7 August 2025
Herausforderung
Im stark regulierten und wettbewerbsintensiven Umfeld der Pharmaindustrie ist die Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger und zugänglicher Daten zu treffen, entscheidend für die Aufrechterhaltung operativer Exzellenz und die Förderung von Innovation. Ein führendes Pharmaunternehmen startete ein Projekt zur Transformation seiner Datenplattform mit dem Ziel, die Informationsqualität zu verbessern, den täglichen Betrieb effektiver zu unterstützen und eine innovativere Datenkultur zu fördern. Im Mittelpunkt der Initiative stand die Einführung von Microsoft Fabric als Grundlage für eine neue analytische Architektur.
Lösung
Das Ziel des Projekts war es, das bestehende Data Warehouse des Unternehmens vollständig zu überarbeiten, um eine moderne, skalierbare und sichere Basis zu schaffen. Der Ausgangspunkt war komplex und brachte erhebliche technische sowie organisatorische Herausforderungen mit sich. Eine der größten Hürden war die Notwendigkeit, eine Vielzahl komplexer Datenquellen – darunter ein Oracle-basiertes ERP-System (JD Edwards) – in die Microsoft-Fabric-Umgebung zu integrieren. Dies erforderte einen hohen technischen Aufwand, um Konsistenz und Qualität über alle integrierten Daten hinweg sicherzustellen. Zudem befand sich die Plattform selbst noch in der Entwicklung, was durch häufige Updates die Stabilität beeinflusste und eine kontinuierliche Anpassung notwendig machte. Schließlich sah sich das Unternehmen mit einer mangelhaften Datenqualität in den Quellsystemen konfrontiert, die historisch durch ungenaue Berichterstattung verzerrt war – was den Transformationsprozess zusätzlich erschwerte.
Vorteile
Die Transformation brachte erhebliche Verbesserungen in der Art und Weise, wie das Unternehmen seine Daten verwaltet und nutzt. Einer der bedeutendsten Vorteile war die Schaffung einer zentralisierten und verlässlichen Datenplattform – einer einzigen Quelle der Wahrheit („Single Source of Truth“), die mehrere fragmentierte und oft widersprüchliche Systeme ersetzte. Dadurch wurde ein konsistenteres und verlässlicheres Reporting im gesamten Unternehmen ermöglicht. Ein weiterer wichtiger Vorteil war die Beseitigung von Informationssilos. Die neue Architektur erlaubte eine effiziente Querverknüpfung von Daten aus unterschiedlichen Systemen, förderte ein ganzheitliches Verständnis des Geschäfts und erleichterte die Identifikation von Chancen und Risiken.
Darüber hinaus brachte die Einführung von Self-Service-Modellen mit Power BI den Fachbereichen mehr Autonomie und Agilität, sodass sie eigenständig Daten analysieren und schnell für sie relevante Erkenntnisse gewinnen konnten. Schließlich gewann das Unternehmen eine skalierbare, moderne Plattform, die nicht nur aktuelle Initiativen unterstützt, sondern auch für zukünftige analytische Anforderungen ausgelegt ist.
Statistiken
70%
weniger
Aufwand für Analysen von Umsatz vs. Aktivitäten
40%
weniger
Aufwand für die Erstellung neuer Modelle
Praktische Anwendungen
-
Analyse interner und externer Verkaufszahlen
-
Analyse von Besuchen bei Ärzten und Apotheken
-
Überwachung der erfüllten Vertragsleistungen
-
Beobachtung neuer Geschäftsmöglichkeiten und deren Umsetzung
-
Überwachung der Zielerreichung von Vertriebsmitarbeitern
Beispiele
Mit der neuen Lösung können Führungskräfte sofort basierend auf Datenerkenntnissen handeln. Wenn beispielsweise ein Vertriebsmitarbeiter zehn offene Leads hat, bei denen sich seit über 60 Tagen nichts bewegt hat, kann die Führungskraft direkt eingreifen, um die zugrunde liegenden Probleme zu verstehen und den Prozess zu entblockieren. Bei einer Produkteinführung lässt sich analysieren, in welchen Ländern die besten Verkaufszahlen erzielt werden – was strategische Marktentscheidungen erleichtert. Ebenso können Teams, wenn 50 Leads nicht konvertiert wurden, die Ursachen untersuchen und ihre Kundenansprache entsprechend anpassen. Zusätzlich ermöglicht der Zugriff auf Verkaufsdaten nach Produkt und Kategorie ein verbessertes Portfoliomanagement: Strategische Entscheidungen wie das Fördern wachstumsstarker Produkte, das Auslaufenlassen leistungsschwacher Artikel oder die Neupositionierung rückläufiger Angebote werden datenbasiert unterstützt.