作為銷售和分銷渠道分散、規章要求嚴苛且發展快速的行業，醫藥行業企業需要管理大量來自世界各地的各類銷售人員以及多層面的分銷商、醫院以及醫療機構渠道。同時，藥企必須遵守世界各地的法規標準與實踐要求。目前，各制藥企業通過信息化建設已經具備了較完善的業務及其支撐系統,并積累了海量數據。但是這些數據分散在多個獨立的系統中,數據異構、分散、無法共享,很難全面的利用和分析；其次，由于系統繁多，并且存在大量需要手工填報的數據，各系統考慮的緯度不同，會出現同一數據多來源、多口徑，數據的完整性、一致性和準確性得不到保證導致不同報表中同一個指標會出現差異；每個系統每個部門需要制作不同格式、不同分析角度的報表，隨著需求不斷增加，多處取數、關聯、整合費時費力，尤其是企業的管理決策者無法從這些數據中及時獲得市場信息、分析經營不足，無法及時做出決策。

雖然不少制藥企業很早就開始應用商務智能與企業績效管理系統以支持現代化的企業管理與市場競爭，而到了今天，隨著數據來源和形式愈發多樣，隨著大數據技術的成熟和快速發展，企業需要圍繞業務目標，具體行業問題，通過大數據分析的手段進行深入分析并解決問題。如果企業能充分的利用數據資源，挖掘出數據背后的價值，這些數據將轉變成企業潛在的財富，本文將針對醫藥行業企業在數據分析和應用中的重點和難點問題，進行深入的分析和解答！

問題一：醫藥行業企業在部署BI商業智能應用項目時，應從哪些方面開展數據分析，考慮哪些因素？ 

在醫藥行業企業中，管理層、生產部、銷售部、財務以及人力資源等各個部門，不同層次的工作人員對商業智能系統都有不同的需求。對于企業管理層來說，需要看到的是綜合運營分析報表，其中包括資產負債、利潤、現金流量分析表、產品利潤貢獻分析、銷售單價分析、營業收入分析、重點客戶分析以及營業成本分析等；而研發及生產等部門的需求主要有存貨分析、單位生產成本分析、質量分析、供應商分析等，同時要看到每個月的產值分析報表和產量分析報表，并對這些報表進行深入鉆取分析；財務部則要求知道產品的應收賬款、賬齡分析明細，銷售毛利分析等。

對于醫藥企業而言，銷售是一個龐大的隊伍，對銷售人員的監督和管理是運營的重中之重，因而銷售部門對商業智能的需求就更為細分，不同級別的銷售人員都對商業智能有著不同的需求。比如銷售部的大區經理需要分析的內容有大區銷售達標情況、產品銷售情況、客戶維護情況、大區銷售額及達標率趨勢分析等；地區經理需要了解銷售達標情況、產品銷售情況、地區銷售額及達標率趨勢分析等；銷售代表需要了解銷售達標情況、產品銷售情況、醫院銷售額及達標率趨勢分析等等……

因此，從業務場景綜合來看，醫藥行業企業在部署BI項目時，應重點從銷售、運營、市場、財務等4大應用場景展開大數據分析應用。

問題二：醫藥行業企業應如何有效地實現數據的挖掘和分析，面對來自不同系統不同結構的數據源，應如何整合應用？

醫藥行業數據分析應用場景

對于醫藥行業企業來說，隨著產業的融合以及市場進入全球化的競爭時代，在產品的銷售上，極易出現銷售流程煩瑣、不規范，監管不力的情況，企業的銷售體系管理不完善、信息反饋不及時等情況將導致銷售體系出現漏洞，藥品跟蹤不能到最終客戶，導致質量反查處理不及時以及竄貨行為無法得到有效監控，造成公司聲譽和利益的損害；其次，若企業的銷售隊伍管理不完善，將無法準確地對各級銷售人員進行客觀、及時的績效考核，導致銷售隊伍不穩定，銷售業績不能持續穩定的提高等等。

