制葯行業大數據分析

A. 大數據將成未來制葯業戰爭制高點

大數據將成未來制葯業戰爭制高點

近期，普華永道PWC健康研究中心發布了制葯市場的調研報告，對傳統制葯行業面臨的挑戰、新興制葯產業的優勢以及挑戰都做了梳理，並基於報告提出了一些參考意見。那麼，作為制葯行業的新興力量，該如何把握全球制葯市場的趨勢，迅速建立起自己的市場地位呢？這份報告作了詳細的說明。

消費者數據正在催化各領域的合作

隨著市場力量對制葯行業的推動、生命科學公司對患者的愈加貼近，新技術的興起、更多可獲得的消費者數據正在催化著各個領域的合作。

在過去，衛生部門的不同工作組織僅根據自己業務的優先順序作出決定。但隨著醫葯和生命科學領域產品線的再次繁榮，消費者的選擇和提供成本節約的激勵措施正在改變著行業的商業模式。隨著美國專業葯品支出達到歷史新高，購買者、醫生和患者都在將價格作為葯物預期健康效益的一個重要組成部分。

2014年，美國在醫學上花費了3739億美元，單單是能夠統計到的購買者就比2013年增加了13.1%。同時，美國降低了葯物成本，通過使用價格保護條款規定的葯品費用和強制性的價格保護。

患者正在支付更多的葯物費用，因為他們在轉向高額的自付衛生保健體系，購買一些專業葯品時有很大一部分比例是自費。醫生團體和政府越來越關注昂貴的新療法對財政的副作用。衛生保健系統正在發生變化，從根據覆蓋服務人群的數量轉變為以健康結果為依據的新支付模式。同時，患者倡導組織公開評估葯物的有效性，並提供資金和數據，以幫助葯物開發人員發現和開發未來的新療法。公共和私人買家正在為合作和研究開放他們的數據集。國會正在考慮立法，允許商業團隊推銷新產品的成本效益。技術正在提高臨床護理的連續性。

因此，生物制葯研發、美國食品和葯品管理局(FDA)的批准和商業化之間的分歧正在逐漸模糊。病人才是決定哪些葯物是有價值的。研究者正在考慮治療決策對於護理總成本的影響。而病人的數據，從總體上來說，是由保險公司來決定何時、如何以及在何種價格點來使用新的葯物。

生物制葯公司不能對病人和健康計劃通過談判獲得他們的產品而冷眼旁觀。而是要通過訪問病人的數據、依據連接葯物干預與患者的健康結果來把關葯品費用的來龍去脈。在一個獎勵成果且注重質量的制度中，合作是各方實現價值和最終提高收入的關鍵，這就是新健康經濟。

普華永道衛生研究院(HRI)的調查結果顯示：

1.買家團體和生物制葯公司通過聯系行政索賠數據與電子健康記錄進行人口研究——為了更好地理解他們的重要目標群體，比如那些患有不止一種慢性疾病的患者。

2.醫療服務提供者正在推行新的支付激勵，並通過與該葯物產業協作來衡量他們治療患者的療法的有效性。處方行為越來越多地反映復雜的成本/效益分析。

3.新進入者正帶來生物感測器技術和數字工具醫療，以幫助生物制葯公司更好地了解病人的生活，以及他們如何改變以應對葯物干預。

4.為了進行研究，患者倡導組織正在創建特定疾病的登記制度，並與臨床試驗的方案設計者做相關咨詢。

5.提出立法，如21世紀治療法案，將促使制葯公司把提高成本效益的相關數據作為一個額外的產品屬性。

制葯公司的業務變革

1.將病人的健康結果與新療法的成本和價值聯系起來，生物制葯企業必須超越葯物的研發和商業化之間的傳統界限。在獲得FDA的批准之後，葯物療效方面的資料應該繼續收集。患者最終的治療效果比究竟採取怎樣的臨床試驗方法更重要。

2.新投資試點項目。新的競爭者正在湧入醫療保健行業。數字監控和生物感測器技術的進步可以配合病人的經驗判斷潛在未滿足的需求。

3.站在支付方的立場上。保險集團和衛生系統合作，通過衛生系統提供的患者數據，保險集團可做出更保險的決策。

4.擁抱患者並作為合作夥伴。當涉及到數據所有權時，消費者將堅決捍衛自己的權益。但如果讓他們了解到研究數據信息的益處，將會有人願意共享這些數據。美國國立衛生研究院(NIH)目前已列出了39種疾病的病人記錄對研究者開放。

