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¿Cómo realizar un análisis comparativo?
¿Cómo realizar un análisis comparativo?

Quiere comparar datos de dos proveedores diferentes.

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Escrito por OpenHealth - Customer Success Center
Actualizado hace más de 4 años

Para realizar un análisis comparativo entre dos proveedores de datos, necesitamos validar varios parámetros.

1. Los códigos GTIN del alcance del producto.

Primero, para poder comparar agregados, necesitamos la lista de GTIN para todos los productos de este agregado; de hecho, tener acceso transparente a esta lista de GTIN es un derecho.

Openhealth hace que el código GTIN esté disponible por 2 razones:

  • Por transparencia y para promover la interoperabilidad. El usuario de la plataforma HUB puede extraer datos de sus aplicaciones con el código GTIN

  • Para conocer en todo momento el contenido de un agregado (ejemplo: una clase de producto) y seguir su evolución en el tiempo con total trazabilidad.

Ejemplo: evolución del contenido de una clase de producto tras la comercialización de nuevos productos.

Llamo su atención sobre el hecho de que un agregado en OpenHealth puede tener el mismo nombre en otro proveedor de datos, pero esto no implica que su composición sea idéntica.

2. La fuente de datos

Para poder realizar la comparación entre agregados se tienen en cuenta otros criterios, en particular la fuente de datos: Farmacia, Parafarmacia, etc ...

No es lo mismo mirar los datos de ventas de productos tipo colutorios en FARMACIA y PARAFARMACIA, ver en CONSOLIDADO (FARMACIA + PARAFARMACIA)

3. El territorio geográfico

Asimismo, el territorio geográfico es muy importante, en OpenHealth tenemos Francia metropolitana, pero también Córcega, Mónaco, view- DROM-COM , datos internacionales (Alemania, Suiza, Italia, Portugal, etc.)

Y estará de acuerdo en que comparar el mercado de productos solares en el mes de diciembre en Francia metropolitana con los datos de Reunión no es lo mismo.

4. El período de tiempo

El período de tiempo es uno de los parámetros del análisis, tenemos que comparar 2 períodos idénticos. Esto permite borrar el efecto de la estacionalidad, o la presencia de un atipismo puntual que puede resultar en un movimiento social, por ejemplo el impacto de los chalecos amarillos que ha tenido numerosos impactos económicos.

5. Indicadores y método de cálculo

Para completar el análisis necesitamos comparar indicadores, y para eso conocer el método de cálculo asociado.

En OpenHealth, el método de cálculo de los valores de ventas:

No es lo mismo que calcular los valores de venta a partir de un precio de referencia, y este método nos permite conocer la disparidad de precios por producto, en particular a través de la hoja: Dispersión de precios

5. EL LAG: Las fechas de las primeras ventas y la fecha de registro

Finalmente, OpenHealth puede proporcionar para cada uno de los GTIN dentro de un agregado, la fecha de la primera venta, así como la fecha de registro del GTIN en nuestro repositorio. Este es un punto muy diferenciador, porque somos capaces de interceptar los datos de ventas de un producto incluso antes de que se cree en nuestro repositorio. Estas ventas luego se registran y luego, una vez que se ha creado el producto, se vinculan a su producto a lo largo de la historia.

Estas dos fechas son muy importantes para determinar el desfase entre el momento en que interceptamos los primeros datos de ventas de un producto y la fecha de creación del producto en nuestro repositorio.

La diferencia entre estas dos fechas nos permite determinar y medir el rezago, y así deducir el período de validez de los datos.

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