Solução para análise de dados na indústria farmacêutica: Redução de 30% no tempo de processamento de dados

A nossa equipa reestruturou e optimizou eficazmente o back end e o front end do sistema da rede farmacêutica, permitindo uma melhor integração e processos analíticos para análise de dados na indústria farmacêutica.

Cliente

Indústria

Cuidados de saúde

Região

Cliente desde

2023

O nosso cliente é um conglomerado farmacêutico líder, que opera uma das maiores cadeias de farmácias a nível mundial, com mais de 8.000 estabelecimentos. A sua rede estende-se por vários países, concentrando-se principalmente na região europeia. As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.

Desafio

Melhorar a solução para a análise de dados na indústria farmacêutica

O nosso cliente oferece uma vasta gama de medicamentos a preços competitivos através de pontos de venda físicos e de uma plataforma online. Enfrentou um desafio multifacetado centrado na gestão de dados e na funcionalidade do sistema na sua plataforma Web de rede farmacêutica.

Em primeiro lugar, a sua infraestrutura existente, que envolvia uma combinação de um sistema 1C e uma grande base de dados, era inadequada para as suas necessidades analíticas e operacionais em constante evolução. Os analistas debatiam-se com processos ineficientes, baseando-se em cálculos manuais baseados em Excel para o planeamento de vendas e a indexação da distribuição. Esta abordagem complicada deu origem a erros, atrasos e acesso limitado aos dados por parte do pessoal não analítico. Além disso, a API do cliente para cálculos específicos foi perdida, exigindo a recriação de tabelas e procedimentos.

O cliente esperava uma solução que simplificasse o seu processamento de dados, melhorasse a acessibilidade para todo o pessoal e melhorasse a eficiência global na gestão da sua extensa rede de farmácias.

Solução

Melhoria da gestão de dados e das capacidades analíticas do sistema da rede farmacêutica

Numa grande atualização das capacidades analíticas e de gestão de dados da rede farmacêutica, a Innowise fez a transição dos seus processos de sistemas tradicionais baseados em Excel para um ambiente de relatórios baseado em bases de dados. Isso implicou um redesenvolvimento de ambos os sistemas back-end e front-end sistemas, concentrando-se na migração de dados, otimização de processos e desenvolvimento de módulos personalizados para análise de dados na indústria farmacêutica.

Migração de dados e otimização de processos

Para melhorar a eficiência da gestão de dados do cliente, iniciámos a migração dos seus processos analíticos de folhas de cálculo baseadas em Excel para estruturas de bases de dados dedicadas à análise. Esta migração centrou-se na criação de soluções escaláveis que não se limitassem a produtos específicos ou a redes de farmácias. Eis como o conseguimos:

Mapeamento e limpeza de dados: Mapeámos os dados das folhas de Excel existentes para a nova estrutura da base de dados, assegurando que cada informação era transferida com precisão e limpa para garantir a consistência.
Desenvolvimento de procedimentos: Utilizando SQL, desenvolvemos uma série de procedimentos e funções armazenados na base de dados. Estes foram concebidos para automatizar os cálculos analíticos anteriormente efectuados manualmente no Excel.
Técnicas de otimização: Para lidar com os grandes volumes de dados, aplicámos técnicas de otimização SQL. Isto incluiu indexação, afinação de consultas e processamento em lote, garantindo um elevado desempenho e a recuperação atempada dos dados.

Desenvolvimento do plano de vendas e do índice de distribuição

O desenvolvimento dos módulos Plano de Vendas e Índice de Distribuição foi uma parte crítica da nossa solução, com o objetivo de fornecer ao cliente uma visão em tempo real:

Módulo de plano de vendas: Este módulo foi concebido para analisar dados históricos de vendas durante um período de três meses e utilizá-los para prever objectivos de vendas futuros. Implementámos algoritmos complexos que se podiam adaptar a várias condições de mercado e padrões de procura de produtos.
Módulo de índice de distribuição: Para compreender a popularidade dos produtos e as tendências de vendas nas farmácias, criámos um Índice de Distribuição. Isto envolveu a análise de dados de vendas, compras e inventário para identificar que produtos estavam a ter um bom desempenho em que locais, permitindo uma gestão de inventário mais estratégica.

Desenvolvimento de API e de bases de dados

Desenvolvemos uma nova API e uma arquitetura de base de dados para garantir um fluxo de dados contínuo do sistema antigo para o portal do cliente:

Conceção da base de dados: A nova base de dados foi estruturada para suportar dados em grande escala, mantendo um elevado desempenho. Incluía tabelas para vendas, inventário e dados de utilizadores, com relações optimizadas para facilitar a consulta.
Desenvolvimento de API: A API, construída com Python e Flask, fazia a interface entre a base de dados e o portal do cliente. Foi concebida para tratar os pedidos de recuperação e processamento de dados, enviando de volta dados pré-calculados e formatados para uso dos gestores.

