientela dell'azienda farmaceutica:
Fornendo una soluzione su misura che ha affrontato sia gli aspetti tecnici che l'esperienza utente della migrazione del CRM, abbiamo contribuito alla capacità del nostro cliente di offrire un sistema CRM più efficace ai suoi clienti farmaceutici. Il nostro team sta proseguendo il processo di migrazione dei dati dalle reti di farmacie al sistema CRM aggiornato del nostro cliente. Attualmente, ci stiamo concentrando sul processo di migrazione per quattro specifici clienti e farmacie del settore sanitario, adattando il nostro approccio per soddisfare le esigenze uniche e le complessità dei dati di ciascuno.
2x
migrazione dei dati più rapida
95%
maggiore precisione dei dati
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Organizziamo un incontro con voi per discutere l'offerta e giungere a un accordo.
Firmiamo un contratto e iniziamo a lavorare sul vostro progetto il prima possibile.
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