Rozwiązanie do analizy danych w przemyśle farmaceutycznym: redukcja czasu przetwarzania danych o 30%

Nasz zespół skutecznie zrestrukturyzował i zoptymalizował back-end i front-end systemu sieci farmaceutycznej, umożliwiając lepszą integrację i procesy analityczne dla analityki danych w przemyśle farmaceutycznym.

Klient

Branża

Opieka zdrowotna

Região

Klient od

2023

Naszym klientem jest wiodący konglomerat farmaceutyczny, prowadzący jedną z największych sieci aptek na świecie, z ponad 8 000 placówek. Ich sieć rozciąga się na różne kraje, koncentrując się głównie na regionie europejskim. Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą zostać ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.

Wyzwanie

Ulepszenie rozwiązania dla analizy danych w branży farmaceutycznej

Nasz klient oferuje szeroką gamę produktów leczniczych w konkurencyjnych cenach zarówno w fizycznych punktach sprzedaży, jak i na platformie internetowej. Firma stanęła przed wieloaspektowym wyzwaniem związanym z zarządzaniem danymi i funkcjonalnością systemu w ramach platformy internetowej sieci farmaceutycznej.

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.

Klient oczekiwał rozwiązania, które usprawni przetwarzanie danych, zwiększy dostępność dla wszystkich pracowników i poprawi ogólną wydajność w zarządzaniu rozległą siecią aptek.

Wdrożenie

Ulepszone zarządzanie danymi i możliwości analityczne systemu sieci farmaceutycznej

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 i front-end, koncentrując się na migracji danych, optymalizacji procesów oraz opracowaniu niestandardowych modułów do análise de dados w branży farmaceutycznej.

Migracja danych i optymalizacja procesów

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:

Mapowanie i czyszczenie danych: Zmapowaliśmy dane z istniejących arkuszy Excel do nowej struktury bazy danych, upewniając się, że każda informacja została dokładnie przeniesiona i oczyszczona pod kątem spójności.
Rozwój procedury: Wykorzystując język SQL, opracowaliśmy serię procedur składowanych i funkcji w bazie danych. Zostały one zaprojektowane w celu zautomatyzowania obliczeń analitycznych wykonywanych wcześniej ręcznie w programie Excel.
Techniki optymalizacji: Aby poradzić sobie z ogromnymi ilościami danych, zastosowaliśmy techniki optymalizacji SQL. Obejmowały one indeksowanie, dostrajanie zapytań i przetwarzanie wsadowe, gwarantując wysoką wydajność i terminowe pobieranie danych.

Opracowanie planu sprzedaży i indeksu dystrybucji

Rozwój modułów Plan Sprzedaży i Indeks Dystrybucji był kluczowym elementem naszego rozwiązania, mającym na celu dostarczanie klientowi danych w czasie rzeczywistym:

Moduł planu sprzedaży: Moduł ten został zaprojektowany do analizy historycznych danych sprzedażowych w okresie trzech miesięcy i wykorzystania ich do prognozowania przyszłych celów sprzedażowych. Wdrożyliśmy złożone algorytmy, które mogą dostosowywać się do różnych warunków rynkowych i wzorców popytu na produkty.
Moduł indeksu dystrybucji: Aby zrozumieć popularność produktów i trendy sprzedaży w aptekach, stworzyliśmy Indeks Dystrybucji. Obejmowało to analizę danych dotyczących sprzedaży, zakupów i zapasów w celu określenia, które produkty osiągały dobre wyniki w poszczególnych lokalizacjach, co pozwoliło na bardziej strategiczne zarządzanie zapasami.

Rozwój API i baz danych

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:

Projekt bazy danych: Nowa baza danych została skonstruowana tak, aby obsługiwać dane na dużą skalę przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności. Zawierała ona tabele sprzedaży, zapasów i danych użytkowników, z relacjami zoptymalizowanymi pod kątem łatwego wyszukiwania.
Rozwój 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.

Rozwiązania niestandardowe: Odtwarzanie i integracja API

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

Rekonstrukcja API: Zaczęliśmy od zrozumienia zamierzonej funkcjonalności utraconego API. Poprzez dyskusje z klientem i analizę dostępnej dokumentacji, odtworzyliśmy wymagane funkcje.
Rozwój i testowanie: Korzystanie z Python, stworzyliśmy nowy zestaw API, odtwarzając utracone funkcjonalności. Dokładnie testowaliśmy API, aby zapewnić dokładność i niezawodność.
Integracja z istniejącymi systemami: As APIs recém-desenvolvidas foram então perfeitamente integradas no sistema existente do cliente para trabalhar em conjunto com a arquitetura geral.

