药品从上市起就产生业务数据流 ， 从药品生产、商业公司配送、医院药店进货、医生处方推荐到最后患者取药 ， 不同业务中产生不同形态的数据 。 在整个数据流中实际上有三大数据——交易数据、主数据、关系维护型数据 。 交易数据主要由ERP系统中的发货数据和渠道流向系统中的流向数据两部分组成；主数据包括产品主数据、代表主数据、经销商主数据、代理商主数据、服务商主数据、医院主数据、门店主数据、医生和药师的主数据等 ， 各类主数据和我们的业务形态息息相关；关系型数据有授权和协议、渠道政策、人岗关系、产品各维度价格关系、客户关系和行为等 。
所以数据流的掌握和分析非常重要 ， 特别是终端流向数据 ， 是企业掌握现状、调整营销策略的重要依据 。 通过对药品流向数据采集和分析 ， 帮助医药企业落实渠道监管 ， 掌握销售达成、发现终端异常等等 。 总之流向数据的管理是医药企业营销体系的核心 ， 属于营销体系的基础建设 。
市场上的流向服务商推出新一代AI智能流向管理系统 ， 真正助力企业解决市场3大难点——历史销量统计、现在的业绩计算以及往后的市场开拓 。
1、AI技术获取海量大数据作系统支持
基于AI可视化采集器和ElasticSearch分布式大数据存储器 ， 自动化将海量医药行业大数据进行导入、索引、分布式存储 ， 帮助药企建立一套带标识、唯一、准确的数据标准平台 ， 能够近实时性进行检索 ， 涵盖了客户名称、省市区县、具体地址、经纬度、属性等20多个字段 ， 成为多维度营销资源基础 。
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2、AI智能灵活采集
采用第三代大数据平台的Streaming计算引擎加速数据计算 ， 具备高吞吐量、高效批处理、容错以及交互查询的特性 ， 支持从多种数据源采集数据 ， 灵活结合AI智能采集系统与DDI流向采集系统实时数据采集 ， 数据端到端的延迟在数秒之内 ， 且支持数据定时、断点采集 ， 降低服务器负载 。 决策易内置的驾驶舱监控功能 ， 有效帮助透明化数据收集、操作流程 ， 让数据采集可视可控 ， 并且 ， DDI系统运行时 ， 只需3分钟就能完成上百万数据的采集 。
3、AI技术融合清洗匹配
利用NLP+RPA+AI进行机器理解与规则定义 ， 解释人类写作、说话方式 ， 基于大数据、知识图谱、机器学习、语言学等技术和资源 ， 形成机器翻译、深度问答、智能对话等具体应用系统 。 并对数据自动执行清洗、摘要、翻译、识别、组织、构建、匹配 ， 即可完成大批量数据的清洗、纠正和转换 。
4、AI智能全覆盖数据审核
AI技术整合结构化与非结构化数据 ， 实现全流程监管 ， 多重校验机制 ， 确保主数据正确率高达99.5% ， 一旦发现异常数据即刻预警并追溯其来源 ， 提高数据可靠性 。
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5、AI智能多维度数字化分析
系统支持HIVE+IMPALA+SPARK ， 常用的挖掘算法模型集成 ， 可通过参数配置直接使用 ， 利用多维和智能钻取技术 ， 对企业实际经营状况进行深层次挖掘分析 ， 自动生成各维度报表供管理层实时即席查询 。 移动端智能体验轻量化 ， 随时掌握市场覆盖率以及终端贡献量 ， 核心指标及绩效一目了然 。
【智能化|医药行业智能化流向建设究竟多重要】以上流向系统针对医药健康行业流向数据特点 ， 实现基础数据维护 ， 主数据管理 ， 业务数据采集、清洗、展现 ， 数据分析 ， 行业返利和代表费用结算等环环相扣、层层升级、聚焦核心 ， 帮助企业发现空白市场 ， 深耕现有市场 ， 完善销售管理制度 ， 真正成为“大数据”而非“数据大” 。
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