5.預期監管變革。監管機構正在探索新的方法來將病人的病例融入葯品審查決定。讓患者數據作為規范發展，將比等待依據法律來發展提供具有競爭力的優勢。

合作是為了更好地服務患者

傳統葯品生產商與保險公司，醫療衛生系統，病人組織和技術公司新的合作配對正在重新配置三個關鍵業務運營：葯品研發、葯品審批和產品商業化。

所有這些合作都具有一個共同點：他們的目標是利用新獲得的消費者的健康數據，發現有關葯物價值和其對健康狀況關系的真相。越來越多的人意識到，葯物開發並沒有充分解決患者的需求和臨床用葯依從性，這是各方合作的根本性原因。

隨著新葯物進入市場及與老年葯物的競爭，療效區分和價值將越來越取決於患者和購買者。可用的結果數據將對逐步決策提供幫助。想了解患者隨著時間的推移，對葯物的反應需要新能力和新證據。基於穩健的證據，對個別患者能夠開出正確的葯物是至關重要的，因為消費者可能會面臨較大的自費費用。

增加專業葯品的價格也正在加劇購買者在決定哪些葯物使用的成本效益計算。新的支付模式，如以降低醫療服務成本為目標的ACO 使得醫生也開始考慮自己的收入狀況。

但是醫生也會考慮他們病人的經濟狀況。在如癌症、多發性硬化和關節炎方面，患者的成本負擔正在上升。據2014年進行的一項HRI調查顯示，92%的醫生說他們先考慮成本再決定是否開處方。

合作將數據價值最大化

HRI對於100家保險公司的管理人員、董事和高管的調查發現，購買者希望制葯公司能夠證明葯品的價值，即使圍繞數據的懷疑仍然存在。

5% ——對制葯業提供的經濟數據非常有信心。

60%——對制葯公司必須展示出一種顯著的臨床益處表示同意。

45%——一致認為，達成明確節省成本的共識是必要的。

雖然目前沒有什麼方法可以一站式購齊患者數據和信息，但各種各樣的組織已經成功地拼湊不同的數據。生動的且具有代表性的模型結果正在逐步建立，因為人們需要管理自己的健康，獲得醫療資源。

戰略性合作可以使投在葯物開發方面的資金最大限度地利用，填補特定患者群體和證明葯物的成本和比較有效性證據缺口。

在葯物研發方面，公司需要首先了解他們已經有了什麼信息，哪些信息是必需的，哪些服務合作夥伴可以提供補充內部知識和能力。這種理解是在決定如何最好地向買家和供應商提供證據的第一步。

利用患者倡導組織和網路的優勢可以加快招聘和促進臨床研究。圍繞特定疾病領域形成的患者組織對關鍵問題擁有深刻理解，並能提供有價值的見解告知臨床試驗設計和協議。

生物制葯企業還應該考慮新進入者所扮演的各種不同角色，以支持患者組織和推動消費者參與。在開始III期臨床試驗之前，葯品生產商也應該明白從健康保險公司的角度來看競爭格局。

總結：新葯物價值將取決於消費者

合作是接觸和分析日益個性化的產品組合和價格標簽所需要數據的關鍵。現在的不同之處在於，可訪問大量的消費者和質量數據，從而構成新的夥伴關系並且幫助醫葯公司捕獲並解釋產品的價值。新技術在生物制葯方面正通過對數據大眾化的訪問和賦予消費者管理自己的健康的許可權等方法正在加快創新的步伐。

因此，快速變化的醫療保健市場需要對創新和價值重新定義。價格的競爭只會讓更多的葯物進入市場。在現實世界中，基於病人真實療效來證實葯物的價值可以作為釋放閥。腫瘤葯物的研發正在引領利用單個組織上的共享數據建立臨床實驗模型的新方法。在新健康經濟的今天，科學發現及研製出新葯物的價值將會隨著時間的推移越來越多的取決於消費者。

