3、商业制药中的数据科学与高级分析

商业制药中的数据科学与高级分析

焦点小组结论

焦点小组达成的共识是，高级分析（AA）和数据科学（DS）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。同时，制药公司比以往任何时候都更有责任实现分析自动化、数据治理和分析标准化，以支持决策过程。AA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必要能力。

不过，有两位参与者对DS和AA提出了一些初步担忧，例如公司在合规和数据隐私方面面临持续挑战，不知如何运用高级分析；处理大量数据并从中使内部流程受益存在困难；尽管数据科学等现代概念性能优越，但客户数据隐私和同意收集仍是问题。这些反馈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，还重点提及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AA和DS的关键技能。

商业制药中DS和AA的机遇

商业制药中DS和AA的机遇主要体现在以下几点：
- 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，商业需求和适用用例为AA创造了更多实际机会。
- 业务决策 ：如今，DS和AA有独特机会推动业务决策，并在组织的价值链中带来一致的价值主张。
- 业务和技术决策者 ：制药商业分析领导者正学习利用DS和AA创造并抓住新机会，组织正从传统思维向数据驱动思维转变，领导者对DS和AA的理解不断加深