因此，在部署BI應用時，企業應首先從銷售分析的思路角度入手，實現企業的出廠銷售、終端銷售、推廣行為分析、進藥分析以及營銷費用分析等。而在這個過程中，每個企業都會涉及到不同的數據源，比如出廠銷售應從企業ERP中抓取數據，終端銷售是從流向系統中取出數據，而推廣行為也就是銷售行為分析，一般是以企業的CRM系統為數據源頭，最后，營銷費用分析則是和企業的財務系統相關聯。

從運營分析的角度來看，對于擁有多個工廠的藥品生產企業來說，產銷協調難度大，容易造成缺貨、斷貨或者產品積壓情況。如果企業無法準確掌握和預測純銷狀況，那么生產的盲目性就更大了。因此，在運營分析上，企業應做到包括對成本的分析、供應鏈分析、渠道分析以及研發、質量、人力上的分析等，數據主要來源于企業現有的PLM、SCM、MES等系統。從市場分析的角度來看，通常可從宏觀和微觀的角度，比如從省份、城市、醫院的角度來分析市場份額以及競爭對手情況，這其中，涉及到的數據通常來源于外部搜集和購買。財務分析則是圍繞企業運營層面的關鍵點來進行一些分析，包括收入、利潤、現金流分析等，數據主要由企業的ERP系統中抓取。

每個醫藥行業企業都希望能在最短時間內就可以看到數據分析的結果，面對來自多個系統，不同結構的海量數據，在部署BI項目時，企業首先應考慮的就是BI系統的數據處理能力。而亦策觀數臺強大的數據集成和分析能力能幫助企業深入全面的洞悉數據，探索數據背后的價值。在數據源整合上，亦策觀數臺提供了門戶管理功能，將不同的BI前端產品歸于同一入口。通過數據抽取、清洗轉換、加載等一系列數據準備的功能，可以做到隨用隨取。獨有的內存技術使得亦策觀數臺在短短幾秒鐘就能生成一個復雜的分析結果，觀數臺存儲到內存的數據也會經過壓縮處理。同時，內存技術能幫助用戶直接訪問業務系統數據，利用豐富且強大的UI快速搭建前端分析界面和分析流程；僅幾天就能幫助用戶實現數據分析業務藍圖，大大縮短項目實施周期，降低成本與項目風險。

問題三：面對銷售SFE分析，醫藥行業企業應考慮哪些因素？如何支撐企業銷售決策？

從業務方向上看，醫藥行業的SFE分析主要應從銷售、行為和市場三個方面入手進行相關分析，銷售方面涉及到的數據包括出廠銷售、流向數據、終端銷售等，而銷售行為數據包括拜訪、會議方面的數據等，市場數據則包括企業購買的市場分析數據，以及競爭對手披露的年報數據等等，在定義數據分析的維度和KPI時，企業首先應搭建好SFE的數據倉庫模型，來支撐任意角度的KPI和維度分析過程，例如從產品架構、組織架構、地理維度、經銷商、終端、終端類型等角度來定義這些維度。在設定好分析的指標后，企業就可以通過可視化的工具構建整體的管理駕駛艙，也可以形成一些個性的報表，例如銷售行為報告、銷售業績看板等，并結合使用者的權限，進行報表的查看和推送。

作為智能的可視化BI，亦策觀數臺BI集數據準備、收集、分析及報告于一體，可以為醫藥行業企業提供相關的洞察分析和可視化，供用戶進一步考慮和探索。通過搭建銷售管理駕駛艙，幫助醫藥行業企業從不同的維度和篩選條件來分析銷售情況，例如整體銷售達成情況如何，每個月、每個區域，每個團隊的銷售情況以及排名情況等，具體可以實現以下分析：

出廠銷售業績分析：從產品、地理、時間等維度查看公司出廠銷售業績；如有需要，還可以和終端（目標醫院/非目標醫院/目標藥店/非目標藥店）結合，綜合分析銷售完成率與增長趨勢情況。

