云程科技医药营销 DDI 药品商业流向管理系统
一站式经销商流向采集、销售管理和 BI 报告管理平台,帮助制药企业实现销量数据近实时可视化呈现
云程科技医药营销 DDI 药品商业流向管理系统
一站式经销商流向采集、销售管理和 BI 报告管理平台,帮助制药企业实现销量数据近实时可视化呈现
概览
概览
医药企业药品销售通过经销商到达终端,其中有大量人工处理的流向数据,数据质量差,人工处理效率低;销售团队的销量申诉,缺乏清晰的流程和管理,且历史数据修改缺乏日志,难以追溯;导致无法及时出具销量报告,无法对业务提供有效支持。云程科技致力于为医药行业提供一站式数据解决方案,助力企业数字化转型,提高运营效率。其主数据服务提供覆盖 99% 医院和医生的专业数据,由专业团队交付高质量的数据。流向采集 & 交付基于生成式人工智能(AI)+ 行业库的智能采集,提供清洗解决方案。药企绩效平台实现全场景辖区管理,高效销量 & 标签计算,全流程透明申诉。数据分析 & BI 集成生成式人工智能(AI),提供全链路数据洞察分析。 云程的 DDI 和主数据系统大量的选用了云原生的服务,例如 RDS Aurora, Redshift,EKS 等,极大的降低了运维的复杂度,提升了运维效率。 通过 Amazon CloudFormation 等 IaC 工具,代码化基础设施,极大的提升了上线和交付速度,从而达到真正的降本增效的目的。
医药企业药品销售通过经销商到达终端,其中有大量人工处理的流向数据,数据质量差,人工处理效率低;销售团队的销量申诉,缺乏清晰的流程和管理,且历史数据修改缺乏日志,难以追溯;导致无法及时出具销量报告,无法对业务提供有效支持。云程科技致力于为医药行业提供一站式数据解决方案,助力企业数字化转型,提高运营效率。其主数据服务提供覆盖 99% 医院和医生的专业数据,由专业团队交付高质量的数据。流向采集 & 交付基于生成式人工智能(AI)+ 行业库的智能采集,提供清洗解决方案。药企绩效平台实现全场景辖区管理,高效销量 & 标签计算,全流程透明申诉。数据分析 & BI 集成生成式人工智能(AI),提供全链路数据洞察分析。 云程的 DDI 和主数据系统大量的选用了云原生的服务,例如 RDS Aurora, Redshift,EKS 等,极大的降低了运维的复杂度,提升了运维效率。 通过 Amazon CloudFormation 等 IaC 工具,代码化基础设施,极大的提升了上线和交付速度,从而达到真正的降本增效的目的。
优势
优势
覆盖 250 + 城市直连终端 2000+、数据连接点覆盖 8000 + 的 DDI 渠道数据自动采集
基于亚马逊云的大数据集群和计算框架,符合欧美 SAR 测试标准
已经落地 GenAI + 主数据, GenAI + DDI 的智能清洗方案
应用场景
应用场景
经销商流向数据 DDI + 数据分析 + 可视化 + 区域管理一体化,快速部署实施上线
进销存信息 T+1 及时获取,且可视化呈现,与企业其它数据整合分析,实现有效区域规划,合理安排资源
销量业务管理平台 SaaS 部署,支持灵活变更和 API 对接,与客户现有上下游系统集成,快速响应业务需求
应对客户的如下挑战
应对客户的如下挑战
医药企业药品销售通过经销商到达终端,其中有大量人工处理的流向数据,数据质量差,人工处理效率低
销售团队的销量申诉,缺乏清晰的流程和管理,且历史数据修改缺乏日志,难以追溯
导致无法及时出具销量报告,无法对业务提供有效支持
客户获益
客户获益
一站式的辖区、流向和销量大数据管理平台,借助平台的优势,提供标准质检服务,实现销量数据 T+1 的及时呈现,便于商务团队有效核实数据,提高销量数据的透明性和准确性,从而实现对业务有效指导。
通过对渠道数据平台化管理,实现对渠道流向数据的处理、存储、呈现和回溯,从而支持多种申诉管理和查询,保障了对销量数据的有效管理。
合作伙伴介绍
合作伙伴介绍
云程科技于 2016 年成立,员工人数 150+,总部设立于杭州,在上海 / 北京 / 济南设置有分公司,依托国家健康医疗大数据北方中心,为生命科技企业提供数据、服务、系统解决方案。云程的管理团队成员来自于多家生命科技行业知名企业,具有丰富的行业经验。核心团队成员平均有 10 年医生的药企服务经验,服务过的企业覆盖了 Top20 的外企药企以及国内领先的制药企业。
云程科技于 2016 年成立,员工人数 150+,总部设立于杭州,在上海 / 北京 / 济南设置有分公司,依托国家健康医疗大数据北方中心,为生命科技企业提供数据、服务、系统解决方案。云程的管理团队成员来自于多家生命科技行业知名企业,具有丰富的行业经验。核心团队成员平均有 10 年医生的药企服务经验,服务过的企业覆盖了 Top20 的外企药企以及国内领先的制药企业。
架构图及说明
网路出入层,主要有 ALB 和 NAT 构成。
2 个 EKS 集群构成微服务组。
公共组件层,主要由 Amazon Elastic Cache 缓存层,Amazon EFS 共享文件系统,以及 Amazon ECR 容器镜像 Registry 构成。
由 Amazon Aurora 构成的数据库集群,提供业务数据的存储。
由 Amazon Redshift 构成的数仓集群,用于计算和分析业务数据。
由 Amazon DMS 数据迁移服务负责数据从业务库到数仓的同步。
Amazon MQ 消息中间件,负责不同组件之间的消息通讯,解偶组件之间依赖,提高灵活性。
大数据处理引擎,由 Amazon EMR 构成,实现 DDI 流向数据的清洗和 ETL。
安全组件:主要由 Amazon IAM, KMS 和 ACM 等组件构成,实现安全认证,安全密钥和证书管理。
Amazone SageMaker :主要用于模型的管理和推理,利用 RAG 框架,在数据清洗的场景下,实现数据的智能匹配,提升数据清洗的效率。
* 您应当依法使用服务和本解决方案并遵循相应的合规要求(包括进行算法备案、使用经过备案的大语言模型等等,如适用)
架构图及说明
网路出入层,主要有 ALB 和 NAT 构成。
2 个 EKS 集群构成微服务组。
公共组件层,主要由 Amazon Elastic Cache 缓存层,Amazon EFS 共享文件系统,以及 Amazon ECR 容器镜像 Registry 构成。
由 Amazon Aurora 构成的数据库集群,提供业务数据的存储。
由 Amazon Redshift 构成的数仓集群,用于计算和分析业务数据。
由 Amazon DMS 数据迁移服务负责数据从业务库到数仓的同步。
Amazon MQ 消息中间件,负责不同组件之间的消息通讯,解偶组件之间依赖,提高灵活性。
大数据处理引擎,由 Amazon EMR 构成,实现 DDI 流向数据的清洗和 ETL。
安全组件:主要由 Amazon IAM, KMS 和 ACM 等组件构成,实现安全认证,安全密钥和证书管理。
Amazone SageMaker :主要用于模型的管理和推理,利用 RAG 框架,在数据清洗的场景下,实现数据的智能匹配,提升数据清洗的效率。
* 您应当依法使用服务和本解决方案并遵循相应的合规要求(包括进行算法备案、使用经过备案的大语言模型等等,如适用)