Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Innowise heeft een CRM-platform voor de gezondheidszorg verfijnd en uitgebreid, waarbij de nadruk lag op het automatiseren van datamigratieprocessen en het implementeren van AI-gestuurde operationele en analytische verbeteringen.
Onze klant is een vooraanstaande speler op het gebied van IT-oplossingen voor farmaceutische bedrijven. Het bedrijf heeft zich gevestigd als een belangrijke technologiepartner en biedt cloud-gebaseerde BI- en AI-gestuurde oplossingen op maat van de specifieke behoeften van de life sciences markt. Al meer dan twee decennia ondersteunen ze grote multinationale farmaceutische bedrijven door het creëren en implementeren van innovatieve software gericht op het verbeteren van de bedrijfsvoering.
De belangrijkste uitdaging voor onze klant was de naadloze migratie van gegevens uit bestaande CRM-systemen van verschillende farmaceutische bedrijven naar hun gespecialiseerde CRM-systeem op basis van Microsoft Dynamics 365. Deze taak omvatte meer dan alleen gegevensoverdracht. De klant had uitgebreide kwaliteitscontrole, transformatie en laden van gegevens in een nieuwe omgeving nodig om de integriteit en bruikbaarheid van de gemigreerde gegevens te garanderen. Bijkomende problemen kwamen voort uit:
Om de uitdaging van de klant aan te gaan, concentreerden we ons op drie belangrijke onderdelen binnen gezondheidszorg CRM-ontwikkeling: het ontwikkelen van een aangepast migratieframework, het uitvoeren van kwaliteitsborging en gegevenstransformatie en het optimaliseren van de gebruikersinterface.
Ons team creëerde een migratieraamwerk op maat - een schaalbare oplossing voor het integreren van diverse CRM-systemen in Microsoft Dynamics 365 en Microsoft Dynamics 365. Azure, speciaal ontworpen om te voldoen aan de complexe behoeften van de farmaceutische industrie.
Initiële landinitialisatie en gegevensinstelling: Om het migratieproces voor een nieuw land binnen het CRM-systeem van een bestaande klant te starten, implementeren we nieuwe SQL Server-schema's die zijn afgestemd op de specifieke vereisten van het land. Dit omvat het configureren van pipelines in Azure Data Factory voor het verwerken van de eerste gegevenslading, die een mix van Excel-bestanden van klanten en API-oproepen omvat. Deze fase is van cruciaal belang voor het opzetten van een basisgegevensstructuur die kan worden getest en gevalideerd in een "sandbox"-omgeving, zodat geselecteerde vertegenwoordigers van de klant bètatests en trainingen kunnen uitvoeren met gedeeltelijk volledige datasets.
Verificatie en transformatie van gegevens: Onze aanpak voor het verwerken van binnenkomende gegevens omvat een nauwgezet verificatieproces. Bestanden, die gestandaardiseerd zijn om gangbare gegevenstypen en codes te bevatten, worden eerst visueel geïnspecteerd op afwijkingen zoals ontbrekende verplichte velden of onregelmatige codes. Na deze eerste controle worden de bestanden geüpload naar SQL Server, waar ze een gedetailleerde controle ondergaan en worden omgezet in tabellen die geschikt zijn voor het laden in Dataverse. Dit proces is semi-geautomatiseerd, met handmatige aanpassingen indien nodig om rekening te houden met landspecifieke variaties. We stellen gedetailleerde rapporten op over discrepanties in gegevens en communiceren deze in begrijpelijke taal aan de klant. Soms wachten we op gecorrigeerde bestanden of gaan we verder met beschikbare gegevens en brengen we latere wijzigingen aan.