Tecnologia

Back-end

Python, Flask

Front-end

JavaScript, React.js

Bazy danych

Microsoft SQL Server

API de Rozwój

Python, Flask

Techniki optymalizacji

Optymalizacja zapytań SQL, indeksowanie

Python Struktury testów jednostkowych

Zarządzanie projektami

Jira

VCS

Git

Ciągła integracja/wdrażanie

Jenkins

Analiza i przetwarzanie danych

SQL, Python Pandas

Proces

Nasze zaangażowanie w metodologię Agile umożliwiło przejrzysty, iteracyjny i oparty na współpracy proces. Projekt rozpoczęliśmy od opracowania szczegółowego dokumentu Vision and Scope, który posłużył nam jako mapa drogowa. Podczas procesu rozwoju podzieliliśmy naszą pracę na następujące etapy:

Odkrywanie i planowanie: 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.
Analiza danych i rozwój back-endu: 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.
Testowanie: Po opracowaniu back-endu rozpoczęliśmy fazę testowania, koncentrując się na komponentach back-end i front-end. Etap ten obejmował testy jednostkowe, integracyjne i akceptacyjne użytkowników w celu zapewnienia stabilności systemu. Ponadto testy były przeprowadzane regularnie na kolejnych etapach.
Rozwój i integracja front-endu: Na tym ostatnim etapie w centrum uwagi znalazło się doświadczenie użytkownika. Nasi programiści front-end stworzyli intuicyjny i responsywny interfejs użytkownika. Kulminacją tego etapu była integracja front-endu z back-endem.

Zespół

Kierownik projektu

Programação back-end

Programista front-end

Engenheiro de QA

Administrator bazy danych

Analityk danych

Wyniki

Przeprojektowany system analizy danych w branży farmaceutycznej i wzrost efektywności raportowania sprzedaży o 50%

Wdrożenie przeprojektowanego systemu analityki danych w branży farmaceutycznej miało znaczący wpływ na operacje sieci klienta. Dzięki przejściu z ręcznych procesów opartych na Excelu do systemu bazodanowego osiągnęliśmy znaczną poprawę efektywności i wymierne korzyści dla personelu aptek:

Ulepszone zarządzanie zapasami dla aptek: Moduły Sales Plan i Distribution Index dostarczają danych w czasie rzeczywistym na temat trendów sprzedaży farmaceutyków i potrzeb magazynowych, aby zoptymalizować poziom zapasów i zapewnić, że leki o wysokim popycie są zawsze dostępne.
Usprawnione raportowanie dla personelu apteki: Zautomatyzowane procesy przetwarzania danych zmniejszają obciążenie personelu apteki związane z raportowaniem – mogą teraz generować raporty sprzedaży i zapasów dwa razy szybciej.
Ulepszone strategie sprzedaży: Dzięki informacjom z nowych modułów do analityki danych w przemyśle farmaceutycznym, klient może podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące promocji i zamówień produktów.
Łatwiejszy dostęp do informacji dla menedżerów: Integracja nowego API i systemu baz danych usprawniła przepływ informacji. Kierownicy aptek i personel mogą łatwo uzyskać dostęp do danych, od danych dotyczących sprzedaży po stany magazynowe.
Szybsza integracja danych: Narzędzia do integracji danych pozwalają na szybką konsolidację informacji pochodzących z różnych źródeł. Skróciło to czas i wysiłek potrzebny do kompilacji danych i zapewniło pracownikom dostęp do najnowszych informacji na wyciągnięcie ręki.

Obecnie nasz zespół pozostaje zaangażowany w ciągły rozwój projektu. Obecnie koncentrujemy się na tworzeniu wyspecjalizowanych modułów, takich jak moduł zarządzania zapasami z analizą predykcyjną w celu zmniejszenia liczby przypadków nadmiernych zapasów lub braków magazynowych oraz moduł analizy wydajności aptek do analizy wydajności poszczególnych aptek w sieci.

Czas trwania projektu

Styczeń 2023 r. - w trakcie realizacji

50%

wzrost efektywności raportowania sprzedaży

30%

skrócenie czasu przetwarzania danych

Podobne projekty

A resposta é simples e rápida!

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Co będzie dalej?

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.

O que é que se pode fazer?

Firma zajmująca się rozwojem JavaScript

Firma zajmująca się rozwojem w React.js

React Firma zajmująca się tworzeniem aplikacji natywnych

Usługi integracji interfejsu API bramki płatności

Criar programas em JavaScript para a comunicação

Firma deweloperska Python

Programas de desenvolvimento de software Python

Programadores de aplicações para computadores React

Como fazer o download do programa React.js?

Usługi w zakresie doradztwa ds. uczenia maszynowego

Usługi w zakresie doradztwa ds. analizy danych

Utilização de medicamentos para a saúde

Rozwiązanie do analizy danych w przemyśle farmaceutycznym: redukcja czasu przetwarzania danych o 30%

Klient

Wyzwanie

Ulepszenie rozwiązania dla analizy danych w branży farmaceutycznej

Wdrożenie