Ein Pharmamarkt in einer Datenbank: Produkte, Apotheken, Preise und Bewertungen.
Deutsches Pharmaunternehmen.
- 6
- unabhängige Datenpipelines
- Hunderte
- Apotheken mit ihren Angeboten
- Zehntausende
- historische Preisdatensätze
- Datenpipelines
- Analysedatenbank
Bilder zur Illustration, mit KI erstellt. Die Projekte und ihre Ergebnisse sind real.
Ausgangslage
Die Marktdaten lagen in mehreren Branchenquellen mit unterschiedlichen Formaten. Sie von Hand zusammenzutragen dauerte lange, und sobald sie vorlagen, waren sie schon veraltet.
Was wir entwickelt haben
Eine Datenplattform mit je einer Pipeline pro Themenbereich, die Produkte, Apotheken, Varianten, Bewertungen und Preise aus strukturierten Quellen in eine zentrale Datenbank überführt.
Was das System leistet
- Tausende Produkte mit ihren Merkmalen
- Präsenz in Apotheken und apothekenspezifische Preise
- Preisänderungen werden fortlaufend gespeichert, nie überschrieben
- Kundenrezensionen und Sternebewertungen
- Kleinere Aktualisierungen unter der Woche, einmal pro Woche ein vollständiger Abgleich
- Jeder Lauf einer Pipeline wird zur Überwachung protokolliert
Das Ergebnis
Der Fachbereich analysiert Preise, Positionierung, Präsenz in Apotheken und Kundenstimmung mit aktuellen Daten und hat dabei die vollständige Preishistorie im Blick.
Neue Quellen werden als Module angebunden, ohne den Kern anzutasten.
Technische Umsetzung
Python-Pipelines auf REST- und JSON-Schnittstellen, eine relationale SQLite-Datenbank und zeitgesteuerte Läufe.
Unser Beitrag
Konzept, Architektur und Entwicklung, mit klar geregelten Urheber- und Nutzungsrechten für den Kunden.
Technologien
- 6 zeitgesteuerte Pipelines
- Python
- REST APIs
- SQLite