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B. 大數據之醫葯營銷 適合自己才是最好的

【中國制葯網 市場分析】隨著近年來醫葯行業政策頻繁出台以及互聯網的發展以及我國市場經濟的建立和完善，醫葯市場競爭將更加激烈。
在激烈競爭中，葯企要想佔領市場並獲得持續發展，就必須重視產品的營銷模式創新、通過互聯網 ，不斷革新和實施營銷模式，實現大數據營銷，而兼具「打破傳統」和「智慧未來」是現代醫葯企業生存和發展的關鍵所在。
大數據並非「繁花似錦」
隨著近年來醫葯行業政策頻繁出台，使得市場環境發生了極大的變化。一方面，《醫葯工業「十二五」發展規劃》、《醫療器械科技產業「十二五」專項規劃》以及《國家葯品安全「十二五」規劃》、葯價放開等一系列規劃的公布，帶動了整個醫葯行業發展機遇。同時，商務部和工信部提出的支持、鼓勵醫葯企業做大做強的政策也使得行業內面臨優異的資源整合機會，業內認為，未來十年將是中國醫葯行業的「黃金時期」。然而另一方面，反商業賄賂後遺症持續、基葯招標仍舊採取「唯低價是取」或二次議價，《新廣告法》等政策的出台，令葯企原本運用自如的各種營銷模式卻難以一展拳腳。
「新醫改的各種政策，對醫葯營銷模式變化確實起到決定性的推動作用，葯企大多是無奈被動的適應政策的變化。但目前各種營銷模式幾乎都有自己生存的空間和發展，比如醫院葯佔比催生了DTP（DTC）模式；招投標催生了基葯運作模式；招投標落標催生了處方葯轉型OTC模式；新醫葯和電商扶持催生了開銷模式；各種降價模式催生壓縮了代理模式；鼓勵民營資本辦醫療，催生了專做民營醫院模式；醫葯連鎖上市和稅控體系讓單店無法生存，連鎖集中度提升由此誕生葯企的KA運作模式等。衍生出如此多樣的營銷模式均是政策遺物，因為在政策面前，葯企抱怨等待都是無用的，只能是『天竟物擇，適者生存』。」康美葯業股份有限公司OTC事業部總經理李從選解釋道。
事實上，即便政策頻發影響了葯企在市場上的布局，但隨著「互聯網 」時代的來臨，越來越多的葯企開始依賴醫葯大數據尋求營銷模式的創新。對於這一大數據營銷模式的出現，李從選認為，其發展前景並非「繁花似錦」。因為大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。從當前實際情況來看，大數據真正服務於葯企營銷，仍還有一段較長的路要走，因此需要葯企在不寄希望於大數據的基礎上，積極研究、利用、嘗試。
然而，針對大數據營銷，有觀點表示，「並非所有葯企均適合」。在大數據的影響下，面對存在的現實問題，葯企在設計大數據營銷模式時，業界也多次提出葯企必須從以下四個方面進行考慮：一是切入送葯APP的企業；二是進行的DTP（直接針對患者銷售高價值葯）模式；三是藉助健康管理銷售產品模式；四是慢病管理的OTO模式。餘下葯企，也就是把大數據作為服務消費者的一種電子化高效快捷工具而已。
對於大數據營銷模式，有業內人士指出，「其只適合靜態疾病領域的監控，如慢性病葯企。」對此，李從選十分贊同。「我認為確實是各種慢病和重大疾病為主才有必要介入大數據，提供系列跟蹤服務。偶發性一次性疾病、小病，用不著大數據管理。」
事實也正如此，如作為獨家降血壓苗葯生產者——貴州源和葯業打造的全新營銷模式就是把大健康產業與大數據結合起來，建立大數據網路營銷管理平台。去年11月，貴州源和就啟動了網路營銷資料庫的建設，如今，大數據營銷管理平台初步成型。貴州源和葯業開發的大數據管理平台，顛覆了傳統營銷模式，將對患者進行綜合管理，全面錄入患者基本信息，建立健康管理檔案，專家團隊根據信息對每一個患者進行綜合分析，最後出具個性化的治療方案，為患者提供預防、治療、康復理療等全方位服務。
「我們要做的不僅僅是生產葯品，而是要做健康講座、預測、治療、康復等一系列工程。並通過不定期舉辦健康知識講座，搭建患者與醫生溝通的橋梁，拉近彼此關系，讓患者更加了解自身情況，利用數據營銷贏得了患者的贊譽。」談及數據化管理，貴州源和有限公司總經理鄒文江表示。
管理需結合地域特色
在競爭日益激烈的醫葯市場環境下，我國的醫葯營銷模式類型多樣。而大數據營銷模式作為「互聯網 」的代表之一，其對葯企營銷模式的創新同樣帶來了影響。
「談不上『互聯網 』，我認為叫做「 互聯網」比較合適，無非就是積極主動地把網路、電商的各種技術手段用在傳統的各項營銷管理活動中去，提高效率和效益。」李從選如是說。
另外，他還進一步表示，面對不同區域，葯企往往採取的營銷模式也不同。因此，葯企應結合區域特點，利用大數據去深耕區域市場：第一，建立消費者資料庫，調研消費者需求、開發、升級消費者需要的產品，建立消費者粉絲圈，直接和消費者互動和銷售產品；第二，立項的狀況和和連鎖葯店結合起來，利用連鎖終端會員大數據做患教與服務，促進產品銷售。同時還可以提供可穿戴移動終端設備採集消費者大數據，網路（PC和移動終端）上提供咨詢服務，實現最終消費者依賴，從而出售產品。
此外，還有專家提出，「即便葯企選擇了大數據營銷模式，但其管理也極其重要。」針對該觀點，鄒文江認為，好的品種，好的營銷模式，需要好的營銷隊伍執行落地。大數據營銷系統建立，需要葯企具備優化制度流程、專業管理工具和經過若干次以上訓練並熟練使用這套流程和工具的人或者是團隊。而思想不統一、理念不一致、流程復雜化、團隊執行力差是影響葯企營銷模式落地的主要因素。所以，數據優化流程，事情簡單化、提高員工的工作效果就顯得尤為重要。
而李從選也認為在對大數據營銷模式管理時，相關葯企應警惕如何採集到大數據是個難題，需要克服；服務採集到的消費者大數據不泄密也難；利用採集到大數據服務患者不引起反感等難題。
與此同時，相關專家也還提醒道，葯企在進行大數據營銷模式變革時應根據政策變化作出微調和改進，並不能徹底顛覆，因為營銷模式調整是企業發展戰略的問題，需要慎重。而相關部門在制定政策時，應更多地在政策細節上去保護科技含量高的品種；保護好價格走低但療效好的品種；保護好大型知名葯企，盡量避免無質量的低層次的市場競爭。同時，政府扶持鼓勵利用大數據的葯企，給與政策寬松環境和融資寬松環境至關重要。

