"Hvorfor?"
"Det er det spørgsmål, der har tilført os mest værdi," fortæller Yiannis Mallis, der er vice president for global marketing i den danske medicinalgigant, Novo Nordisk.
Det er nemlig udgangspunktet for, hvad der skal komme ud af dataanalysen.
"Vi kender vores branche så grundigt, at vi ofte selv kan stille de kritiske og fremadrettede spørgsmål til baggrund for analyserne, og det giver en god start, når man kender sine præmisser."
Formålet med datagrundlaget er at skabe mere sikkerhed på ledelsesgangen og bedre produkter til Novos kunder, der ofte er diabetespatienter.
"Dataanalyse er et værktøj til at træffe beslutninger. Det er simple beslutninger, om vi skal lancere i et bestemt marked på et bestemt tidspunkt. Eller komplekse spørgsmål som, hvilke lande skal vi investere i over de næste fem år."
"Vi kan give ret sikre bud på udviklingen på kort sigt, men endnu ikke på langt sigt. Men det er ambitionen"
Og dataanalyse i medicinalfirmaet handler i stigende grad om, hvilken effekt beslutningerne har.
"Vi kommer med forslag til, hvad vi ville gøre, hvis vi var i beslutningstagernes sko, baseret på analyserne," siger Yiannis Mallis.
Konstant nye udfordringer
Der er fire hovedområder, hvor dataanalyse bruges i Novo.
Det første område er udvikling, forsøg og patientrelaterede data.
Det bruges desuden til omkostningsanalyser.
Ligeledes benyttes det også i forbindelse med konkurrenter og salg og sidst men ikke mindst i forbindelse med socialøkonomiske spørgsmål, sociale medier og til markedsundersøgelser.
Medicinalverdenen som helhed har været begunstiget af en meget høj vækst, men tingene ændrer sig meget hurtigt i denne branche, og den udvikling vil Novo Nordisk gerne komme i forkøbet, fordi det giver et forspring i forhold til konkurrenterne.
Et af de kendetegn, der er i produktionen af medicin, er store forandringer i kundegrundlaget og i betingelserne.
"I forbindelse med innovation af nye præparater er omkostningerne steget støt i forhold til faldende indtægter fra præparaterne. Det er altså blevet dyrere at udvikle ny medicin. Samtidig er der et krav om nye produkter, for at virksomheden overlever," fortæller han.
Forskellige regler i den globale verden har også betydning for, hvordan markedsføringen foregår. Og der er stor forskel fra land til land.
"De moderne diabetesprodukter bruges eksempelvis meget hyppigere i et land som Tyrkiet end i et land som Tyskland. Det er nok overraskende for mange, og det kræver en omhyggelig planlægning, når vi lancerer et produkt."
Også samfundet, og den måde vi lever på, har stor indflydelse på salg og udvikling.
"Folk bliver ældre, spiser anderledes, lovgivningen ændrer sig, og konkurrencen bliver hårdere," fortæller Yiannis Mallis.
Data er en levende organisme
Analyser af information bruges til at understøtte de fire kategorier.
"Big data er i min bevidsthed et udviklingsforløb. Ofte er resultatet af en big data-løsning, at man hiver informationer ud fra en stor bunke, som man står ved siden af. Andre ser det som en tunnel, man bevæger sig igennem, hvor informationerne kommer i en konstant strøm og bliver mere og mere avancerede. De bedste analyser er således ikke statiske, men dynamiske. Data er et univers, en levende organisme."
Men hvordan fungerer den filosofi i praksis?
Udgangspunktet for at udvikle analyser på disse områder er et meget omfattende datagrundlag, der eksempelvis beskriver sygdomsforløb eller salg. Data, som medicinalindustrien har opsamlet gennem lang tid.
"Men vores egne data kombineres med informationer som økonomi i samfundet eller fra sociale medier for at give mening i en konkret sammenhæng," siger Yiannis Mallis.
"En af de ting, vi har erfaret, er, at analyser kan skyde ualmindelig forkert. Ofte er information helt ubrugelig, hvis man ikke har gennemskuet sammenhængen, de skal bringes i."
"Data er et univers, en levende organisme"
I Novo er udgangspunkt for big data at skabe værdi for virksomheden.
"Første trin i den udvikling er at blive mere effektive i produktionen, så vi kan fokusere på strategi og innovation. I bedste fald kan man se guldklumperne i en fart."
I forbindelse med den effektivisering har rapportering været et område, hvor Novo har brugt big data målrettet.
"Vi genererer hele tiden store mængder af rapporter eller patientanalyser, der er meget omfattende. Ofte på flere hundrede sider. Den proces har vi i dag automatiseret, så det tager ganske få timer, fremfor mange personers daglige arbejde."
Der er ligeledes blevet implementeret data fra tredjepartsvirksomheder i analyserne, så de kan specificeres med geografi, tidsperioder eller forbrug af produkter.
"På den måde kan vi få svar på, hvorfor tingene udvikler sig som de gør. Vi stiller hele tiden spørgsmålet 'hvorfor'."
Krystalkugle-teknologi
Ud fra platformen, der giver svar på fortidens beslutninger, skal Novos eksisterende it-systemer udvikles til at blive et stærkere forudsigelsesværktøj.
"Vi vil gerne have muligheden for at give meget kvalificerede svar på formodninger om fremtiden. Vi kan give ret sikre bud på udviklingen på kort sigt, men endnu ikke på langt sigt. Men det er ambitionen."
En proces, som er svær og måske slet ikke mulig.
"Som jeg ser det, har ingen endnu fundet den gyldne nøgle til at gøre det korrekt. Det er en udviklingsproces, som vi arbejder på at få til at gå op i en højere enhed."
Det mål kræver de helt rigtige folk, der kan samarbejde på tværs af faggrænser.
"Vi har et team, der er sammensat af it-specialister og forretningsstrategiske personer. De skal flette deres viden ind i hinanden, og det arbejder vi på at få til at lykkes, så vores analyser om fremtiden bliver mere præcise," lyder det fra Yiannis Mallis.
Læs også:
Big data-løsning i dansk kommune får borgerne i arbejde
Mød en af magtens mænd indenfor big data-teknologi
