The form has been successfully submitted.
Please find further information in your mailbox.
Select language
Innowise udoskonaliło i rozszerzyło platformę CRM dla służby zdrowia, koncentrując się na automatyzacji procesów migracji danych i wdrażaniu usprawnień operacyjnych i analitycznych opartych na sztucznej inteligencji.
Nasz klient jest wiodącym graczem dostarczającym rozwiązania IT dla firm farmaceutycznych. Firma ugruntowała swoją pozycję kluczowego partnera technologicznego, oferując oparte na chmurze rozwiązania BI i AI dostosowane do specyficznych potrzeb rynku life sciences. Od ponad dwóch dekad wspiera największe międzynarodowe korporacje farmaceutyczne, tworząc i wdrażając innowacyjne oprogramowanie mające na celu usprawnienie operacji biznesowych.
Głównym wyzwaniem, przed którym stanął nasz klient, była płynna migracja danych z istniejących systemów CRM różnych firm farmaceutycznych do ich wyspecjalizowanego systemu CRM opartego na Microsoft Dynamics 365. Zadanie to wymagało czegoś więcej niż tylko transferu danych. Klient wymagał kompleksowego zapewnienia jakości danych, ich transformacji i załadowania do nowego środowiska w celu zapewnienia integralności i użyteczności migrowanych danych. Dodatkowe problemy wynikały z:
To address the client’s challenge, we concentrated on three key components within opieki zdrowotnej rozwój CRM: opracowanie niestandardowej struktury migracji, zapewnienie jakości i transformacja danych oraz optymalizacja interfejsu użytkownika.
Nasz zespół stworzył niestandardowy framework migracyjny – skalowalne rozwiązanie do integracji różnych systemów CRM z Microsoft Dynamics 365 i Azure, specjalnie zaprojektowany, aby sprostać złożonym potrzebom przemysłu farmaceutycznego.
Początkowa inicjalizacja kraju i konfiguracja danych: To begin the migration process for a new country within an existing client’s CRM system, we deploy new SQL Server schemas tailored to the country’s specific requirements. This involves configuring pipelines in Azure Data Factory to handle the initial data load, which includes a mix of Excel files from clients and API calls. This stage is critical for establishing a foundational data structure that can be tested and validated in a “sandbox” environment, allowing select customer representatives to perform beta-testing and training with partially complete datasets.
Weryfikacja i przekształcanie danych: Nasze podejście do obsługi przychodzących danych obejmuje skrupulatny proces weryfikacji. Pliki, ustandaryzowane w celu uwzględnienia wspólnych typów danych i kodów, są najpierw sprawdzane wizualnie pod kątem anomalii, takich jak brakujące pola obowiązkowe lub nieregularne kody. Po tej wstępnej kontroli pliki są przesyłane do SQL Server, gdzie przechodzą szczegółowy przegląd i przekształcenie w tabele sformatowane do ładowania Dataverse. Proces ten jest półautomatyczny, z ręcznymi korektami wprowadzanymi w razie potrzeby w celu uwzględnienia różnic specyficznych dla danego kraju. Tworzymy szczegółowe raporty dotyczące rozbieżności danych i przekazujemy je klientowi w zrozumiałym języku, czasami oczekując na poprawione pliki lub kontynuując pracę z dostępnymi danymi i wprowadzając kolejne modyfikacje.
Integracja i wdrożenie produkcyjne: W przypadku krajów korzystających z wywołań API konfigurujemy mechanizmy importu danych i sprawdzamy dokładność transformacji danych przed załadowaniem sfinalizowanych danych do Dataverse. Przejście do produkcji obejmuje równoległe działanie środowisk testowych i produkcyjnych, przy czym te pierwsze służą głównie do celów szkoleniowych i testowania funkcji. Faza ta stanowi kulminację początkowych wysiłków konfiguracyjnych, przechodząc do stanu, w którym nowe dane wprowadzane przez użytkowników klienta albo bezpośrednio wchodzą do Dataverse za pośrednictwem produktów klienta, albo są nadal pozyskiwane z wywołań API, przy minimalnej interwencji wymaganej z naszej strony.
Zautomatyzowane mapowanie danych i czyszczenie oparte na sztucznej inteligencji: Our solution leverages Azure’s capabilities for automated data mapping, reducing manual efforts and the risk of errors by identifying data field correlations across various CRM systems. An Oparte na sztucznej inteligencji moduł czyszczenia danych dodatkowo zapewnia integralność migrowanych danych poprzez identyfikację duplikatów, niekompletnych wpisów i innych niespójności.
Niestandardowe integracyjne interfejsy API i wykorzystanie usług Azure: Opracowaliśmy niestandardowe integracyjne interfejsy API w środowisku Azure, aby uwzględnić różne formaty i struktury danych napotykane w różnych farmaceutycznych systemach CRM. Te interfejsy API, wraz z usługami Azure, takimi jak Data Factory, Blob Storage i SQL Server, zapewniają skalowalność i bezpieczeństwo niezbędne do wydajnej migracji danych i zarządzania nimi. W rezultacie osiągnęliśmy płynny transfer danych i wysokiej jakości procesy ETL.
Koncentracja na konkretnej branży: Nasza struktura jest specjalnie dostosowana do unikalnych potrzeb branży farmaceutycznej, uwzględniając kwestie związane z przetwarzaniem wrażliwych danych, takich jak informacje o pacjentach, szczegóły dotyczące leków i rejestry sprzedaży, zgodnie ze standardami i przepisami.
