作为国计民生的重要支柱，正成为“人工智能+”战略落地的前沿阵地。
在这一背景下，传统的数据管理方式已难以满足医药制造行业快速革新的需求。医药企业寄希望于通过“AI＋”、BI等先进技术和工具，实现管理效率与业务质量的双重提升。瓴羊Quick BI作为国产BI工具的代表，对企业数智化有着深厚的经验沉淀。在自然语言对话问数领域率先探索，将大模型与 BI 融合，推出了AI问数助手——智能小Q。这一创新成果，已逐步应用于医药制造业，让数据更具“生命力”，在提高数据质量、提升业务效率等方面，为业务发展提供了强有力的支持。
本文将聚焦于瓴羊Quick BI 在医药制造业 B 端场景的实践，着重阐述智能小Q如何助力医药制造业实现数据获取和分析效率提升，进而赋能企业业务开展和决策。
01 医疗健康遭遇”数据堵车“？
在大多数企业高举“数智化转型”大旗的今天，数据驱动决策已成为企业共识。然而，摆在企业面前的并非只有美好愿景，还有障碍重重，如数据分散、难以整合、分析效率低下。尤其在医疗健康领域，因其复杂多变的信息环境，这些瓶颈表现得更为突出。
数据分散：企业数据孤岛问题，渠道、销售、制造等数据零散存在于多个系统
难以整合：指标管理问题层出，总部领导、部门负责人看的指标各不相同
决策分析效率低：业务数据需求处理流程太长，日周报的报告数据结果不精准
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以医药企业的药品研发项目管理为例，药物研发需要企业以内部立项的形式进行全生命周期管理，在此过程中涉及项目管理、资源投入进度管理、供应商合同及付款管理等一系列需求。如何高效准确地掌握各项目进度以及及时洞察风险？成为药企降本增效的关键举措之一。
然而在传统流程中，业务部门需要协调IT团队取数、清洗、设计、制表，最后才能完成日常例行周月报，每周协调沟通至少10人天，这种低效的数据需求协同方式不仅耗时长、效率低，还容易导致数据指标前后不一致，影响报告的准确性和一致性。
上述场景仅是冰山一角，正是这样一系列经营管理问题推动医药企业亟需一套更智能、更高效的数据分析解决方案，来帮助业务应对日益复杂的市场和灵活多变的业务需求。
02 ”冷”数据变“热”决策
面对医疗行业海量数据的整合难题与效率性需求，企业能不能找准数据、问到数据、理清数据是数据消费的核心问题。基于上述痛点，瓴羊在Quick BI接入DeepSeek、通义千问等大模型能力，帮助企业高效查询与分析数据，并提供切实可行的结合业务场景的落地方案，让沉淀在服务器中的「冷」数据真正流动为驱动业务增长的「热」决策。
在实际场景中，业务人员只需以自然语言形式向智能问数小Q提问，如：“XX项目的当前进度是多少？”智能小Q便能迅速从整理后的数据中提取相关信息，生成直观的数值和可视化图表。这种简单问答的方式不仅简化了数据查询流程、提升了数据获取的效率，还支持数据解读，帮助企业快速理解数据中的问题，辅助业务决策。
03 医药场景落地，撬动业务提效
以某大型医药集团为例，在合作过程中，瓴羊Quick BI团队在调研企业业务场景后发现，该集团60%以上的数据问题来自于数据获取和整合环节，具体表现为：
数据分散：项目经理需频繁登录多个系统以获取所需数据，容易出现人工错误，以及数据不一致等问题。
指标定义烟囱式开发：由于不同系统中的数据标准和定义存在差异，使得数据理解和统一分析困难重重，进一步影响了决策的准确性。
以制药项目管理效率提升为目标，Quick BI团队为该集团打造了一套全面的智能数据分析解决方案。该方案主要包含以下几个关键步骤：
数据集成：利用瓴羊Dataphin数据集成工具，将分散在各个平台上的数据统一汇聚到一个数据仓库中。这一过程确保了数据的完整性和一致性，减少了数据冗余和重复。
数据清洗与预处理：基于Quick BI分析引擎，自动对指标数据定义、格式转换、计算逻辑加工等预处理工作。这一步骤可以有效提升分析数据集质量，为后续分析工作奠定坚实基础。
智能问数：智能小Q能够理解用户的自然语言查询，并快速从分析数据集中提取相关信息，生成结构化的明细或图表、解读。这种方式大大简化数据查询流程，提高数据获取的效率和准确性。
在方案实施上，该集团医药研发部门在项目进度和合同信息问数的落地场景中，面对 7张表 的 100+字段，经过 80+ 业务常用问题测试 得到 95%+ 的问数准确率结果。
某次，医疗研发部突然接到管理层紧急任务：周五下班前提交某抗肿瘤新药III期临床试验分析报告，需涵盖近3个月合作医院患者入组数据、最新合同履约进度（关联目前项目进度评估偏差）。而时间仅剩1天不到。
传统流程中提交数据需求、获取数据、确认数据、协调沟通至少一周时间，恰好智能小Q当时试用场景覆盖相关数据，项目负责人自行查询临床试验结果、将合同按照履约金额分类统计、提取履约风险合同关联的项目研发进度明细，快速生成项目分析报告并绘制成汇报报告，其他时间则是确认并补充项目进展细节内容。
最终，项目组准时提交报告，且数据准确，还补充了关键的试验细节佐证研发效果，报告的充实度得到了管理层的认可。
通过智能小Q的应用，该医药集团显著缩短数据准备时间和周报制作时间，同时业务人员的工作方式也发生了根本性转变——他们不再被动地等待报表实现，而是主动通过智能小Q查询分析数据，体验智能“问数”消费新范式。数据团队则转型为“知识库训练师”，专注于优化企业业务语义和管理知识建设，不断提升系统的问答水平和解读参考价值性。
04 重构数据价值链，让数据成为流动性战略资产
在医疗健康领域，智能问数已帮助企业发现新的数据应用价值。
一方面，智能问数将需求响应机制从传统瀑布式开发流程（需求提报→排期→开发→验收，耗时起步以“周“为单位）升级为即时交互模式，用户通过自然语言输入即可获得实时响应，经人工复核后分钟内输出结果，实现决策提速。
另一方面，智能问数打破了数据孤岛，实现了跨部门的数据共享和普惠。管理层和业务人员都能通过智能交互方式，快速获取所需数据，同时将数据洞察权下沉至业务终端，让数据真正成为驱动管理决策的战略资产。
Quick BI不断探索数智创新在各个行业的纵深落地，联合阿里云AI Stack 推出适用于各行业的智能问数一体机，持续服务更多企业。随着DeepSeek等更多大模型的能力提升，Quick BI的智能化融合能力将不断拓展升级，与企业携手共进，迎接一个由数智化驱动的智能未来！
