药企常面临药店证照错漏、医院等级标注混乱、数据滞后等痛点,不仅阻碍合规排查,还会导致销售铺货偏离实际、错失市场机会。在清晰、整洁的主数据基础上,再加入高质量的市场数据/情报数据/活动数据/人员数据,则可更好的洞察业务现状、ROI效率、未来潜力。

打开网易新闻 查看精彩图片

药企而言,主数据就像业务运转的“神经中枢”,而健康度评估正是守护这一中枢高效运作的关键服务。

想象一下,若药店证照信息错漏、医院等级标注混乱,不仅会让合规排查陷入困境,还可能导致销售铺货计划偏离实际,甚至因信息滞后错失市场机会——今天为大家分享的主数据健康度评估恰恰能帮您规避这些风险,通过校验数据质量、匹配业务需求,让每一份数据都成为支撑合规、销售、客户维护的可靠依据,真正打通各系统信息壁垒,为业务决策注入“靠谱”动能。

主数据健康度评估需要从两大核心维度展开,先筑牢数据“根基”,再挖掘业务“价值”。

在数据质量维度,会从准确性、完整性、一致性、时效性、唯一性五个角度严格校验,比如确认医院名称与卫健委登记一致、药店必填的“名称+地址+经营状态”无缺失,同时确保同一终端在销售系统和CRM系统中信息统一,避免简称差异造成的混乱。而在业务适配性维度,会聚焦数据能否真正服务业务:看核心业务所需的终端类型是否全覆盖,比如做基层医疗就重点核查诊所、社区卫生服务中心的信息;看不同字段能否联动,像用“证照号+有效期”帮合规部门排查风险;还会确保数据来源和修改记录可追溯,方便后续问题排查。

打开网易新闻 查看精彩图片

有了评估维度,具体执行评估时,我们也需要用“量化+场景”的双重方式让结果更可信。

一方面通过明确公式计算关键指标,比如:

数据准确率=(1-错误字段数/总检查字段数)×100%

✅健康阈值不低于98%

✅业务覆盖率需达到85%以上

✅直观数据呈现健康状况

另一方面会结合真实业务场景测试,比如:

✅合规排查,按“终端类型+省份”统计数量

✅验证数据是否能支撑销售铺货计划

✅让评估结果更贴合实际需求,哪儿有潜力,准准把握机会。

首先,需要建立统一的主数据标准,明确各终端的必填字段、格式要求和更新频率,避免各部门“各录一套”;其次,引入系统自动化校验,在数据录入时就核查证照号格式、地址匹配度,减少人工错误;甚至直接跟优质数据库结合调用,例如未名企鹅终端字典库;设定好高质量底层数据的标准接口出入数据,以支撑公司各项业务的高质量互动和问题件解决;最后,建议固定周期循环,例如日/周/月/季,设定责任部门,联合销售、合规部门排查重复数据和过期信息,确保主数据始终保持“鲜活”,持续为业务赋能。

相对于当前主数据的健康度评估,更重要的是需要有主数据持续优化和改进的方案,以及长期运维流程,持续提升主数据质量。

打开网易新闻 查看精彩图片
打开网易新闻 查看精彩图片
打开网易新闻 查看精彩图片
打开网易新闻 查看精彩图片
打开网易新闻 查看精彩图片

未名企鹅凭借AI数据融合平台,融合湖仓一体、流批一体架构与统一治理能力,具备海量多模态数据高速处理、标准化治理实力,为企业提供全链路数据技术保障。

转眼又是一年,年底复盘一年的业绩,记得把底座的主数据好好盘一盘哦。若您的企业正受数据质量混乱、业务适配不足等问题困扰,亟需夯实决策数据基础,欢迎与未名企鹅联系,获取更加详细和贴身的主数据服务专属解决方案。

记住我们的特色哦,主打一个快+准!

打开网易新闻 查看精彩图片