製薬・医療医薬リファレンス

医療・医薬・製薬などのライフサイエンス業界の業務・ITについての解説。

ライフサイエンス業界に携わるMRやデータサイエンス・臨床関連の新人さん、関連SE、コンサルタントの卵の方には役に立つ情報があると思います。 浅く広く独特な用語や役立つ知識を紹介しようと思います。
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ガートナーのベース・レイヤリング・アプローチ


私も詳しいわけではありませんが、業務アプリケーションの構築や新たなサービスを導入する時、ガートナーが提唱しているベース・レイヤリング・アプローチをベースに考えると戦略が練りやすいです。

ものすごく簡単に言うと、各種システムを層別に定義する考え方です。
1.記録システム
2.差別化システム
3.革新システム

それぞれの層が製薬業界ではどのような位置づけなのかを私見ですが説明していきます。

1は既に各企業が当たり前のように導入しており、そのシステムを導入しないと競争のベースにすら乗れず、置いてけぼりをくらってしまうようなシステムが位置づけられます。
わかりやすいところでいうと、製薬だと導入が多いSAPやMCFrameに代表される基幹システムやSFA/CRMのコアな部分、説明会や講演会を管理するシステム、実消化というところでしょうか。
ここは既に業界向けに検討しくされた結果、製薬として求められる機能が標準装備されているパッケージやサービスの利用が検討されます。
記録システムに敢えてチャレンジャブルな投資をする企業はありません。

2は自社の業務や業界ニーズに対し、自社の色合いを出すようなシステムが位置づけられます。
もはや仕組みとしては記録システムに近いかもしれませんが、BI(エンタープライズBI・セルフBI)やBA(より高度な分析)、MRチャネル以外のDrチャネルを管理するような仕組みなどがここに位置づけられるでしょうか。
仕組みとしてはもはや導入していないとせっかく資産として集まっているデータを鮮度や精度が高い状態で現場に届ける事ができませんし、まともなプロモーション活動ができないという意味で1に近いかもしれませんが、業務KPIやデータの中に眠っている気づきなど、これらの活用の得手不得手が企業の業績に直結すると思います。

3はまだ競合他社や業界、さらには異業種でも取り組みが検討されたばかり、または世に出たばかりの概念が該当します。
最近でいうとものすごい勢いで第三次ブームが到来したAIや機械学習、ディープラーニングなどの技術やブロックチェーンなどに代表されるFINTech、ロボが業務を代行するRPAなどが該当するでしょう。
1・2がある程度取り組むからには結果が求められる事に対し、3については言い過ぎかもしれませんが、失敗を覚悟していち早く手をだすような領域です。
成功すれば先行者利益が享受できますが、失敗リスクもあり、中々業界内でのリーディングカンパニーや体力のある企業でなければ取り組みは難しいと思います。
最近は新たなものもサービス前提で考えられているものもありますので、クラウド連携で非常に手を出しやすいものもありますが、時にはフルスクラッチに近いようなアプローチを取り得るのもこの領域の特徴と言えると思います。

導入や構築を考えているシステムの位置づけと、その重視するポイントを見誤ると費用対効果に優れたシステムは作れません。
導入する製薬メーカーとしても、導入を提案する製品ベンダーやSIerとしても、自分が直面しているものがどのレイヤーにあたるのかを改めて整理する事は非常に有効だと思います。


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データ・プレパレーション


データ・プレパレーションという言葉をご存知でしょうか。
耳慣れない言葉かもしれませんが、最近ホットなキーワードです。
ガートナーなども注目しており、特に昔からデータを扱うシーンの多い製薬には合う概念だと思います。

データ・プレパレーションとは直訳すると「データの準備」という事で、様々なデータソースから得られる大量のデータを文字通りさばくための仕組みです。
仕掛けとしては、HadoopやSparkによる分散コンピューティング、機械学習、インメモリ技術などを活用して、分析に必要とされるデータの準備作業を効率化するというもので、PaxataというツールがグローバルNo1のツールです。

従来ですとJD-NetやNHIといった実消化やSAPからの基幹データ、VeevaなどのCRM/SFAから得られる活動データ、アンテリオやIMS、エンサイスといった市場データをEDI(ACMSなど)やETLを通じてDWHに集約し、その後エンタープライズBIやセルフBIの仕組みにつなげます。
このような構成ですとデータメンテナンスやデータマネジメント業務に非常に多くの労力が費やされ、活用する側からしてみてもデータの鮮度が悪い(要は届くまでが遅い)という課題がどうしても解消しきれませんでした。
データ・プレパレーションはこのような課題に対するソリューションですので営業・マーケティング・コマーシャル系の領域では効果を出しやすいと思います。

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