深入洞察数据，提升医药企业运营决策能力

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作为一个销售和分销渠道分散、监管严格、发展迅速的行业，医药行业企业需要管理来自世界各地的大量销售人员和多层次的经销商、医院和医疗机构。同时，制药公司必须遵守世界各地的法规、标准和实际要求。目前，各医药企业通过信息化建设，已经建立了相对完善的业务及其支持系统，积累了大量的数据。然而，这些数据分散在许多独立的系统中，并且数据是异构的、分散的、不可共享的，因此很难充分利用和分析它们。其次，由于系统多，需要手工填写的数据量大，每个系统考虑的纬度不同，同一数据会有多个来源和多个口径。数据的完整性、一致性和准确性无法得到保证，导致不同报告中同一指标存在差异；每个系统的每个部门都需要生成不同格式和不同分析角度的报告。随着需求的不断增长，多重数据的检索、关联和集成变得费时费力。特别是，企业的管理决策者无法及时从这些数据中获取市场信息，分析运营缺陷，及时做出决策。

虽然许多制药企业很早就开始应用商业智能和企业绩效管理系统来支持现代企业管理和市场竞争，但在数据源和形式日益多样化的今天，随着大数据技术的成熟和快速发展，企业需要关注业务目标、具体行业问题，并通过大数据分析手段进行深入分析和解决问题。如果企业能够充分利用数据资源，挖掘出数据背后的价值，这些数据将转化为企业的潜在财富。本文将对医药企业数据分析和应用中的重点和难点问题进行深入的分析和解答！

问题1:制药行业的企业在部署bi商业智能应用项目时，应该进行哪些方面的数据分析，应该考虑哪些因素？

在医药企业中，管理、生产、销售、财务和人力资源等不同层次的员工对商业智能系统有不同的需求。对于企业管理来说，需要看到的是全面的经营分析报告，包括资产负债分析表、利润现金流分析表、产品利润贡献分析表、销售单价分析表、经营收入分析表、重点客户分析表和经营成本分析表等。R&D和生产部门的要求主要包括库存分析、单位生产成本分析、质量分析、供应商分析等。同时，我们必须看到月度产值分析报告和产量分析报告，并对这些报告进行深入的钻探分析；财务部要求了解应收账款、账龄分析明细、销售毛利分析等。

对于医药企业来说，销售是一个庞大的团队，销售人员的监督管理是经营的重中之重，因此销售部门对商业智能的需求更加细分，不同层次的销售人员对商业智能的需求也不同。例如，销售部门的区域经理需要分析区域销售合规性、产品销售、客户维护、区域销售和合规率趋势分析等。区域经理需要了解销售合规性、产品销售、区域销售和合规率趋势分析等。；销售代表需要了解销售合规性、产品销售、医院销售和合规率趋势分析等...

因此，从业务场景的综合角度来看，医药行业企业在部署bi项目时，应从销售、运营、市场和财务四大应用场景出发，重点关注大数据分析的应用。

问题2:制药企业应如何有效地实现数据挖掘和分析，以及如何集成和应用来自不同系统和结构的数据源？

数据分析在制药行业的应用场景

对于医药企业来说，随着行业的整合和市场进入全球竞争时代，在产品销售中，很容易出现繁琐、不规范的销售流程和监管不力的情况。销售系统管理不完善，信息反馈不及时，会导致销售系统出现漏洞，药品无法追踪到最终客户，导致质量逆向检查不及时，对公司声誉和利益监控不力；其次，如果一个企业的销售队伍管理不完善，就不可能对各级销售人员进行准确、客观、及时的绩效考核，这将导致销售队伍不稳定，销售业绩持续、稳定的提高等等。

因此，企业在部署bi应用时，应该从销售分析的角度出发，实现出厂价销售、终端销售、促销行为分析、药品摄入量分析和营销费用分析。在这个过程中，每个企业都会涉及到不同的数据源，例如，工厂销售应该从企业erp中获取数据，终端销售应该从流程系统中获取数据，促销行为是销售行为分析，一般以企业的crm系统为数据源，最后，营销费用分析与企业财务系统相关。

从运营分析的角度来看，拥有多个工厂的制药企业很难协调生产和营销，这很容易导致缺货、缺货或产品积压。如果企业不能准确把握和预测纯销售情况，生产的盲目性会更大。因此，在运营分析中，企业应该包括成本分析、供应链分析、渠道分析、研发、质量、人力分析等。数据主要来自企业现有的plm、scm、mes等系统。从市场分析的角度来看，市场份额和竞争对手通常可以从宏观和微观的角度来分析，如省、市和医院。其中，涉及的数据通常来自外部收集和购买。财务分析侧重于企业经营的关键点，包括收入、利润、现金流分析等。数据主要由企业资源规划系统捕获。

每个制药业企业都希望在最短的时间内看到数据分析的结果。面对来自多个系统和不同结构的海量数据，企业在部署bi项目时，首先要考虑bi系统的数据处理能力。同时，建议使用几种强大的数据集成和分析功能，帮助企业深入、全面地了解数据，发掘数据背后的价值。在数据源集成方面，也考虑了几套提供门户管理功能，不同的bi前端产品属于同一个门户。通过一系列数据准备功能，如数据提取、清理和转换、加载等。，它可以随意拍摄。独特的存储技术使得在几秒钟内产生复杂的分析结果成为可能，并且存储在观察单元的存储器中的数据将被压缩。同时，内存技术可以帮助用户直接访问业务系统数据，并通过丰富而强大的用户界面快速构建前端分析界面和分析流程；它可以帮助用户在短短几天内实现数据分析业务的蓝图，大大缩短项目实施周期，降低成本和项目风险。

