Use of open pharmaceutical data for competitive intelligence in the form of automated reporting

Tato diplomová práce se zabývá využitím nástrojů Business Intelligence (BI) a Competitive Intelligence (CI) pro analýzu otevřených dat od Státního ústavu pro kontrolu léčiv (SÚKL) s cílem vytvořit automatizovaný reporting farmaceutických údajů. Teoretická část se věnuje klíčovým pojmům, jako jsou otevřená data, Business Intelligence (BI) a Competitive Intelligence (CI), a zároveň představuje osvědčené postupy pro návrh reportingových řešení. Dále definuje Key Intelligence Topics (KIT) a Questions (KIQ), které jsou nezbytné pro cílenou analýzu dat. V neposlední řadě popisuje datové zdroje, nástroje pro jejich zpracování a návrh vhodné datové architektury pro implementaci reportingu. Praktická část se zaměřuje na implementaci reportovacího řešení v Power BI, přičemž zpracování a automatizovanou extrakci dat zajišťuje Python skript nasazený ve službě Azure Cloud Functions. Data jsou uložena v cloudovém prostředí Azure, což zajišťuje škálovatelnost a efektivitu případného rozšíření řešení. Práce detailně popisuje celý vývojový proces, včetně návrhu, vytvoření testovací verze a nasazení do cloudového prostředí. Výsledkem práce je interaktivní reportovací nástroj poskytující přehled o trendech předepisování a výdeje léčiv v České republice. Práce ukazuje, jak lze využít cloudové technologie a Business Intelligence k analýze konkurenčního prostředí prostřednictvím otevřených dat. Ačkoliv je primárně zaměřena na farmaceutický sektor, navržené metody a postupy jsou aplikovatelné i v dalších odvětvích.

This thesis explores the use of Business Intelligence (BI) and Competitive Intelligence (CI) tools for analyzing open data from the State Institute for Drug Control (SÚKL) to develop an automated pharmaceutical data reporting system. The theoretical part focuses on key concepts such as open data, Business Intelligence (BI), and Competitive Intelligence (CI) while also presenting best practices for designing reporting solutions. Additionally, it defines Key Intelligence Topics (KIT) and Questions (KIQ), which are essential for targeted data analysis. Furthermore, it describes data sources, processing tools, and the design of a suitable data architecture for implementing the reporting system. The practical part is dedicated to the implementation of the reporting solution in Power BI, with data processing and automated extraction handled by a Python script deployed in Azure Cloud Functions. The data is stored in the Azure cloud environment, ensuring scalability and efficient expansion of the solution. The thesis details the entire development process, including design, creation of a test version, and deployment to the cloud environment. The outcome of the thesis is an interactive reporting tool that provides insights into trends in prescription and dispensation of medications in the Czech Republic. The study demonstrates how cloud technologies and Business Intelligence can be leveraged to analyze the competitive landscape using open data. While primarily focused on the pharmaceutical sector, the proposed methods and approaches are applicable in other industries as well.