医药大健康行业-FineBI行业解决方案

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医药大健康通用FineBI分析方案

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医药大健康行业大数据应用背景

中国医疗产品供应链面临质量标准的全面提升:
1.药品、医疗器械审评审批标准全面向欧美最高标准看齐,创新药、市场亟需产品有望获得加速审批;
2.仿制药一致性再评价势在必行,推动已上市药品质量快速提升;
3.“两票制”逐步落地、“营改增”加重代理渠道税票处理难度,医药流通行业迎来集中度快速提升的第二次浪潮。

未来几年,医疗产品供给端质量标准全面提升,唯有创新型企业强者恒强。
在这种前提下,医药行业结合大数据、物联网、人工智能等新兴科技已经势在必行。传统的医疗健康产业正在向智慧型一体化医疗健康方向转型。利用大数据分析,实现疾病诊疗领域智能化的判断、筛查、应用,突破行业地域界限,为大家带来充满想象和无限可能的应用场景。

而在医药行业这一数字化进程中,也存在着许多亟待解决的问题,比如:
1.原有数据模式传递效能低,易造成重复劳动,费时费力。每周、每月需要花大量的精力,用于数据整理、周报日报制作、PPT文稿制作等,及时性低。且数据数据并非由系统直接提供,基本上都是手工使用Excel等软件进行汇总制作,误差无法完全避免
2.内、外部数据结合度不够、串联性不强,零散存放,数据不成体系,各种分析无法交叉验证
3.企业数据量大,每年新增的数据称指数形式增长,大数据处理慢,决策者查看繁琐,影响决策时机、准确性成为应用瓶颈

医药大健康行业大数据技术应用架构

数据流处理架构:

1.png

业务解决方案架构:

2.png


医药大健康行业典型FineBI应用场景

1.医药产品分析


a.问题背景:
以过去的分析方式,对于医药产品的销售达成率,增长率,历史对比分析等,均需要精力业务上报-录入系统-手工汇总-形成分析这一流程,业务报告延期严重,月初的数据等到形成分析,往往需要半个月甚至一个月的时间,滞后的数据往往丧失了决策的价值。而一些个性化的统计需求,比如非协议商业务,需要的时间更长。
b.问题解决分析思路:
使用FineBI的多源数据整合功能,将财务数据、业务数据等多个内、外部数据源数据抽取到FineBI中进行加工后展示出来,并且可以使用FineBI前端的简单拖拽快速制作图表完成定制化分析,从产品贡献率、销售达成率、增长率等等多个指标,时间、空间等维度进行医药产品分析。
c.方案/指标体系:
分析模块
图表类型
分析维度
分析指标
医药产品分析扇形图、柱状图产品类别销售贡献率

象限图产品类别产品销售额、增长率

明细表产品名称销售额、目标、目标达成率、同比销售额、增长率

组合图产品类别销售额、销售额同比、增长率
大区销售分析组合图产品名称、区域销售额、销售额同比、增长率
产品市场分析折线图区域、年份
市场占有率

散点图产品名称、年份市场占有率

d.应用对象:
产品管理、市场管理人员
e.成果展示和应用价值:
产品分析.png


2.生产质量分析

a.问题背景:
对于药品生产环节,往往需要关注以下问题:
1.生产的产品,是否按照计划正常生产?每天产品的产能走势是怎样的?有没有优化空间?
2.良品率又如何?不同批次、不同车间生产的产品,检验合格率差异在哪里?
b.问题解决分析思路:
针对此类生产过程中的问题,解决思路如下:
1.讲FineBI连接到工厂的生产系统中,利用多源数据连接、直连等功能,将多个生产系统的数据整合。
2.从时间、车间、批次等多个维度建立生产目标达成率、产品检验合格率看板,并设置异常值预警,当生产出现问题及时发现并排查。
c.方案/指标体系:
分析模块
图表类型
分析维度
分析指标
车间产能分析柱状图产品名称生产目标达成率

雷达图产品批次生产目标达成率

面积图时间段生产目标达成率
车间合格率分析矩形图产品名称一次性检验合格率

散点图产品批次一次性检验合格率

明细表产品名称、车间、批次成产目标、达成比率、合格率等明细数据

d.应用对象:
药品生产管理者
e.成果展示和应用价值:
车间生产质量监控.png


3.客户分析

a.问题背景:
针对市场、销售等业务人员,往往需要对自己负责的区域有一个整体的认知:
1.客户的地理分布是怎样的?接下来一段时间的工作重点应该集中在哪个区域?
2.客户少的地区,有着怎样的特征?各个机构的客户分布是怎样的?
3.和去年,上个月的数据相比,客户数是增加了还是减少了?整体趋势又是怎样的?
b.问题解决分析思路:
1.通过结合订单业务系统、crm等系统的数据,利用FineBI进行整合,处理。
2.依据客户数建立填充地图,通过点击地图下钻,联动,分析客户少的地区的客户特征,并制定针对性的营销策略。
c.方案/指标体系:
分析模块
图表类型
分析维度
分析指标
客户区域分析KPI指标卡-在销客户数、授信占用客户、客户销售额