Integratie en productie-uitrol: Voor landen die API-oproepen gebruiken, zetten we mechanismen op voor het importeren van gegevens en valideren we de nauwkeurigheid van gegevenstransformaties voordat we de voltooide gegevens in Dataverse laden. De overgang naar productie omvat de parallelle werking van de test- en productieomgevingen, waarbij de eerste voornamelijk dient voor training en het testen van functies. Deze fase markeert het hoogtepunt van de eerste installatie-inspanningen, waarbij de overgang plaatsvindt naar een toestand waarin nieuwe gegevensinvoer van gebruikers van de klant ofwel rechtstreeks Dataverse binnenkomt via de producten van de klant, ofwel afkomstig blijft van API-oproepen, met minimale tussenkomst van onze kant.
Geautomatiseerde datamapping en AI-gestuurde opschoning: Onze oplossing maakt gebruik van de mogelijkheden van Azure voor het geautomatiseerd in kaart brengen van gegevens, waardoor handmatige inspanningen en het risico op fouten worden verminderd door correlaties tussen gegevensvelden in verschillende CRM-systemen te identificeren. Een AI-gestuurd de module voor het opschonen van gegevens zorgt verder voor de integriteit van de gemigreerde gegevens door duplicaten, onvolledige vermeldingen en andere inconsistenties te identificeren.
Gebruik van aangepaste integratie-API's en Azure services: We ontwikkelden aangepaste integratie-API's binnen de Azure-omgeving om tegemoet te komen aan de verschillende gegevensformaten en-structuren die voorkomen in verschillende farmaceutische CRM-systemen. Deze API's, naast Azure diensten zoals Data Factory, Blob Storage en SQL Server, bieden de schaalbaarheid en veiligheid die nodig is voor efficiënte datamigratie en -beheer. Het resultaat was een naadloze gegevensoverdracht en ETL-processen van hoge kwaliteit.
Branchespecifieke focus: Ons raamwerk is specifiek afgestemd op de unieke behoeften van de farmaceutische industrie, waarbij rekening wordt gehouden met gevoelige gegevens zoals patiëntinformatie, medicijngegevens en verkoopgegevens, in overeenstemming met normen en voorschriften.
Ons team maakte gebruik van Azure Data Factory (ADF) om het datavoorbereidingsproces voor het CRM van de klant te automatiseren en te verfijnen. De strategie omvatte:
Geautomatiseerde validatiecontroles: Met behulp van ADF hebben we geautomatiseerde scripts opgezet om validatiecontroles uit te voeren, zodat we zeker wisten dat de gegevens voldeden aan de vereisten van de CRM. De geautomatiseerde controles helpen bij het identificeren en markeren van discrepanties, zoals inconsistenties of ontbrekende informatie, waardoor de handmatige beoordelingstijd aanzienlijk wordt verkort.
ETL-processen met ADF: We hebben datapijplijnen ontworpen voor een efficiënte verplaatsing en transformatie van gegevens. Schema mapping past automatisch gegevensstructuren uit verschillende bronnen aan het CRM-schema aan en zorgt voor compatibiliteit. Voor het opschonen van gegevens hebben we regels toegepast binnen ADF om gegevens op te schonen, zoals het standaardiseren van formaten, het verwijderen van duplicaten en het verbeteren van de gegevenskwaliteit.
Complexe gegevenstransformaties: Voor ingewikkelde gegevensscenario's gebruikten we ADF's Mapping Data Flows om codevrije transformatielogica te maken, waarbij bewerkingen zoals joins en conditionele splitsingen werden uitgevoerd om de gegevensintegriteit te waarborgen.
Deze aanpak minimaliseerde handmatige interventies, versnelde het migratieproces en zorgde ervoor dat de gemigreerde gegevens onmiddellijk bruikbaar waren in het CRM.
