预测早期管道资产时,制造商分析数据有限预测模型在这一开发阶段一般高层次,市场分割粗和典型的年时粒度
药发前2-3年 商业预测经历巨变 细节 复杂性 时间粒度数据流从流水变大枢纽临床数据提供对效果与效果的新洞察力必威手机APP竞争者、市场调查显示关键舆论领袖和保健专业人员如何看待并开例产品、建立定价模型并建设营销运动
关键时间窗口中,数十个实战源将被用于预测病人口数、比例类数、摄取率和持久性并进行监管支付者评估所有这些信息都需添加到预测中,往往需要重新配置整个模型结构同期商业预测还需要提高分辨率-粒子化市场分治和从逐年向逐月更详细可见度转换发射窗口预测分布广度高可见度 遍历数十队 直达C-Siti这是因为在这个三年窗口中精确预测关键整体启动成功
随着预测细节和复杂性的增加,药厂预测者往往难以跟上如果预测不够详细,团队将创建`侧面模型',深入预测的具体部分常分层系统使用老数据与主预测不匹配, 并可能导致信息流到关键决策人手中产生一些不必要的障碍和风险,包括:
- 闲置有值相关数据.表示预测者必须重做研究,为预测过程增加时间、成本和努力
- 混淆数据冲突.即便数据由团队共享,个人研究方法和分析偏差可能导致预测冲突
- 缺乏一致性.相似研究项目由多组执行,但每种项目使用不同方法和数据集,结果难以调和
- 挑战版本控制.单个团队继续更新模型新数据捕捉工作,不与组织其余部分分享最新版本
缺少共享离线模型和跨队新数据分析的正式流程代价高昂并适得其反。再者,当预测偏差或数据自相矛盾时,它可能导致向任一方向投出极不精确的预测,从而击沉本来有希望的市场启动
近些年来我们已经看到数例药厂依赖倾斜市场预测
制造厂商无法理解充值对产品的普遍需求量, 以及从其他治疗方法转换的病人数,发现错误后,品牌团队用数月调和预测与大相径庭的'事实'数据以确定预测出错的确切原因和响应方式
另一例中,制造厂商提出了一套过于乐观的假设,预测开方率比合理率高得多。出错是由于侧模型没有正确融入主预测模型简单转录问题导致制造商严重错报收入预测,并引起供应链冲突以及华尔街不信任问题
画Google文档启发
可我们如何避免这类问题并保持信息可用并更新预测者集合不同数据源并开放预测允许他人集成自己的数据时,它创建了我们所称的“单一事实源 ” — — 并大大提高未来可靠详细预测的潜力。
此类数据管理在许多其他数据共享环境中很常见曾使用Google Docs编辑共享文档者将识别单文档更新并共享的价值每一次更新时,每个人都立即看到更新简单解决联合问题的方法 即“旁模式”和老式不精确数据 并同时为每个人提供透明化控制
软件平台允许多用户同时实时编辑文件,使这类协作改变组织范式即少生成摘要报告和其他脱机文件所有事物都实时化,所以`提交'、'输出'、'老版'和'人工合并'都没有必要
设计启发IQVIA预测地平线平台化
我们努力把实时多用户协作范式带入商业预测预测地平线工具提供单工具进行所有预测分析并嵌入每个团队预测模型技术帮助公司搭建各种筒仓-全球预测者、国家子公司、高层管理者等-实时存取代表最新思维的单一事实源
无人像我们所有者一样智能
是什么令平台如此不同预测地平线同时支持多用户实时修改同一种假设表示你的流行病学团队可以更新 关于持久度和卡普兰-梅耶曲线的假设 市场分析团队则改变基础研究的定价估计启动期间 多队间协调需求 在产品生命周期余下部分是无与伦比的
对于那些习惯提交者、前置锁或其他过时概念者来说,这是一种刷新范式的改变预测不再任意日期固定,而成为最新资料动态反射预测合并自动完成,组织每个角落即时提供最新数据预测者也可以选择保留预测私有版同时调整 — — 如创建新场景 — — 并准备时与适当的利害相关方分享
终于,我们还在预测时间粒度上 做了大规模步变用户可以选择任何格式输入数据-月度、季度或年度-并在某些情况下每日或周报预测上下滚动数字 保持所有级别一致这对于启动至关重要, 因为模型需要预测更详细层次 销售数据开始输入
关键三年窗口中所有启动团队都具有相同的广目标-支持最成功的市场启动采用预测平台允许这些团队实时协作是确保更无痛更精确产品发布的最佳方式
深入了解预测精度方法来或联系我们ForecastHorizon@iqvia.com.