經銷商業績分析：從經銷商級別、產品、地理、組織架構、時間等維度對經銷商購進及賣出的完成率、增長率、終端覆蓋率、終端純銷比例以及庫存周期等指標進行分析。

終端銷售業績分析：從產品、地理、組織架構、終端機構類型、時間等維度對終端機構購進的完成率、增長率、終端覆蓋率、貢獻度、集中度進行分析。

人員銷售業績分析：從產品、地理、銷售人員、時間、銷售人員職位和年資等維度分析銷售人員的個人業績完成情況以及各種維度切分下的人均生產力情況。

拜訪活動分析：從時間、產品、地理、組織架構、終端機構類型等維度分析銷售人員的區域實地拜訪天數，日均拜訪次數，客戶拜訪覆蓋率，客戶拜訪頻率等SFE指標的完成情況。

費用分析：從時間、組織架構（若費用收集系統具備條件，亦可做到地理/產品）等維度分析費用使用情況及費用投入與銷售產出之比值，來考量各地的投入產出比，同時可以分析跟蹤付款流程，并進行預警。

人力資源分析：從時間、地理、組織架構等維度分析公司員工的空缺率、流動率、培訓投入，以及薪資獎金情況。

招標分析：從時間、地理、產品、組織架構等維度對各個地域各個品種（若有條件收集競爭品數據，亦可包含在分析中）的中標狀態以及中標價格進行分析。

市場報告：從宏觀和微觀的角度，針對第三方提供的市場數據、上市公司披露的數據等，分析出分治療領域的市場容量，增長情況；在整體市場容量中企業占有多少份額，公司排名，公司是否跟著市場增長節奏實現增長；產品的競品排名，城市排名等等。

此外，亦策觀數臺強大的移動功能還可為企業提供手機關鍵報告：領導層可以根據手機報告來瀏覽公司銷售動態，從出廠到終端的重點KPI盡在手機中掌握。同時，還可以在微信端實現定期推送、定期提醒的方式，讓相關人員查看詳細信息，并實現各類預警。

問題四：亦策觀數臺還將從哪些方面支撐醫藥行業企業洞察數據價值

憑借獨特的關聯引擎、增強智能、嵌入式分析、內存技算等核心技術，較高的性價比以及專業的服務能力，十幾年來，亦策已服務了眾多醫藥行業企業，涵蓋醫藥生產銷售、醫藥渠道、醫院等全面醫藥行業企業。客戶覆蓋80%的跨國藥企和國內龍頭藥企，深入了解醫藥行業的業務、系統、管理流程，可以快速的切入新需求的開發實施，通過和眾多醫藥國際巨頭的深度合作，可以不斷給客戶帶來同行業先進的分析思路和方案。

亦策觀數臺功能齊全，擁有多數據源支持，數據清洗整理，圖形化建模，智能圖表推薦，關聯洞察輔助，中國式復雜報表支持，PC/移動雙結合數據填報，多形式終端查看，中文數據分析助手等功能模塊，從基礎報告到復雜分析，可供醫藥行業企業按需選擇。尤其是在智能可視化方面，亦策關聯洞察雙AI（增強智能）結合的自助式分析平臺可以扔掉線性思維方式，關聯引擎讓用戶分析時更“隨心所欲”，自動分析推薦幫助用戶找到新的洞察；同時，系統可以利用新的創新方式來傳達意義的數據，強大的可視化響應可以自動適應屏幕大小和移動觸摸界面；任何人都可以創建新的可視化，加快勘探，而不必編寫SQL查詢。最關鍵的是，觀數臺整體架構充分考慮了自助、敏捷、社交化，讓數據分析不再是IT專有技術，而是無需等待數據準備，人人可用的數據分析平臺。

總的來看，伴隨著我國醫藥企業信息化水平的不斷提升，BI系統將對醫藥行業的數據分析、預測和決策功能進一步完善并發展其他功能，使醫藥行業真正做到科學管理和數據管理，提高決策的準確性。亦策觀數臺將幫助醫藥行業企業不斷自由探索并挖掘數據的價值，實現更快，更智能的業務決策！