두 데이터 제공자 간의 비교 분석을 수행하려면 여러 매개 변수를 검증해야합니다.
1. 제품 범위의 GTIN 코드.
Openhealth는 다음 두 가지 이유로 GTIN 코드를 제공합니다.
투명성 및 상호 운용성을 촉진합니다. HUB 플랫폼 사용자는 GTIN 코드를 사용하여 애플리케이션에서 데이터를 추출 할 수 있습니다.
집계의 내용 (예 : 제품 등급)을 언제든지 파악하고 완전한 추적 성으로 시간 경과에 따른 진화를 추적하기 위해.
예 : 신제품 마케팅에 따른 제품 클래스 콘텐츠의 진화.
OpenHealth의 집계가 다른 데이터 제공 업체에서 동일한 이름을 가질 수 있다는 사실에 주목합니다. 그러나 이것이 그 구성이 동일하다는 것을 의미하지는 않습니다.
2. 데이터 소스
집계를 비교할 수 있도록 다른 기준, 특히 데이터 소스 : Pharmacy, Parapharmacy 등이 고려됩니다.
PHARMACY 및 PARAPHARMACY에서 구강 세정제 유형 제품의 판매 데이터를 보는 것은 동일하지 않습니다. CONSOLIDATED (PHARMACY + PARAPHARMACY) 참조
3. 지리적 영역
마찬가지로 지리적 영역이 매우 중요합니다. OpenHealth에는 프랑스 수도권이 있지만 모나코 코르시카도 있습니다. DROM-COM , 국제 데이터 (독일, 스위스, 이탈리아, 포르투갈 등)
그리고 프랑스 수도권의 12 월 태양 광 제품 시장을 레위니옹의 데이터와 비교하는 것이 동일하지 않다는 데 동의 할 것입니다.
4. 기간
기간은 분석의 매개 변수 중 하나입니다. 두 개의 동일한 기간을 비교해야합니다. 이것은 계절성의 영향 또는 사회 운동을 초래할 수있는 일회성 이형성의 존재를 지울 수있게합니다. 예를 들어 수많은 경제적 영향을 미쳤던 노란색 조끼의 영향.
5. 지표 및 계산 방법
분석을 완료하려면 지표를 비교하고 관련 계산 방법을 알아야합니다.
OpenHealth에서 판매 가치 계산 방법 :
기준 가격에서 판매 가치를 계산하는 것과는 다르며이 방법을 사용하면 특히 시트를 통해 제품 별 가격 차이를 알 수 있습니다. 가격 분산
5. LAG : 최초 판매 날짜 및 등록 날짜
마지막으로 OpenHealth는 집계 된 각 GTIN, 최초 판매 날짜 및 저장소에 GTIN 등록 날짜를 제공 할 수 있습니다. 리포지토리에 제품이 생성되기 전에 제품의 판매 데이터를 가로 챌 수 있기 때문에 이것은 매우 차별화 된 점입니다. 그런 다음 이러한 판매가 기록되고 제품이 생성되면 기록 전체에 걸쳐 해당 제품과 연결됩니다.
이 두 날짜는 제품의 첫 번째 판매 데이터를 가로채는 순간과 저장소에서 제품을 만든 날짜 사이의 지연을 결정하는 데 매우 중요합니다.
이 두 날짜의 차이를 통해 지연을 결정하고 측정하여 데이터의 유효 기간을 추론 할 수 있습니다.