3、商业制药中的数据科学与高级分析：机遇、挑战与应用

商业制药中的数据科学与高级分析：机遇、挑战与应用

在商业制药领域，数据科学（DS）和高级分析（AA）正发挥着越来越重要的作用。通过焦点小组分析和相关研究，我们可以深入了解它们带来的机遇、面临的挑战以及具体的应用场景。

焦点小组结论

焦点小组达成的共识是，数据科学（DS）和高级分析（AA）这两种模型能让制药公司更好地预测销售和营销活动的最佳策略与行动。如今，制药公司在自动化分析、数据治理和分析标准方面承担着更多责任，以支持决策过程。高级分析将成为不同部门的重要组成部分，确保具备满足决策过程和洞察生成需求的能力。

不过，部分参与者也提出了一些初始担忧。例如，有的公司不知道如何运用高级分析，面临合规和数据隐私方面的挑战；分析大量数据并使其有利于内部流程也存在困难；尽管数据科学等现代概念性能优越，但数据隐私和获取客户同意仍是问题。这凸显了制药组织将客户和患者参考数据作为全球战略资产进行管理的重要性，以及客户数据对支持生命科学战略计划的重要性。

在讨论中，还强调了一些常用的数据科学模型，如自然语言处理、逻辑回归、判别分析、数据挖掘和探索性分析。焦点小组数据显示，决策过程和数据治理是制药行业中高级分析和数据科学的关键技能。

机遇

商业制药领域中，数据科学和高级分析的机遇主要体现在以下几个方面：
1. 流程自动化和数据驱动的预测洞察 ：能够改变商业决策者进行战略决策和管理财务绩效的方式，在不同商业领域创造更多实际机会。
2. 商业决策 ：如今，数据科学和高级分析有独特机会推动商业决策，并在组织的价值链中带来一致的价值。
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