Benchmark-Analysen in 10 Tagen abgeschlossen
für die Durchführung von Benchmarks
Minute für die Massenbereinigung von Datasets
Region: EMEA
Branche: Gesundheitswesen
Abteilung: Lieferkette
Unternehmenshintergrund:
Die Collaborative Procurement Partnership (CPP) – getragen von vier NHS-Stiftungen – verantwortet drei zentrale Verträge im Rahmen des NHS Supply Chain Operating Model.
Der britische National Health Service ist auf Tausende verschiedener Geräte, Verbrauchsmaterialien und Tools angewiesen, um effektiv zu arbeiten – was bedeutet, dass er eine umfangreiche, komplexe Lieferkette nutzt. Die Collaborative Procurement Partnership (CPP) – getragen von vier NHS-Stiftungen – verantwortet drei zentrale Verträge im Rahmen des NHS Supply Chain Operating Model.
Die Menge und Vielfalt an Daten, mit denen CPP täglich arbeitet, ist immens. Das Team arbeitet mit 545 Lieferanten in fünf Kategorien zusammen. Das entspricht fast 370.000 verschiedenen Produkten, von grundlegenden Verbrauchsmaterialien wie Handschuhen bis hin zu hochspezialisierten Komponenten für Prothesen. Kombiniert man diese Zahl mit der Tatsache, dass ein einzelner Artikel mehr als 30 verschiedene Preisoptionen haben kann, ergeben sich Millionen von Datenpunkten, die berücksichtigt werden müssen.
„Wir greifen auf Daten aus vielen verschiedenen Systemen und Quellen zu, auch innerhalb der NHS Lieferkette und direkt von Trusts“, so Claire Povey, Director of Business and Performance bei Collaborative Procurement Partnership. „Aber wir haben all diese Daten nicht optimal genutzt.“
Anfang 2019 führte CPP eine Daten- und Analyseprüfung durch und nutzte die Bewertung, um einen langfristigen Plan zu erstellen, der den Umstellungsplan von manuellen Tabellenkalkulationen hin zu vollständiger Analyseautomatisierung aufzeigte.
„Wir haben mit einfacher Desktop-Technologie angefangen“, so Povey. „Sie war sehr manuell und ressourcenintensiv, und wir haben die meiste Zeit und Mühe für die Datenverarbeitung aufgewendet, nicht für die Analyse.“
Wir greifen auf Daten aus vielen verschiedenen Systemen und Quellen zu, auch innerhalb der NHS-Lieferkette und direkt von Trusts. Aber wir haben all diese Daten nicht optimal genutzt.
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Claire Povey
Claire Povey, Director of Business and Performance, Collaborative Procurement Partnership
Wir haben mit einfacher Desktop-Technologie angefangen. Sie war sehr manuell und ressourcenintensiv, und wir haben die meiste Zeit und Mühe für die Datenverarbeitung aufgewendet, nicht für die Analyse.
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Claire Povey
Claire Povey, Director of Business and Performance, Collaborative Procurement Partnership
Anfang 2019 führte CPP eine Daten- und Analyseprüfung durch und nutzte die Bewertung, um einen langfristigen Plan zu erstellen, der den Umstellungsplan von manuellen Tabellenkalkulationen hin zu vollständiger Analyseautomatisierung aufzeigte.
Alteryx ist von zentraler Bedeutung für unsere laufende Technologieentwicklung und die Transformation der CPP-Dienste in die NHS Supply Chain.
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Helen Lisle
Managing Director, Collaborative Procurement Partnership
Diese Herausforderung brachte CPP zu Alteryx – eine Lösung, die die Business Analysts des Teams schnell zu nutzen begannen.
„Für jeden Trust gibt es eine eigene Tabelle für jede Gerätekategorie“, so Jemma Brace, Lead Data and Insights Analyst bei Collaborative Procurement Partnership. „Und innerhalb dieser Datei gibt es für jede Unterkategorie ein eigenes Blatt. Das sind Tausende von Datasets.“
CPP erstellte mit Alteryx einen fünfstufigen automatisierten Workflow. Zunächst verarbeiten Batch-Makros alle relevanten Dateien und laden und bereinigen die Daten in weniger als einer Minute. Anschließend normalisiert der Workflow die Daten, um sicherzustellen, dass die Systeme von CPP sie richtig lesen können, indem er beispielsweise das Wort „Pack“ in den Code „PK“ umwandelt, bevor er sie automatisch in einen konsolidierten Katalog in der SQL-Datenbank von CPP lädt.