C. 醫葯行業和醫葯大數據的關系

目前市場上每個行業對於大數據的應用正在逐漸成熟，大數據五個特點：大量、高速、多樣、低價值密度/真實性。各行各業每天都會產生大量的數據，醫葯行業也是如此，每天產生大量的醫葯數據，從葯物臨床前到上市後的醫葯數據是非常龐大的，對於這些大量的數據獲取、儲存、管理、分析就會創造有價值的數據。

醫葯行業和醫葯大數據的關系

在大數據沒有成熟之前，每個葯企在推出一款新葯之前，都會查閱大量的資料和大量的候選葯物折磨，在大量的資料中查詢想要了解的數據，非常耗時，耗力，而且對於研發一款新葯，耗時長，數據資料多，風險大，回報不及時，相對於這些資料庫現在正好能解決這些問題。

國外的比較巨頭醫葯大數據做的時間比國內的長，使用人數多，但是對於國內的醫葯市場多以仿製葯為主稍微優點不適，所以對於國內醫葯市場還是國內醫葯資料庫比較主流，造就成了現在國內醫葯大數據百家爭鳴的場面

"葯融雲"對於葯物的立項、研發都是有著非常大的幫助。在立項階段所需的參比制劑說明書，競品對比，注冊審評、市場數據、研發階段、臨床數據、專利數據等也是比較齊全的。對於葯物的研發靶點數據、原研品數據，研發數據，葯物毒理數據，臨床數據都是齊全的，而且檢索快，數據多，准確度高。

現在國內醫葯行業大數據能有效的幫助葯企減少研發成本，提高效率，現在是大數據時代，數據就是價值，醫葯行業大數據的數據更為廣闊，醫葯行業也是朝陽行業能帶給人們無限驚喜。

