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制药巨头GSK是如何成功地从数据中挖掘价值的

制药巨头GSK已经制定了一项数据战略,通过一系列针对特定业务重点的分析计划,从现有数据中挖掘价值。

作者:Thor Olavsrud 来源:企业网D1Net|2020-08-05 09:59

许多想要努力成为数据驱动型的组织最终都难以从数据中获得价值。看似前途无量的概念分析最终被证明无法在生产中实现规模化,而技术平台也并不总是完全成熟的,要想从数据中获得真正的影响,往往需要对人们跨一系列学科和职能的工作方式进行根本性的改变。

对GSK公司来说,一个基于近期的优先事项和基于价值创造的数据战略已被证明是避免此类问题的关键,使得这家制药巨头能够建立必要的流程和技术基础,迎接更大胆的转型举措,并最终获得竞争优势。这一战略于2018年推出,被称为“Value Strikes”,并于2019年开始产生成效,通过了一系列先进的用例分析,帮助GSK获得了CIO 100的IT卓越奖。

“‘Value Strikes’项目是加快我们企业数据和分析雄心的一种方式,”GSK技术战略与绩效高级副总裁Jen Baxter表示。“每个被称为‘Value Strikes’的用例都利用了我们现有的数据,在帮助我们实现战略重点的同时还提供了显著的短期损益和现金价值。与此同时,这些经验还有助于在整个组织内锻炼我们的人员和技术能力。”

Baxter表示,该项目成功地展示了GSK是如何使用一种结构化的方法来定义人工智能所能够带来的机会,孵化解决方案,并有效扩展它们的。

“我们现在正在扩大一些精选案例,以便在我们的运营活动中能够嵌入和系统化一些我们的数据和分析,”Baxter说。“说起来容易做起来难,但我们正在取得巨大的进步,而且看到了团队和个人都在学习,这很了不起。”

一种实用的数据转型方法

该公司最成功的“Value Strikes”案例之一涉及到了库存。GSK的供应链分析团队部署了一套新的数字和分析工具,重点关注于能够减少公司供应链库存的机会。这套新工具包括了数字价值流图、安全库存优化器、库存走廊报告和规划座舱。

“制药的供应链--从原材料到客户--都极其复杂,”GSK供应链分析主管Shankar Jegasothy表示。“我们希望利用我们的数据来更好地展示我们的端到端供应链,然后使用预测和说明性的分析来指导有关库存和计划的决策。该项目旨在通过不断增加的复杂性来传递价值,无论是从政策遵循还是到全面的供应链设计优化。”

GSK在应付款分析方面也取得了进一步的成功,该公司设计了新的分析工具,能够提高发票和采购订单与协议条款的合规性,这将有助于合同的重新谈判,使条款与当地市场和行业的最佳实践相一致。

公司在几个月内就完成了库存和应付价值的概念证明和孵化,并开始在整个业务中扩大它们。

“我们的方法是利用数据和分析来解决一些最紧迫的业务挑战,而不是孤立地开发算法和技术,”Baxter说。“我们通过与我们的执行团队合作,确定可能通过高级分析得到答案的关键业务问题,从而选择了每一个价值目标。”

建立基础

为了从以前孤立的数据中捕捉和提取洞察力,GSK的数据科学家开发了两个平台:一个是将所有企业数据集成到一个系统中,并不断的向算法实时提供最新数据的数据供应平台;另一个是用于支持决策的每个用例的可视化平台。

数据科学家利用业务和终端用户的输入开发了这两个平台。

“项目的很大一部分工作都花在了能力建设上,”Baxter说。“我们必须设计新的业务流程或调整现有的业务流程,以整合新的工作方式。这些工具不是作为一次性的解决方案而设计的,而是作为一个不断开发的产品,能够持续满足不断变化的业务环境,并在未来继续交付价值。”

每个value strike项目都使用了敏捷的、基于sprint的方法,从目标最小可行产品(MVP)开始。其想法是在小规模上证明价值,收集反馈,并利用这些信息来加快开发和部署的速度。

“我们花了两周时间制作了我们的第一张数字价值流图,这是为一个存货单位制作的。然后,我们在四天内添加了该品牌剩余的SKU,最后又在一天内为一个完全不同的品牌添加了SKU,”Jegasothy说。

事实证明,组建一个由业务专家、数据科学家和技术专家组成的跨职能团队是平台成功的关键。

“这种技能组合的呈现意味着我们可以快速地解决问题并收集反馈,”Jegasothy说。“例如,我们不必等待完美的数据来获取价值--通过结合先进的分析技术和数据专业知识,我们甚至可以从稀疏的数据中挖掘出洞察力。”

Jegasothy表示,“Value Strikes”项目帮助GSK在第一年就发现了大量价值机会,包括库存过剩预防、库存政策调整、突出和解决交付周期长和波动性大的领域能力,等等。

“供应链组织已经验证了其全部的价值潜力,”Jegasothy说。“除了财务方面的影响,规划师和供应链管理人员最近也被赋予了数据驱动的洞察力,并看到了可能的艺术。”

数据驱动的注意事项

对于希望帮助自己的组织从数据中获得更多价值的IT或分析领导者,Baxter提供了五条建议:

业务价值为王。数据和分析不是目标。它们仅仅是业务优先事项的推动者。“确保你能够清晰地表达和跟踪你的价值交付,而不仅仅是你的活动,”Baxter说。

让组织参与进来。投资于构建团队和用户的能力,并确保所有的新流程都有完整的文档记录。“可以说,大约10%的努力是在算法上,20%在技术上--剩下的70%是在行为改变上,”Baxter说。

建立对工具的信任。数据和分析的完全透明是在新工具中建立起信任的关键,Baxter表示。使用户能够以最细粒度的形式浏览数据,并探索可以如何将数据链接到高层洞察力的仪表板上,在GSK内部是最具吸引力的。

鼓励并管理开发请求。越来越多的特性请求证明了工具正在被组织所使用,但是它们也很快就会让开发人员不堪重负。“这些请求应该被记录下来,并根据业务价值和工作量进行优先排序,这样项目才能继续为自己买单,”Baxter说。

记住,你正在构建一种能力,而不是工具。“这些不是静态的分析,”Baxter说。“它们也在不断发展,这就需要合适的人才和技能来持续发展并进行管理。”

【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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