问题3:面对销售的sfe分析，制药企业应该考虑哪些因素？如何支持企业销售决策？

医药企业销售的Sfe分析

从业务方向来看，医药行业的sfe分析主要应从销售、行为和市场三个方面入手。销售涉及的数据包括出厂销售、流量数据和终端销售，销售行为数据包括参观和会议数据，市场数据包括企业购买的市场分析数据和竞争对手披露的年报数据。企业应该首先建立一个sfe的数据仓库模型，从任何角度支持kpi和维度分析过程，比如从产品架构、组织架构、地理维度、分销商、终端和终端类型的角度定义这些维度。设置分析指标后，企业可以通过可视化工具构建整体管理驾驶舱，也可以形成一些个性化的报表，如销售行为报表、销售业绩广告牌等。，并结合用户权限查看和推送报告。

作为一个智能的可视化bi，它还集成了数据准备、收集、分析和报告，可以为制药企业提供相关的洞察力分析和可视化，供用户进一步考虑和探索。通过建立销售管理驾驶舱，医药行业企业可以从不同的维度和筛选条件来分析销售情况，如整体销售业绩、每个团队在每个月、每个地区的销售情况和排名等。可以实现以下分析:

出厂销售业绩分析:从产品、地理和时间维度检查公司的出厂销售业绩；如有必要，还可以与终端(目标医院/非目标医院/目标药房/非目标药房)结合，综合分析销售完成率和增长趋势。

经销商绩效分析:从经销商层面、产品、地理位置、组织结构和时间上分析经销商购销的完成率、增长率、终端覆盖率、终端净销售率和库存周期。

终端销售绩效分析:从产品、地理、组织结构、终端组织类型和时间等维度分析终端组织采购的完成率、增长率、终端覆盖率、贡献率和集中度。

人员销售业绩分析:从产品、地理位置、销售人员、时间、销售人员职位和资历以及各种维度下的人均生产率等方面分析销售人员的个人业绩完成情况。

访问活动分析:从时间、产品、地理、组织结构和终端组织类型等维度分析sfe指标的完成情况，如实地访问天数、每天平均访问次数、客户访问覆盖率和销售人员的客户访问频率。

费用分析:从时间和组织结构两个维度(如果费用归集系统合格，还可以实现地理/产品)分析费用使用情况和费用投入与销售产出的比例，从而考虑各地的投入产出比，分析和跟踪支付过程并给出预警。

人力资源分析:从时间、地域、组织结构等维度分析公司员工的空置率、离职率、培训投入、工资和奖金。

投标分析:从时间、地理、产品、组织结构等维度分析各品种的中标情况和中标价格(如果有条件收集有竞争力的产品数据，可以纳入分析)。

市场报告:从宏观和微观角度，根据第三方提供的市场数据和上市公司披露的数据，分析子处理领域的市场容量和增长情况；企业在整体市场容量中占有多大份额，公司排名如何，公司是否随着市场增长节奏而增长；竞争产品排名、城市排名等等。

此外，几个强大的手机功能也可以为企业提供关键的手机报告:领导可以根据手机报告浏览公司的销售趋势，从工厂到终端的关键关键绩效指标都掌握在手机中。同时，最后可以实现定期推送和定期提醒，让相关人员查看详细信息，实现各种预警。

问题4:还要考虑几个单位将如何支持制药业企业深入了解数据的价值

易科凭借其独特的核心技术，如关联引擎、增强智能、嵌入式分析与存储技术、高性价比和专业服务能力，在过去十年中服务了众多医药企业，涵盖医药生产与销售、医药渠道、医院等综合性医药企业。客户覆盖了80%的跨国制药公司和国内领先的制药公司，对制药行业的业务、系统和管理流程有着深刻的了解，能够快速切入新需求的开发和实施。通过与许多国际制药巨头的深入合作，他们可以不断为客户带来同行业的先进分析理念和解决方案。

还考虑了几组智能可视化

功能齐全的几个功能模块，包括多数据源支持、数据清理和排序、图形化建模、智能图表推荐、关联洞察辅助、中文复杂报表支持、pc/ mobile组合数据填充、多表单终端查看、中文数据分析辅助等。，可供医药行业企业根据自己的需求进行选择。特别是在智能可视化方面，结合双ai(增强智能)的自助分析平台可以摒弃线性思维模式。相关引擎允许用户更“自由”地分析，并自动分析推荐，以帮助用户找到新的见解；同时，系统可以使用新的创新方式来传达有意义的数据，而强大的视觉响应可以自动适应屏幕大小和移动触摸界面；任何人都可以创建新的可视化和加速探索，而无需编写sql查询。最重要的是，观察平台的整体架构充分考虑了自助、敏捷和社会化，因此数据分析不再是一项it专有技术，而是一个无需等待数据准备即可供所有人使用的数据分析平台。

总的来说，随着我国医药企业信息化水平的不断提高，bi系统将进一步完善医药行业的数据分析、预测和决策功能，拓展其他功能，使医药行业真正实现科学管理和数据管理，提高决策的准确性。查看几组数据将有助于制药企业自由探索数据的价值，实现更快、更明智的业务决策！

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