Es gibt außerdem einen regulären Workflow, der den Katalog automatisch aktualisiert, sobald Lieferanten Produkte hinzufügen, ändern oder entfernen. Anstatt einfach Produkte zu löschen, die nicht mehr verfügbar sind, fügt der Flow ein „Obsolete“-Tag hinzu, was bedeutet, dass die Daten von Benchmarks ignoriert, aber für Audits aufbewahrt werden.
Der Benchmarking-Workflow des Teams verwendet dann den Katalog, um die Ausgaben eines Trusts anhand der Produktliste zu bewerten und sicherzustellen, dass die entsprechenden Preise und Rabatte angewendet werden. Die Ergebnisse werden als maßgeschneiderte Tabelle mit quantitativen und visuellen Zusammenfassungen ausgegeben, die wichtige Kennzahlen enthalten, mit denen allgemeine Ausgaben, Ausgaben außerhalb bestehender Verträge sowie mögliche Einsparpotenziale verfolgt werden können.
Workflows reduzieren den manuellen Analyseaufwand erheblich.
Data Analysts können in einem Bruchteil der Zeit detaillierte Benchmarks erstellen.
NHS-Beschaffungsverantwortliche können fundiertere Entscheidungen treffen.
Mit Tabellenkalkulationen benötigte das Team bis zu zehn Arbeitstage, um eine Benchmark-Analyse durchzuführen und die Ergebnisse zu berichten. Dank der neuen automatisierten Flows in Alteryx schaffte das Team im gleichen Zeitraum mehr als 250 Benchmarks – jede einzelne Analyse dauerte dabei nur etwa eine Stunde.
Dieser neue, deutlich schnellere Prozess wurde bei einer Benchmarking-Initiative im Bereich Augenheilkunde noch übertroffen, bei dem das Team 130 Analysen in nur sechs Stunden durchführte. Früher hätte die Verarbeitung, Analyse und Berichterstellung bis zu vier Monate in Anspruch genommen.
„Automatisierung sorgt für Konsistenz und Integrität in der Art und Weise, wie wir mit Daten umgehen“, so David Thompson, Lead Data and Insights Analyst bei Collaborative Procurement Partnership. „Früher haben wir uns nur auf die SVERWEIS-Funktion in Excel verlassen – eine Methode, die fehleranfällig sein kann.“
„Die Zusammenarbeit mit Alteryx vereinfacht nicht nur die Datenanalyse aus technischer Sicht, sondern hilft auch CPP-Analysten, ihre eigenen Workloads effektiver zu verwalten. Nach der ersten Erstellung ist der Wartungsaufwand sehr gering“, so Thompson. „Und alle unsere Teammitglieder können über Alteryx Berichte verarbeiten und erstellen – Programmierkenntnisse sind dafür nicht erforderlich.“
Früher wurde das Datenteam lediglich als Excel-Team wahrgenommen. Die Transformation, die wir mit Alteryx erreicht haben, hat sie ins Zentrum jedes Gesprächs gerückt.
Duncan Olive
National Business and Performance Manager, Collaborative Procurement Partnership
Durch Automatisierung unterstützt CPP seinen NHS-Trusts dabei, fundiertere Entscheidungen im Einkauf zu treffen – mit dem Ergebnis, dass Kosten gesenkt werden können, ohne die Qualität der klinischen Versorgung zu beeinträchtigen. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass medizinisches Fachpersonal mit hochwertigem Equipment ausgestattet ist.
Das Team von CPP prüft derzeit, wie sich auch weitere Datenquellen neben den Preistabellen automatisieren lassen. Und nach der erfolgreichen Bereitstellung von Alteryx Designer migriert CPP nun zusätzlich zu Alteryx Server. Ziel ist es, ein vollständig automatisiertes Ökosystem aufzubauen, das es den Data Analysts ermöglicht, sich noch stärker auf Einsparpotenziale für das NHS bei der Beschaffung zu konzentrieren.
„Unsere Investition in Alteryx hat sich innerhalb kürzester Zeit ausgezahlt“, so Helen Lisle, Managing Director von Collaborative Procurement Partnership. Alteryx ist von zentraler Bedeutung für unsere laufende Technologieentwicklung und die Transformation der CPP-Dienste in die NHS Supply Chain.
Region: EMEA
Branche: Gesundheitswesen
Abteilung: Lieferkette
Unternehmenshintergrund:
Die Collaborative Procurement Partnership (CPP) – getragen von vier NHS-Stiftungen – verantwortet drei zentrale Verträge im Rahmen des NHS Supply Chain Operating Model.
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