填充地图省份、城市客户数量
客户等级分析扇形图客户分类在销客户数、授信占用客户、客户销售额
客户类型分析柱状图客户类型
授信总额、客户销售额
客户数量同环比折线图时间维度、机构类型客户数量

d.应用对象:
市场、销售业务人员与管理人员
e.成果展示和应用价值:
客户分析.png



4.品规分析

a.问题背景:
传统的医药企业中,往往会有数十个经营单位,药品也区分为不同的品规。品规与经营单位之间的差异是精细化运营的必要分析:
1.最赚钱的是哪些品规,销量最高的又是哪些品规,这些排名是一直不变的吗?哪些品规的利润发生明显变化,如何深入探究变化的原因?
2.每个单位对同一品规的销售情况在销售额、毛利率、毛利额上各有什么差异?
b.问题解决分析思路:
1.整合相关产品/销售业务系统的数据,将不同系统、不同数据库中数据整合。
2.构建产品品规与经营单位分析仪表板,以多种图表进行对比分析,探求差异背后的原因。
c.方案/指标体系:
分析模块
图表类型
分析维度
分析指标
医药产品分析扇形图、柱状图产品类别销售贡献率

象限图产品类别产品销售额、增长率

明细表产品名称销售额、目标、目标达成率、同比销售额、增长率

组合图产品类别销售额、销售额同比、增长率
大区销售分析组合图产品名称、区域销售额、销售额同比、增长率
产品市场分析折线图区域、年份
市场占有率

散点图产品名称、年份市场占有率

d.应用对象:
领导管理层
e.成果展示和应用价值:
品规分析.png


5.门店分析

a.问题背景:
作为销售门店的管理者,需要时刻保持对以下指标的关注:
1.门店销售的产品,销售额、毛利率分别是多少?每种产品的占比又是多少?在产品销售过程中,需要重点关注的大宗交易、退货情况又是怎样的?
2.门店员工的工作情况,每个员工的销售业绩是多少?同比、环比又是多少?每个员工的主力销售商品一样吗?
3.门店的客流量随时间呈怎样的变化?是否应该在客流量小的时间减小人员,以减小人力成本?
b.问题解决分析思路:
为了回答以上问题,我们需要:
1.整合相关产品/销售/ERP业务系统的数据,将不同系统、不同数据库中数据整合。
2.通过简单的拖拽构建门店业绩情况分析驾驶舱,以多种图表结合,进行指标的监控
c.方案/指标体系:
分析模块
图表类型
分析维度
分析指标
门店业绩分析KPI指标卡-开卡数、销售额、毛利额、毛利率、来客数、客单价
商品销售分析扇形图商品名称销售额、销售占比
员工业绩情况组合图员工销售额、毛利额、毛利率
退货及大单情况交叉表交易分类销售额、毛利率、交易笔数
门店来客/客单分布象限图门店客单价、来客数
销售业绩对比折线图年份
销售额

d.应用对象:
门店管理人员
e.成果展示和应用价值:
门店业绩情况分析.png


6.医疗机构耗材分析

a.问题背景:
各个医疗机构想要实现盈利,一方面是通过营销手段提高销售,另一方面则是降本。时刻掌握各个科室对医疗耗材的消耗量,以及医疗耗材的成本则是重中之重:
1.哪些科室的耗材消耗量最大?消耗量大的耗材,能否通过技术手段降低消耗量从而减少成本?
2.耗材的售价以及成本走势如何?成本高售价低的耗材,是不是应该考虑调高售价,保证利润?
b.问题解决分析思路:
1.整合相关产品/销售/ERP业务系统的数据,将不同系统、不同数据库中数据整合。
2.针对消耗量特大(10万)以上的耗材,建立特大消耗量耗材监控板,进行重点监控。
3.通过多维度,占比、对比等多角度的分析,探索耗材消耗背后更深层次的原因。
c.方案/指标体系:
分析模块
图表类型
分析维度
分析指标
不可收费耗材分析柱状图院系耗材销售量、消耗量同比

扇形图院系、科室、耗材名称耗材销售量

交叉表院系、科室、年份耗材销售量、消耗量同比
超10万耗材分析柱状图科室耗材消耗量、耗材总金额

明细表部门、耗材品牌、耗材名称数量、金额

词云耗材名称耗材消耗量
常用耗材用量分析柱状图医院分类、科室、耗材名称
耗材成本、耗材售价

扇形图院系耗材消耗量

明细表院系、年份、耗材名称成本总额、销售总额

d.应用对象:
耗材管理业务人员
e.成果展示和应用价值:
样例1:
常用耗材用量分析.png

样例2:
超10w耗材分析.png

样例3:
不可回收耗材分析.png
编辑于 2019-7-4 12:03  
编辑于 2020-6-16 11:53  

发表于 2019-6-23 09:28:03
看不到图片,为什么呢,图片一直转圈圈
发表于 2019-6-25 09:54:24
hbyanghua 发表于 2019-6-23 09:28
看不到图片,为什么呢,图片一直转圈圈

已经更新好啦
发表于 2019-6-25 13:44:36

谢谢,不错不错~
发表于 2020-4-3 09:23:47
这个值得学习
发表于 2022-12-19 18:14:11
登不进,说是密码错了
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最后回复于:2022-12-19 18:14

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