Soluções personalizadas: Recriação e integração de API

A recriação da API perdida constituiu um desafio, exigindo um conhecimento profundo do sistema anterior do cliente e dos cálculos pretendidos:

Reconstrução da API: Começámos por compreender a funcionalidade pretendida da API perdida. Através de discussões com o cliente e da análise da documentação disponível, efectuámos a engenharia inversa das funcionalidades necessárias.
Desenvolvimento e teste: Utilizar Python, para isso, desenvolvemos um novo conjunto de APIs que replicam as funcionalidades perdidas. Testámos rigorosamente as API para garantir a precisão e a fiabilidade.
Integração com sistemas existentes: As APIs recém-desenvolvidas foram então perfeitamente integradas no sistema existente do cliente para trabalhar em conjunto com a arquitetura geral.

Tecnologias

Back end

Python, Flask

Front end

JavaScript, React.js

Bases de dados

Microsoft SQL Server

Desenvolvimento de API

Python, Flask

Técnicas de otimização

Otimização de consultas SQL, indexação

Python Estruturas de teste de unidades

Gestão de projectos

Jira

VCS

Git

Integração/implantação contínua

Jenkins

Análise e tratamento de dados

SQL, Python Pandas

Processo

O nosso compromisso com a metodologia Agile permitiu um processo transparente, iterativo e colaborativo. Iniciámos o projeto com a elaboração de um documento detalhado de Visão e Âmbito, que serviu de roteiro. Durante o processo de desenvolvimento, dividimos o nosso trabalho nas seguintes fases:

Descoberta e planeamento: Durante a fase inicial, o nosso objetivo era obter uma compreensão profunda dos requisitos específicos do cliente. Desenvolvemos um plano, delineando o esquema da solução e estabelecendo uma base para as fases subsequentes.
Análise de dados e desenvolvimento back-end: Aqui, o nosso foco passou a ser a base técnica do projeto. A equipa examinou o panorama de dados do cliente, analisando as estruturas existentes e recomendando melhorias. Paralelamente, iniciámos o desenvolvimento do back-end, utilizando Python e SQL. Esta fase foi crucial para criar a infraestrutura digital para uma gestão e processamento de dados sem problemas.
Ensaios: Após o desenvolvimento do back-end, iniciámos uma fase de testes, centrada nos componentes do back-end e do front-end. Esta fase incluiu testes unitários, de integração e de aceitação do utilizador para garantir a estabilidade do sistema. Além disso, os testes foram efectuados regularmente ao longo das fases subsequentes.
Desenvolvimento e integração de front-end: Nesta fase final, o destaque foi para a experiência do utilizador. Os nossos programadores de front-end criaram uma interface de utilizador intuitiva e reactiva. O ponto culminante desta fase foi a integração do front-end com o back-end.

Equipa

Gestor de projectos

Programadores de back-end

Programador Front-end

Engenheiro de QA

Administrador de bases de dados

Analista de dados

Resultados

Sistema reformulado de análise de dados na indústria farmacêutica e um aumento de 50% na eficiência dos relatórios de vendas

A aplicação do sistema reformulado de análise de dados na indústria farmacêutica teve um impacto significativo nas operações da rede do cliente. Ao fazer a transição de processos manuais, baseados em Excel, para um sistema baseado em bases de dados, conseguimos melhorias significativas na eficiência e benefícios tangíveis para o pessoal da farmácia:

Gestão de inventário melhorada para farmácias: Os módulos Sales Plan e Distribution Index fornecem dados em tempo real sobre as tendências de vendas de produtos farmacêuticos e as necessidades de inventário para otimizar os seus níveis de stock e garantir que os medicamentos de elevada procura estão sempre disponíveis.
Relatórios simplificados para o pessoal da farmácia: Os fluxos de trabalho automatizados de processamento de dados aliviam a carga de relatórios do pessoal da farmácia - podem agora gerar relatórios de vendas e de inventário duas vezes mais rapidamente.
Melhoria das estratégias de venda: Com as informações dos novos módulos com análise de dados na indústria farmacêuticaSe o cliente não tiver uma resposta adequada, pode tomar decisões mais informadas sobre quais os medicamentos a promover ou a encomendar.
Acesso mais fácil dos gestores à informação: A integração da nova API e do sistema de base de dados simplificou o fluxo de informações. Os gestores e o pessoal da farmácia podem aceder facilmente aos dados, desde os valores de vendas até aos níveis de stock.
Integração de dados mais rápida: As ferramentas de integração de dados permitem a rápida consolidação de informações de várias fontes. Este facto reduziu o tempo e o esforço necessários para a compilação de dados e assegurou que os funcionários dispunham das informações mais recentes na ponta dos dedos.

Atualmente, a nossa equipa continua empenhada no desenvolvimento do projeto em curso. Estamos atualmente concentrados na criação de módulos especializados, como o módulo de gestão de inventário com análise preditiva para reduzir os casos de excesso de stock ou de rutura de stock e o módulo de análise do desempenho das farmácias para analisar o desempenho de cada farmácia da rede.

Duração do projecto

janeiro de 2023 - Em curso

50%

aumento da eficiência dos relatórios de vendas

30%

redução do tempo de processamento de dados

Casos relacionados

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