制药行业 BI 可视化数据分析方案

一、行业背景

随着医药行业数字化转型的深入，企业积累了海量的数据，包括销售数据、生产数据、研发数据、市场数据等。如何利用这些数据，挖掘其价值，为企业决策提供支持，成为医药企业面临的重大挑战。在当今竞争激烈的医药市场中，企业也同时面临着前所未有的挑战和机遇。

传统制药行业痛点主要集中于经营模式过于单一，线上监管滞后以及针对供应链管理的不足。困此制药行业尤其需要进行协同创新，提升数据应用能力。制药企业依据本身行业及产业链的特点，在云计算、大数据等技术的深度融合下，开始全面的数字化转型升级探索。当前制药企业经营痛点具体现状如下：

1、企业存在众多异构系统，流程与数据整合难。

制药行业信息化应用早、范围大，产品、技术相对稳定，但也导致其技术相对落后，从而带来数据获取渠道的多样化，从纸质文件、电子文件库到各业务数据，从财务数据到业务数据、、生产数据、质量数据、设备数据等，企业积累了大量的数据，从企业内部到外部，需要整合来自不同渠道的、不同组织和不同格式的多种数据。

2、实时采集处理难、数据共享存在安全顾虑

一方面各类数据源实时产生大量数据，另一方面越来越多的业务要能够对数据做出快速的反馈，如指标预警，针对实时数据的采集和处理变得愈发重要，但传统的数据处理流程不能很好地解决时效性问题；另外企业进行数字化转型，应当首先满足数据合规、安全管控的相关要求。当前的数据驱动高度依赖客户信息的采集和使用，建立有效的数据安全管理机制，尤其重要。

3、业务与技术、决策与执行落地没有形成闭环，存在差异

从流程驱动到数据驱动，需要业务部门和技术部门的高度配合，实际应用中，技术部门主导会因对业务场景的理解有限，造成落地应用不及预期，不断返工，业务部门主导则会对技术考虑不周全，但不到预期，落地难；企业管理者当前没有充分利用积累的各种数据，来支撑企业的有效决策，战略的规划，自上而下地推行，在执行过程中通常会各种问题、执行情况反馈不及时、不准确，存在失真。

派可数据针对制药行业企业的管理痛点，在全集团、全流程、全要素、全领域进行数据标准的规范、统一、梳理信息流、物流、资金流等现状，建立企业组织、部门、人员、产品、客户、供应商等核心数据的统一标准，从财务、采购、销售、生产、库存、质量、成本、人力、科研等多个业务领域进行数据分析体系的搭建，针对不同岗位、职位的人员设计适合其自身的可视化效果，讲好数据逻辑，有效反馈业务经营现状，改变事后复盘到事中控制的企业管控模式，提升企业数字化能力，提高经营效率。

二、数据分析目标

本方案旨在构建制药行业BI数据分析平台，实现以下目标：

提升数据洞察力：整合多源数据，构建统一的数据仓库，实现数据的可视化分析，帮助企业管理层快速掌握企业经营状况，发现潜在问题。

优化运营效率：通过数据分析，优化生产、销售、供应链等环节，降低成本，提高效率。

支持精准决策：基于数据分析结果，为企业战略制定、产品研发、市场营销等提供数据支撑，提高决策的科学性和精准性。

驱动业务创新：利用数据挖掘和机器学习等技术，发现新的市场机会，开发新的产品和服务，推动业务模式创新。

三、数据分析内容与指标

本方案将围绕制药行业的核心业务场景，进行以下方面的数据分析：

1、销售分析

销售趋势分析：分析不同产品、地区、渠道的销售趋势，识别销售增长点和下降点。

客户分析：分析客户画像、购买行为、忠诚度等，识别高价值客户和潜在客户。

竞争对手分析：分析竞争对手的市场份额、产品策略、价格策略等，制定有效的竞争策略（需要有外部数据支撑）。

通过BI销售分析，可以实现包含发货、板块、区域、产品到客户等多个维度的销售业绩追踪。通过这些仪表盘，高层管理者能够全面掌控公司的整体销售情况，包括月度、季度和年度的业绩达成情况，以及各产品线的贡献情况和业绩趋势。同时，他们还能快速识别出明星产品和问题产品，为后续的运营策略和资源配置提供有力支持。

2、生产、供应链分析

生产效率分析：分析生产线的产能利用率、生产效率、成本构成等，识别生产瓶颈和优化空间。

质量控制分析：分析产品质量数据，识别质量问题的根源，提高产品质量。

供应链分析：分析供应链各环节的成本、效率、库存等，优化供应链管理，降低运营成本。

3、研发分析

研发投入分析：分析研发投入的分布、效率、产出等，优化研发资源配置。

临床试验分析：分析临床试验数据，评估药物的安全性和有效性，加速药物研发进程。

竞争对手研发分析：分析竞争对手的研发管线、技术路线等，制定差异化的研发策略。

4、财务分析

市场规模预测：分析市场规模、增长趋势、竞争格局等，预测未来市场发展方向。

产品市场分析：分析产品的市场份额、竞争态势、用户需求等，制定产品策略。

营销效果分析：分析营销活动的投入产出比、用户转化率等，优化营销策略。

四、项目建设步骤

1、需求调研与业务资料梳理

深入了解企业业务需求，确定数据分析的目标和范围。

2、数据模型梳理与数仓构建

搭建数据仓库，进行维度模型与指标模型梳理并按照层级进行指标搭建。

3、模拟数据准备

生成模拟数据，支撑后续原型页面效果。

4、原型页面制作

完全拖拉拽式组件化设计，无需 JS 代码实现。期间无需投入大量人力、物力和时间精力，无需连接真实数据源。分析页面可直接线上访问，除数据是虚拟以外，具备实际任何分析和展现能力 —— 以终为始。

5、数据接入

针对维度、指标进行计算口径和逻辑的梳理，并确认数据来源（来源系统和接入方式），配置离线、实时数据采集逻辑并监控数据采集过程。

6、数据填报补录（数据采集）

线下数据补录

7、数据校验并上线运维

五、结 语

通过数据可视化分析，企业可以从多个维度进行深入分析，包括市场规模、区域分布、竞品对标、客户终端机构分析以及品牌产品线剖析等。这些分析有助于企业构建全方位的市场理解，为后续的生产、研发计划、营销计划和战略制定提供有力支持。