药品从上市起就产生业务数据流，从药品生产、商业公司配送、医院药店进货、医生处方推荐到最后患者取药，不同业务中产生不同形态的数据。在整个数据流中实际上有三大数据——交易数据、主数据、关系维护型数据。交易数据主要由ERP系统中的发货数据和渠道流向系统中的流向数据两部分组成；主数据包括产品主数据、代表主数据、经销商主数据、代理商主数据、服务商主数据、医院主数据、门店主数据、医生和药师的主数据等，各类主数据和我们的业务形态息息相关；关系型数据有授权和协议、渠道政策、人岗关系、产品各维度价格关系、客户关系和行为等。

所以数据流的掌握和分析非常重要，特别是终端流向数据，是企业掌握现状、调整营销策略的重要依据。通过对药品流向数据采集和分析，帮助医药企业落实渠道监管，掌握销售达成、发现终端异常等等。总之流向数据的管理是医药企业营销体系的核心，属于营销体系的基础建设。

市场上的流向服务商推出新一代AI智能流向管理系统，真正助力企业解决市场3大难点——历史销量统计、现在的业绩计算以及往后的市场开拓。

1、AI技术获取海量大数据作系统支持

基于AI可视化采集器和ElasticSearch分布式大数据存储器，自动化将海量医药行业大数据进行导入、索引、分布式存储，帮助药企建立一套带标识、唯一、准确的数据标准平台，能够近实时性进行检索，涵盖了客户名称、省市区县、具体地址、经纬度、属性等20多个字段，成为多维度营销资源基础。

2、AI智能灵活采集

采用第三代大数据平台的Streaming计算引擎加速数据计算，具备高吞吐量、高效批处理、容错以及交互查询的特性，支持从多种数据源采集数据，灵活结合AI智能采集系统与DDI流向采集系统实时数据采集，数据端到端的延迟在数秒之内，且支持数据定时、断点采集，降低服务器负载。决策易内置的驾驶舱监控功能，有效帮助透明化数据收集、操作流程，让数据采集可视可控，并且，DDI系统运行时，只需3分钟就能完成上百万数据的采集。

3、AI技术融合清洗匹配

利用NLP+RPA+AI进行机器理解与规则定义，解释人类写作、说话方式，基于大数据、知识图谱、机器学习、语言学等技术和资源，形成机器翻译、深度问答、智能对话等具体应用系统。并对数据自动执行清洗、摘要、翻译、识别、组织、构建、匹配，即可完成大批量数据的清洗、纠正和转换。

4、AI智能全覆盖数据审核

AI技术整合结构化与非结构化数据，实现全流程监管，多重校验机制，确保主数据正确率高达99.5%，一旦发现异常数据即刻预警并追溯其来源，提高数据可靠性。

5、AI智能多维度数字化分析

系统支持HIVE+IMPALA+SPARK，常用的挖掘算法模型集成，可通过参数配置直接使用，利用多维和智能钻取技术，对企业实际经营状况进行深层次挖掘分析，自动生成各维度报表供管理层实时即席查询。移动端智能体验轻量化，随时掌握市场覆盖率以及终端贡献量，核心指标及绩效一目了然。

以上流向系统针对医药健康行业流向数据特点，实现基础数据维护，主数据管理，业务数据采集、清洗、展现，数据分析，行业返利和代表费用结算等环环相扣、层层升级、聚焦核心，帮助企业发现空白市场，深耕现有市场，完善销售管理制度，真正成为“大数据”而非“数据大”。