如何借助AI驱动的分析从患者、临床、现实世界数据中释放强大的业务见解?
来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-07-09
商业效益
借助基于AI的分析,以新的速度轻松地分析购买趋势和处方趋势。混合来自多个行业的处方数据,因此品牌商可以分析处方广泛的药物的专业领域,医疗状况和患者人群。由机器学习提供支持的自动化分析利用所有可用数据来揭示为什么性能指标发生了变化,从而缩短了从洞察到行动的时间。
销售情报
通过语音和自然语言支持的自助应用程序提高销售团队的效率和效率,部署对话式AI数据助手以提高商业现场团队的效率和效力,这些数据助理可让销售代表随时随地访问分析和制定趋势,从而帮助销售代表定制与医生的互动。
营销分析
通过使用自动机器学习分析商业和市场数据来优化营销渠道组合,汇总和分析行业来源的处方数据,使商业团队可以详细了解护理人员的处方行为,与高级分析协作,以建立预测处方行为的倾向模型,以塑造未来的结果。
供应链管理
借助AI驱动的分析,可即时了解供应链绩效,以快速识别和解决潜在问题,监控智能快速决策所需的KPI更改,并确保有足够的产品可满足需求,临时数据探索和交互式可视化使分发经理可以实时了解库存操作,因此他们可以采取措施来提高性能,降低成本并程度地降低风险。
BI,数据科学和机器学习市场的增强功能,为何数据和分析应计划采用增强分析以及业务和数据团队将如何受益
1、智能通过自动发现和机器学习获得更快的见解
2、透明通过可解释和可自定义的ML模型建立对AI的信任
3、可扩展跨数据源数十亿条记录的即时响应
突破性的数据生产力和协作
AI驱动的增强分析平台,使业务和数据团队能够以自然语言提问,并自动从所有数据中大规模发现隐藏的见解。
增强分析的市场方向和突破点、从数据中获取价值的关键建议、代表性增强分析供应商分析到2021年,增强分析将成为新购买分析和商业智能,数据科学和机器学习平台以及嵌入式分析的主要驱动力。
使您的数据栩栩如生
您的数据分析工作流程中的瓶颈?从营销到开发再到供应链,制药和生物技术公司在业务的各个方面都经历了无限的增长,商业上的成功现在依赖于利用数据并消除AI时代传统分析工作流程中的瓶颈,获取您的AI驱动的生命科学分析指南,如何帮助将患者,临床和现实世界的数据转化为市场成功,生命科学公司充分利用AI的5大分析用例,组织如何通过自动化和易用性获得大量数据生产力,从而克服分析人员短缺的问题,如何消除阻碍协作分析成功的数据和文化孤岛。
利用AI驱动的数据洞察力为您的商业,开发和生产团队抓住市场机会
共享并采取行动的机器学习和AI驱动的见解时代,当AI辅助的数据洞察力使每个人都可以触及关键答案时,智慧和高效地工作,当您的团队可以快速协作并了解隐藏在您的患者,临床和现实世界数据中的故事时,可以获得市场优势。
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