Our team harnessed Azure Data Factory (ADF) to automate and refine the data preparation process for the client’s CRM. The strategy included:
Zautomatyzowane kontrole poprawności: Using ADF, we set up automated scripts to perform validation checks, ensuring data met the CRM’s requirements. The automated checks help identify and flag discrepancies, such as inconsistencies or missing information, significantly reducing manual review time.
Procesy ETL z wykorzystaniem ADF: Zaprojektowaliśmy potoki danych do wydajnego przenoszenia i przekształcania danych. Mapowanie schematów automatically adjusts data structures from various sources to fit the CRM’s schema and ensures compatibility. For data cleansing, we applied rules within ADF to clean data, like standardizing formats, removing duplicates, and enhancing data quality.
Złożone transformacje danych: For intricate data scenarios, we used ADF’s Mapping Data Flows to create code-free transformation logic, handling operations like joins and conditional splits to ensure data integrity.
Takie podejście zminimalizowało ręczne interwencje, przyspieszyło proces migracji i zapewniło natychmiastową użyteczność zmigrowanych danych w CRM.
Aby ulepszyć interfejs użytkownika CRM dla sektora farmaceutycznego, skupiliśmy się na kilku kluczowych ulepszeniach:
Back-end
Zarządzanie danymi
Azure Data Factory, Azure Storage account, SSMS, XrmToolBox, MS Azure Storage Explorer
Bazy danych
MS SQL Server, MS Azure SQL Database
AI
Python, NLP, Matching Models, GPT-3, OpenAI API, Azure Cognitive Services, Azure Data Factory, Databricks
Bezpieczeństwo
Azure Active Directory, Azure Key Vault
Optymalizacja interfejsu użytkownika
CSS Grid, Flexbox, media queries
Nasz proces rozwoju CRM dla sektora opieki zdrowotnej był realizowany etapami, aby zapewnić płynną migrację i integrację dla naszego klienta. W trakcie tego procesu nasze przestrzeganie metodologii Agile pozwoliło na elastyczność w wprowadzaniu iteracyjnych ulepszeń. Wykorzystaliśmy MS Teams do komunikacji z klientem i Jira do śledzenia zadań, aby zachować przejrzystość na każdym etapie projektu:
Zaczęliśmy od dokładnej oceny istniejących systemów CRM używanych przez firmy farmaceutyczne. Kluczowe było zrozumienie struktur danych, przepływów pracy i specyficznych potrzeb każdej firmy. Nasz zespół ściśle współpracował z klientem w celu zdefiniowania wymagań i oczekiwań dotyczących procesu migracji i rozwoju CRM dla sektora opieki zdrowotnej. Naszym rezultatem na tym etapie był kompleksowy dokument Vision and Scope określający mapę drogową projektu, harmonogramy i oczekiwania.
Nasi specjaliści zaprojektowali niestandardową strukturę migracji, która była dostosowana do specyfiki branży farmaceutycznej. Opracowaliśmy szczegółowe strategie mapowania i transformacji danych w celu uwzględnienia różnych formatów i standardów danych zgodnie ze schematami architektury i planem migracji danych.
Stworzyliśmy niestandardowe interfejsy API do płynnej integracji danych. Wykorzystaliśmy zautomatyzowane narzędzia i procesy do czyszczenia i przekształcania danych, aby zagwarantować ich integralność i kompatybilność.
Nasz zespół pracował nad optymalizacją aplikacji CRM na platformach internetowych, tabletowych i mobilnych, koncentrując się na poprawie doświadczenia użytkownika i dostępności. Dostarczyliśmy w pełni funkcjonalną, przetestowaną i zweryfikowaną strukturę migracji wraz z ulepszonymi aplikacjami CRM gotowymi do wdrożenia.
Innowise przeprowadziło pilotażową migrację dla wybranych zestawów danych w celu walidacji procesu migracji i skuteczności frameworka. Podczas testów akceptacji użytkownika (UAT) zaangażowaliśmy użytkowników końcowych w testowanie ulepszonych aplikacji, zbierając informacje zwrotne w celu wprowadzenia poprawek. Następnie wdrożyliśmy strukturę migracji i zaktualizowaliśmy aplikacje w środowiskach klientów, zapewniając minimalne zakłócenia w istniejących operacjach.
Zapewniliśmy kompleksowe sesje szkoleniowe dla użytkowników końcowych i personelu IT, wraz ze szczegółową dokumentacją dotyczącą nowych funkcji systemu i procedur konserwacji.
1
Kierownik projektu
2
Inżynierowie Big Data
1
Programista front-end
1
Programista Python
1
QA Engineer
1
Analityk danych
The implementation of our solution brought significant improvements in the client’s CRM capabilities. As a result, we enhanced operational efficiency and data management across their pharmaceutical company clientele:
By delivering a tailored solution that addressed both the technical and user experience aspects of the CRM migration, we contributed to our client’s ability to offer a more effective CRM system to their pharmaceutical clients. Our team is continuing the process of migrating data from pharmacy networks to our client’s upgraded CRM system. Currently, we are focusing on the migration process for four specific healthcare clients and pharmacies, tailoring our approach to meet the unique needs and data intricacies of each.
2x
szybsza migracja danych
95%
wyższa dokładność danych
Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.
Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.
Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.
Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.
Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.
Dowiedz się jako pierwszy o innowacjach IT i interesujących studiach przypadków.
© 2007-2025 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatności, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
We’ll process your request and contact you back as soon as possible.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.