In questo 2021 sicuramente le case farmaceutiche sono le grandi protagoniste. La necessità di far fronte ad una pandemia mondiale e di arginare una delle crisi economiche e sociali più importanti degli ultimi decenni ha  innalzato il livello di interesse per questo settore portando con se molti nuovi investimenti ( basti pensare agli accordi che l’UE ha preso con alcune multinazionali del settore). Ma se da una parte ci sono i fondi e la voglia di progressi a ritmi elevati, dall’altra, l’introduzione di tecniche innovative come, l’Ai, Machine Learning e l’utilizzo in generale dei Big Data stenta a prendere campo.

Secondo un sondaggio condotto su 1200 aziende a livello mondiale infatti, oltre il 60% di esse sono state identificate come “principianti” rispetto all’utilizzo di strumenti legati all’Intelligenza Artificiale.

In realtà l’AI  è in grado di ricoprire un ruolo molto importante nell’ambito farmaceutico: ad esempio grazie alle analisi predittive è possibile riconoscere preventivamente i sintomi di una malattia, identificare i potenziali pazienti o ottimizzare le prescrizioni, ma anche portare miglioramenti in termini organizzativi e di ROI ad esempio attraverso all’ottimizzazione della supply chain ed interventi di manutenzione predittiva. Ma può anche aiutare a seguire la GxP compliance grazie a statistiche, analisi e modelli previsionali a supporto dell’azienda per garantire la conformità alle linee guida di riferimento.

 

Dataiku si è occupata di questi temi nell’articolo
👉🏻 “A Day in the Life of a Data Scientist at Pfizer” ⚗️🦠💊🧬

 

Riportiamo di seguito l’ e-book in cui  Dataiku passa in rassegna una serie di casi di studio a dimostrazione dei miglioramenti che l’AI è riuscita a portare all’industria farmaceutica. Pensiamo ad esempio a come possa accelerare la raccolta ed elaborazione delle informazioni mediche, migliorare la disponibilità di dati e cartelle cliniche, semplificare il processo di scoperta di farmaci ma anche di processi in ambito R&S. Una piattaforma di data science end-to-end come Dataiku può aiutare a introdurre questi cambiamenti in modo trasversale nell’organizzazione, guidando la collaborazione e il valore aziendale dal punto di vista delle persone, dei processi e della tecnologia.

 

Guarda il video di Dataiku in cui viene presentata la giornata tipo di un data scientist in Pfizer. Nel video troverai:

Il percorso intrapreso da Pfizer per creare delle data science capabilities e portare valore all’azienda inserendo talenti, tools e tecnologie ( incluso Dataiku)

Il modo in cui la data science può trasformare l’assistenza sanitaria e la fornitura dei farmaci

Esempi dal mondo reale di come i data scientist siano in grado di individuare un problema e definire l’ambito del progetto che porterà alla soluzione ( quando adottare un approccio predittivo o descrittivo, ad esempio)

Come il team di data scientist utilizza dataiku come parte integrante del suo workbench di analisi per collaborare a progetti di dati per tipo di utenti

Approfondimenti da BNext:

Prevenire l’abbandono dei clienti: le churn analysis in Niky

Le churn analysis sono analisi avanzate dei dati che non solo offrono una previsione della tendenza all’abbandono da parte dei clienti, ma consente di trarre efficaci strategie per migliorare la Customer eXperience.

Customer churn rate: tecniche e strumenti per capire quando un cliente se ne vuole andare

Customer churn rate, tecniche e strumenti per capire quali sono le cause che portano un cliente a cercare alternative

Churn analysis, cos’è e a cosa serve

In cosa consiste la churn analysis e per quale motivo le analisi predittive rivestono un ruolo fondamentale

Niky Analytics, analisi avanzate dei dati per il Retail Marketing

Gli analytics nel retail: Niky Analytics per migliorare l’esperienza del cliente, aumentare le vendite e ottimizzare le operations

Dataiku: le novità della release 9

Dataiku, tante novità. Le energie si concentrano sul processo di trasformazione e analisi del dato e sulla collaborazione con altri tool, come Tableau

Predictive Analytics nel Retail marketing, i casi d’uso

Retail marketing, i casi d’uso delle predictive analytics. Alcuni esempi applicativi delle analisi predittive nell’ambito del Retail marketing

Retail Analytics, la Data Science applicata al settore del commercio

Cosa sono i Retail Analytics, a cosa servono e per chi sono utili. Scopri come sfruttare al meglio la Retail Data Analysis

denodo: quando la Data Virtualization fa la differenza

La data virtualization è trasversale e può fare la differenza in quelle situazioni in cui i dati sono su diverse fonti da integrare

Le analisi di coorte integrate in Niky, la piattaforma di Customer Analytics di BNova

Nelle analisi di coorte integrate in Niky puoi osservare l’evoluzione nel tempo delle coorti acquisendo informazioni di valore per il business

Data Virtualization: a chi porta i maggiori benefici?

I vantaggi e benefici che la Data Virtualization porta in azienda riguardano tutti i data consumer, ciascuno in modo diverso. Vediamo per le diverse funzioni aziendali, quali sono i benefici più evidenti.