D. 大數據行業對於醫葯行業有什麼作用呢

一、大數據有助於精確醫療行業市場定位
醫療行業企業需要架構大數據戰略，拓寬醫療行業調研數據的廣度和深度，從大數據中了解醫療行業市場構成、細分市場特徵、消費者需求和競爭者狀況等眾多因素，在科學系統的信息數據收集、管理、分析的基礎上，提出更好的解決問題的方案和建議。
企業想進入或開拓某一區域醫療行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，這個區域人口是多少？消費水平怎麼樣？客戶的消費習慣是什麼？市場對產品的認知度怎麼樣？當前的市場供需情況怎麼樣？公眾的消費喜好是什麼等等，這些問題背後包含的海量信息構成了醫療行業市場調研的大數據。
隨著大數據時代的來臨，藉助數據挖掘和信息採集技術不僅能給研究人員提供足夠的樣本量和數據信息，還能夠建立基於大數據數學模型對未來市場進行預測。當然，依靠傳統的人工數據收集和統計顯然難以滿足大數據環境下的數據需求，這就需要依靠相關大數據技術開發公司(如北京恆泰博遠科技)來進行大數據採集、分析、監控、分發系統的開發。

二、大數據成為醫療行業市場營銷的利器
互聯網上的信息總量正以極快的速度不斷暴漲，我們每天在不同平台上分享各種文本、照片、視頻、音頻、數據等信息高達的幾百億甚至幾千億條，這些信息涵蓋著商家信息、個人信息、行業資訊、產品使用體驗、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產品價格動態等等海量信息。這些數據通過聚類可以形成醫療行業大數據，其背後隱藏的是醫療行業的市場需求。
以醫療行業在對顧客的消費行為和趣向分析方面為例，消費者購買產品的花費、選擇的產品渠道、偏好產品的類型、產品使用周期、購買產品的目的、消費者家庭背景、工作和生活環境、個人消費觀和價值觀等。如果企業收集到了這些數據，建立消費者大資料庫，便可通過統計和分析來掌握消費者的消費行為、興趣偏好和產品的市場口碑現狀，再根據這些總結出來的行為、興趣愛好和產品口碑現狀制定有針對性的營銷方案和營銷戰略。

三、大數據支撐醫療行業收益管理
大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多是採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個醫療行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。

四、大數據創新醫療行業需求開發
在微博、微信、論壇、評論版等平台隨處可見網友使用某款產品優點點評、缺點的吐槽、功能需求點評、質量好壞與否點評、外形美觀度點評、款式樣式點評等信息，這些都構成了產品需求大數據。作為醫療行業企業，如果能對網上醫療行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值趣向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，制訂合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

E. 大數據如何顛覆製造業

大數據如何顛覆製造業_數據分析師考試

通過尋找決定過程效益的核心因素，大數據與在其上進行的高級分析如何釐清製造中的價值鏈，然後幫助管理人員採取行動，以便對製造過程進行持續改進。下面是關於大數據如何顛覆製造過程的10條途徑：

一、在生物制葯行業的生產過程中，進一步提高精確度、質量和產量。

在生物制葯的生產流程中，製造商通常需要對超過200種以上的變數進行監視，以便確保原料成分的純凈度，同時確保生產出的葯品符合標准。讓生物制葯生產過程充滿挑戰的因素之一是：產量會在50%至100%之間變化，而且還無法馬上辨別出原因。而使用高級分析，製造商能夠對9個最能夠影響產量變化的變數進行追蹤。通過上述手段的幫助，他們將疫苗的產量提高了50%，每年在單一疫苗品種上節省的費用就達到500萬至1000萬美元。

二、加快IT、製造與營運的整合，讓工業4.0的願景更快成為現實。

工業4.0是由德國政府提出，旨在通過發展智能工廠，促進製造行業自動化。根據供應商、客戶、有效產能以及費用的相關約束，大數據已經被用在優化生產進度方面。那些存在高度管制的行業里的製造業價值鏈上的廠商得益於德國供應商和製造商的幫助，正在大踏步邁向工業4.0。同時，以此為契機，這些廠商的各個部門能夠充分發揮各自功能，而大數據和高級分析對於取得成功來說至關重要。