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预测早期管道资产时,制造商分析数据有限预测模型在这一开发阶段一般高层次,市场分割粗和典型的年时粒度
药发前2-3年 商业预测经历巨变 细节 复杂性 时间粒度数据流从流水变大枢纽临床数据提供对效果与效果的新洞察力必威手机APP竞争者、市场调查显示关键舆论领袖和保健专业人员如何看待并开例产品、建立定价模型并建设营销运动
关键时间窗口中,数十个实战源将被用于预测病人口数、比例类数、摄取率和持久性并进行监管支付者评估所有这些信息都需添加到预测中,往往需要重新配置整个模型结构同期商业预测还需要提高分辨率-粒子化市场分治和从逐年向逐月更详细可见度转换发射窗口预测分布广度高可见度 遍历数十队 直达C-Siti这是因为在这个三年窗口中精确预测关键整体启动成功
随着预测细节和复杂性的增加,药厂预测者往往难以跟上如果预测不够详细,团队将创建`侧面模型',深入预测的具体部分常分层系统使用老数据与主预测不匹配, 并可能导致信息流到关键决策人手中产生一些不必要的障碍和风险,包括:
- 闲置有值相关数据.表示预测者必须重做研究,为预测过程增加时间、成本和努力
- 混淆数据冲突.即便数据由团队共享,个人研究方法和分析偏差可能导致预测冲突
- 缺乏一致性.相似研究项目由多组执行,但每种项目使用不同方法和数据集,结果难以调和
- 挑战版本控制.单个团队继续更新模型新数据捕捉工作,不与组织其余部分分享最新版本
缺少共享离线模型和跨队新数据分析的正式流程代价高昂并适得其反。再者,当预测偏差或数据自相矛盾时,它可能导致向任一方向投出极不精确的预测,从而击沉本来有希望的市场启动
近些年来我们已经看到数例药厂依赖倾斜市场预测
制造厂商无法理解充值对产品的普遍需求量, 以及从其他治疗方法转换的病人数,发现错误后,品牌团队用数月调和预测与大相径庭的'事实'数据以确定预测出错的确切原因和响应方式
另一例中,制造厂商提出了一套过于乐观的假设,预测开方率比合理率高得多。出错是由于侧模型没有正确融入主预测模型简单转录问题导致制造商严重错报收入预测,并引起供应链冲突以及华尔街不信任问题
画Google文档启发
可我们如何避免这类问题并保持信息可用并更新预测者集合不同数据源并开放预测允许他人集成自己的数据时,它创建了我们所称的“单一事实源 ” — — 并大大提高未来可靠详细预测的潜力。
此类数据管理在许多其他数据共享环境中很常见曾使用Google Docs编辑共享文档者将识别单文档更新并共享的价值每一次更新时,每个人都立即看到更新简单解决联合问题的方法 即“旁模式”和老式不精确数据 并同时为每个人提供透明化控制
软件平台允许多用户同时实时编辑文件,使这类协作改变组织范式即少生成摘要报告和其他脱机文件所有事物都实时化,所以`提交'、'输出'、'老版'和'人工合并'都没有必要
设计启发IQVIA预测地平线平台化
我们努力把实时多用户协作范式带入商业预测预测地平线工具提供单工具进行所有预测分析并嵌入每个团队预测模型技术帮助公司搭建各种筒仓-全球预测者、国家子公司、高层管理者等-实时存取代表最新思维的单一事实源
无人像我们所有者一样智能
是什么令平台如此不同预测地平线同时支持多用户实时修改同一种假设表示你的流行病学团队可以更新 关于持久度和卡普兰-梅耶曲线的假设 市场分析团队则改变基础研究的定价估计启动期间 多队间协调需求 在产品生命周期余下部分是无与伦比的
对于那些习惯提交者、前置锁或其他过时概念者来说,这是一种刷新范式的改变预测不再任意日期固定,而成为最新资料动态反射预测合并自动完成,组织每个角落即时提供最新数据预测者也可以选择保留预测私有版同时调整 — — 如创建新场景 — — 并准备时与适当的利害相关方分享
终于,我们还在预测时间粒度上 做了大规模步变用户可以选择任何格式输入数据-月度、季度或年度-并在某些情况下每日或周报预测上下滚动数字 保持所有级别一致这对于启动至关重要, 因为模型需要预测更详细层次 销售数据开始输入
关键三年窗口中所有启动团队都具有相同的广目标-支持最成功的市场启动采用预测平台允许这些团队实时协作是确保更无痛更精确产品发布的最佳方式
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随着预测细节和复杂性的增加,药厂预测者往往难以跟上如果预测不够详细,团队将创建`侧面模型',深入预测的具体部分常分层系统使用老数据与主预测不匹配, 并可能导致信息流到关键决策人手中产生一些不必要的障碍和风险,包括:
- 闲置有值相关数据.表示预测者必须重做研究,为预测过程增加时间、成本和努力
- 混淆数据冲突.即便数据由团队共享,个人研究方法和分析偏差可能导致预测冲突
- 缺乏一致性.相似研究项目由多组执行,但每种项目使用不同方法和数据集,结果难以调和
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缺少共享离线模型和跨队新数据分析的正式流程代价高昂并适得其反。再者,当预测偏差或数据自相矛盾时,它可能导致向任一方向投出极不精确的预测,从而击沉本来有希望的市场启动
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另一例中,制造厂商提出了一套过于乐观的假设,预测开方率比合理率高得多。出错是由于侧模型没有正确融入主预测模型简单转录问题导致制造商严重错报收入预测,并引起供应链冲突以及华尔街不信任问题
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我们努力把实时多用户协作范式带入商业预测预测地平线工具提供单工具进行所有预测分析并嵌入每个团队预测模型技术帮助公司搭建各种筒仓-全球预测者、国家子公司、高层管理者等-实时存取代表最新思维的单一事实源
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是什么令平台如此不同预测地平线同时支持多用户实时修改同一种假设表示你的流行病学团队可以更新 关于持久度和卡普兰-梅耶曲线的假设 市场分析团队则改变基础研究的定价估计启动期间 多队间协调需求 在产品生命周期余下部分是无与伦比的
对于那些习惯提交者、前置锁或其他过时概念者来说,这是一种刷新范式的改变预测不再任意日期固定,而成为最新资料动态反射预测合并自动完成,组织每个角落即时提供最新数据预测者也可以选择保留预测私有版同时调整 — — 如创建新场景 — — 并准备时与适当的利害相关方分享
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