医疗大数据来路或是光明?

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:2,042 次浏览
2023-09-01 15:42:46

我们做过很多医疗行业的大数据分析解决方案,算是利益相关吧

医疗大数据其实已经提出很多年了,很多传统的医疗健康产业也正在向智慧型一体化医疗健康方向转型,比如利用大户数分析实现疾病诊疗领域智能化的判断、筛查、应用,但其实这几年发展的还是很慢,跟其他行业相比是很滞后的,因为问题很多,比如:

医疗行业的数据量很大,每年新增的数据呈指数形式增长,普通的大数据处理非常慢,决策者查看繁琐,影响决策时机,准确性成为应用瓶颈

医疗行业内部与外部的数据结合度不够,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

原有数据模式传递效能非常低,易造成重复劳动,费时费力

数据复杂,医疗行业的数据系统非常复杂混乱,数据的口径自然也是五花八门,很难做到数据整合

等等等……

一般来说现在的医疗大数据更倾向于使用BI系统来完善这种问题,比如我们提出的数据流处理架构

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以及业务解决方案架构:

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搭建好架构后,就要进行数据分析模型的建立:

1.医药产品分析

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。

为此,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BI系统中进行加工后展示出来,并且可以使用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。

具体的分析思路如下:

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Finebi医药产品分析展示结果

2.生产质量分析

对于药品生产环节,往往需要关注以下问题:

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?

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?

针对此类生产过程中的问题,解决思路如下:

1.将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。

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在FineBI上生产质量分析的效果

3.客户分析

对于市场、销售等业务人员来说,往往需要对自己负责的区域有一个整体的认知:

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?

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?

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?

针对以上问题,可以采取如下的解决思路:

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。

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在FineBI上客户分析的效果

4.品规分析

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:

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?

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?

针对以上问题,可以采取品规分析的解决思路:

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.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。

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在FineBI上品规分析的效果

5.门店分析

作为销售门店的管理者,需要时刻保持对以下指标的关注:

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?

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?

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?

针对以上问题,可以采取如下的解决思路:

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.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

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在FineBI上门店分析的效果

6.医疗机构耗材分析

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:

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?

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?

针对以上问题,可以采取如下的解决思路:

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。

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在FineBI上医疗机构耗材分析的效果

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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帆软医院大数据平台解决方案: https://www.fanruan.com/solutions/hospital

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