РБК Pro —  
информационный сервис для предпринимателей и управленцев. Первый месяц — бесплатно
РБК Pro
— сервис для вашего бизнеса. Зарегистрируйтесь и получите доступ ко всем материалам. Первые 30 дней бесплатно.

Это не Excel: что нужно знать про big data фармацевтическим компаниям

Фармацевтика IT Цифровизация Инновации Статьи ФармХаб
Фармацевтическая отрасль — одна из самых консервативных, процесс цифровой трансформации там только начался. Виктория Андосова, генеральный директор ИТ-компании «ФармХаб», рассказывает, как бизнесу этой сферы не повторить судьбу «Кодака» и «Блэкбери»
Фото:CDC / Unsplash
Фото: CDC / Unsplash

Мы живем в эпоху беспрецедентного роста объемов цифровой информации. Согласно прогнозу International Data Corporation (IDC), к 2023 году совокупный объем всех мировых хранилищ данных достигнет 11,7 зеттабайт (10²¹ байт). Вместе с тем все чаще можно слышать, что бизнес-сфера не справляется с объемом поступающей информации и буквально «тонет в больших данных». Хорошая новость: корень проблемы не в количестве данных, а в том, что многие компании до сих пор не умеют рационально ее собирать, хранить, обрабатывать и анализировать.

Рассыпанный пазл

Большие данные (big data) — это собранные из множества различных источников, структурированные и неструктурированные данные огромных объемов и разнообразия. Большие данные могут поступать в режиме реального времени или накапливаться и превращаться в «исторические».

К структурированным данным относится информация, которая собирается в определенном формате. Например, это может быть таблица со строго определенными полями.

Неструктурированные данные — разнородные массивы информации без четкой структуры. Например, текстовые файлы, изображения, фотографии, комментарии из соцсетей и так до бесконечности. Собранные вместе, такие данные помогают найти скрытые взаимосвязи и проанализировать предпочтения клиентов, стратегии конкурентов, тенденции ценообразования и другие важные для компании параметры.

Что такое big data для фармацевтической компании:

  • отчеты от аптек и дистрибьюторов;
  • фискальные данные из ОФД;
  • аналитические отчеты от агентств;
  • данные из интернета;
  • фотографии медицинских представителей;
  • данные мобильных операторов.

В ближайшее время к этому списку добавятся данные по маркировке и онлайн-продажам.

Это, в принципе, все, что нужно знать об определении big data. Но с этого момента начинается все самое интересное.

Не интуиция, а анализ

Дело в том, что сами по себе большие данные, даже собранные в одном месте, не представляют никакого интереса. Ценность их заключается в качественном анализе, который помогает находить неочевидные человеческому глазу закономерности, строить прогнозы и делать выводы, стратегически важные для развития компании.