Om de gebruikersinterface van het CRM voor de farmaceutische sector te verbeteren, hebben we ons gericht op een aantal belangrijke verbeteringen:
Back end
Gegevensbeheer
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
Beveiliging
Azure Active Directory, Azure Key Vault
UI-optimalisatie
CSS Grid, Flexbox, media queries
Ons CRM-ontwikkelingsproces voor de gezondheidszorg werd in fasen uitgevoerd om een naadloze migratie en integratie voor onze klant te garanderen. Tijdens dit hele proces zorgde onze Agile-methodologie voor flexibiliteit bij het aanbrengen van iteratieve verbeteringen. We gebruikten MS Teams voor communicatie met de klant en Jira voor het bijhouden van taken om in elke projectfase transparantie te behouden:
We begonnen met een grondige beoordeling van de bestaande CRM-systemen die door de farmaceutische bedrijven werden gebruikt. Het was van vitaal belang om de gegevensstructuren, workflows en specifieke behoeften van elk bedrijf te begrijpen. Ons team werkte nauw samen met de klant om de vereisten en verwachtingen voor het migratieproces en de CRM-ontwikkeling voor de gezondheidszorg te definiëren. Onze deliverable in dit stadium was een uitgebreid Vision and Scope-document waarin het stappenplan, de tijdlijnen en de verwachtingen van het project werden uiteengezet.
Onze specialisten ontwierpen een migratieraamwerk op maat dat was afgestemd op de specifieke kenmerken van de farmaceutische industrie. We ontwikkelden gedetailleerde datamapping-en transformatiestrategieën om de verschillende dataformaten en -standaarden aan te pakken volgens de architectuurdiagrammen en een datamigratieplan.
We creëerden aangepaste API's voor naadloze gegevensintegratie. We gebruikten geautomatiseerde tools en processen voor het opschonen en transformeren van gegevens om de integriteit en compatibiliteit van gegevens te garanderen.
Ons team werkte aan het optimaliseren van de CRM-applicaties voor web-, tablet- en mobiele platforms, waarbij de nadruk lag op het verbeteren van de gebruikerservaring en de toegankelijkheid. We leverden een volledig functioneel, getest en gevalideerd migratieframework, samen met verbeterde CRM-apps die klaar waren voor implementatie.
Innowise voerde een proefmigratie uit voor geselecteerde datasets om het migratieproces en de effectiviteit van het framework te valideren. Tijdens User Acceptance Testing (UAT) hebben we met eindgebruikers de verbeterde applicaties getest en feedback verzameld om aanpassingen te kunnen maken. Vervolgens hebben we het migratieframework en de bijgewerkte applicaties uitgerold naar de klantomgevingen, waarbij we de bestaande activiteiten zo min mogelijk verstoorden.
We verzorgden uitgebreide trainingssessies voor eindgebruikers en IT-personeel, samen met gedetailleerde documentatie over de nieuwe systeemfunctionaliteiten en onderhoudsprocedures.
1
Projectleider
2
Ingenieurs in Big Data
1
Front-End Ontwikkelaar
1
Python Ontwikkelaar
1
QA Engineer
1
Data Analist
De implementatie van onze oplossing zorgde voor aanzienlijke verbeteringen in de CRM-mogelijkheden van de klant. Als gevolg daarvan verbeterden we de operationele efficiëntie en het gegevensbeheer voor hun farmaceutische klantenkring:
Door een op maat gemaakte oplossing te leveren die zowel de technische aspecten als de gebruikerservaring van de CRM-migratie aanpakt, hebben we bijgedragen aan het vermogen van onze klant om een effectiever CRM-systeem aan te bieden aan hun farmaceutische klanten. Ons team zet het migratieproces van gegevens van apotheeknetwerken naar het geüpgradede CRM-systeem van onze klant voort. Op dit moment richten we ons op het migratieproces voor vier specifieke klanten en apotheken in de gezondheidszorg, waarbij we onze aanpak afstemmen op de unieke behoeften en bijzonderheden van elke klant.
2x
snellere gegevensmigratie
95%
hogere nauwkeurigheid van gegevens
Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.
Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.
Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.
We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.
© 2007-2024 Innowise. Alle rechten voorbehouden.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warschau, Polen
Door u aan te melden gaat u akkoord met onze Privacybeleidmet inbegrip van het gebruik van cookies en de overdracht van uw persoonlijke gegevens.
Bedankt.
Uw bericht is verzonden.
Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.
Bedankt.
Uw bericht is verzonden.
Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.