21 世纪初，我刚开始从事医药数据领域的工作时，现场团队主要关注三种类型的数据：销售、处方和每周数据。但如今，他们需要这三种数据以及全新的层级和从属关系数据子集，以驾驭日益庞大的复杂医疗系统。
当然，仅仅将更多数据投入到组合中并不能使精准定位变得更容易。当销售代表掌握的信息过多时，数据就变得无法采取行动。随着数据点的增多——以及组织内数据消费者的增多——一切都在于在客户参考数据的简单性和复杂性之间找到适当的平衡。
不同的利益相关者需要不同的观点
医疗保健系统正在不断重组和整合。我们看到医疗保 欧洲赌博数据 健组织 (HCO) 与其他 HCO 有关联，而有些则直接隶属于综合交付网络 (IDN)。医疗保健专业人员 (HCP) 与多个团体和医院有关联。甚至 IDN 母公司本身也有一个子公司系统，它有自己的一套关联或与完全独立的系统建立合资伙伴关系。
氢键结构
虽然了解这种粒度级别很重要，但并非组织中的所有利益相关者都想要了解所有细节，他们可能只关心 IDN 系统顶部的汇总数据。大客户管理 (KAM) 和传统销售代表有不同的偏好，家庭办公室用户也是如此，他们可能只想查看 HCO 活动的汇总。
这就是为什么Veeva OpenData和Veeva Network提供扁平化层级结构的选项，通过识别属于 HCO 的所有 HCO 和 HCP，无论层级结构有多少。这种捆绑还使客户能够根据用户的业务需求灵活地创建新的层级结构 - 例如，为现场团队提供简化且相关的汇总，概述主要从属关系的强度。在这种情况下，他们不会得到一张一目了然的庞大而复杂的组织地图，而是确切地知道该与谁交谈。
理解影响力的科学
当拜耳寻找供应商提供层级和从属关系数据时，企业数据管理团队考虑了两个关键标准。首先是数据的流动性，即数据能否跟上不断变化的市场，因为医生的从属关系在不断变化。其次，拜耳希望供应商能够很好地理解层级和从属关系数据的构成要素。