三、大數據幫助提高製造績效的3個主要方面

分別是：更好的預測產品需求並調整產能（46%），跨多重指標理解工廠績效（45%）以及更快地為消費者提供服務與支持（39%）。上述數據是根據「LNS研究與MESA國際」的近期調查得出的。

四、在六西格瑪DMAIC（定義、測量、分析、改進及控制）框架中整合高級分析，以便持續改進

對一個由DMAIC驅動的改進計劃的工作過程取得更加深入的理解，同時就該計劃如何對製造績效的所有其他領域造成的影響進行深入領會。與以往相比，這一領域的發展有望促使生產流程轉向更加面向消費者驅動的方向。

五、與以往相比，能夠更加細致地從供應商質量層面進行審視，同時能夠更加精確地預測供應商的績效

通過對大數據和高級分析的應用，製造商能夠實時查看產品質量和配送准確度，對如何依據時間緊迫性在不同供應商之間分配訂單生產任務進行權衡。對產品品質的管控優先於發貨進度。

六、對產品合規性進行監測並且追溯到具體生產設備成為可能

通過在生產中心的所有設備上配備感測器，運營經理能夠立即了解每一台設備的狀況。通過高級分析，每台設備及其操作者的工況、績效以及技能差異能夠得以體現。對於改進生產中心的工作流程來說，這些數據非常重要。

七、只銷售利潤率最大的定製產品型號，或者以以銷定產方式生產對產能影響最小的產品型號

對於擁有許多復雜產品型號的製造商來說，定製產品或者以銷定產的產品能夠帶來更高的毛利率，但是在生產過程沒有被合理規劃的情形下，同樣可能導致生產費用的急劇上升。運用高級分析，製造商能夠計算出合理的生產計劃，以便在生產上述定製或以銷定產的產品時，對目前的生產計劃產生最小程度的影響，進而將規劃分析具體到設備運行計劃、人員以及店面級別。

八、將質量管理和合規體系綜合考慮並給予兩者企業層面優先順序

對於製造商來說，是時候針對產品質量和合規性給予更具戰略性的眼光了。麥肯錫的文章給出了數個應用大數據和分析的製造商的例子，指出如何通過大數據以及分析手段，針對那些與產品質量管理和合規性最相關的參數進行分析，以便幫助管理人員獲得更加深刻的理解。這些參數中的大部分是企業層面的，而不僅僅存在於產品質量管理或者合規部門。

九、量化每日產能對企業財務狀況的影響並具體到生產設備層面

通過大數據和高級分析，製造商的財務狀況和每日生產活動能夠直接聯系起來。通過對每台生產設備進行追蹤，管理者能夠了解工廠的運轉效率，生產規劃負責人和高級管理人員能夠更好地調整生產規模。

十、通過對產品進行監測，製造商能夠主動為客戶提供預防性維護建議，以便提供更好的服務

製造商開始生產更加復雜的產品，需要在產品中配備板上感測器並通過操作系統加以管理。這些感測器能夠收集產品運行情況的數據，並且根據情況發出預防性維護的通知。通過大數據和高級分析，這些維護建議能夠在第一時間發出，消費者也就能夠從中獲得更多的價值。目前，通用電氣在它的引擎和鑽井平台上使用了類似的手法。

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F. 如何做好醫葯企業的銷售流向數據分析

我們是和一家第三方互聯網大數據公司合作---未名企鵝，他們有一款產品叫「終端通」，通過日處理百萬終端過億條數據，從廣度、深度、目標終端、渠道和活躍五個方面洞察行業與市場，為客戶提供決策依據。
同時終端通將我們的流向數據與未名企鵝獨有的行業庫數據進行深度整合，並在地圖上直觀全面的反映葯品在各終端類型及在各級地域的真實覆蓋。
通過交叉覆蓋分析，幫助我們優化渠道布局，通過計算已合作商業公司在各級地域的重疊覆蓋數據，幫助我們發現新商業，深挖老商業。

G. 大數據醫療行業的現狀是什麼

【導讀】除了互聯網公司是大數據的早期採用者外，大數據在醫療行業的應用一直在進行。它都是孤立的數據，不能大規模應用。那麼，醫療行業的大數據現狀如何呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

大數據醫療行業的現狀如何?除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

關於大數據醫療行業的現狀是什麼，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素大數據工程師具備能力等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。