Om een vergelijkende analyse tussen twee gegevensverstrekkers uit te voeren, moeten we verschillende parameters valideren.
1. GTIN-codes voor de productomschrijving.
Ten eerste hebben we, om aggregaten te kunnen vergelijken, de lijst metGTINvoor alle producten in deze aggregatie, omdat toegang tot deze lijst van GTIN's in volledige transparantie een recht is.
Openhealth geeft de GTIN-code om 2 redenen:
Voor transparantie en om interoperabiliteit te bevorderen. Gebruikers van het HUB-platform kunnen gegevens uit hun applicaties halen met behulp van de GTIN-code
Om de inhoud van een aggregaat (bijv. een productklasse) op elk moment te kennen en de evolutie ervan in de tijd te volgen met volledige traceerbaarheid.
Voorbeeld: veranderingen in de inhoud van een productklasse na de lancering van nieuwe producten.
Ik wil uw aandacht vestigen op het feit dat een OpenHealth aggregaat dezelfde naam kan hebben bij een andere dataprovider, maar dit betekent niet dat de samenstelling identiek is.
2. De gegevensbron
Om vergelijkingen tussen aggregaten te kunnen maken, moet rekening worden gehouden met andere criteria, met name de bron van de gegevens: Apotheek, Parafarmacie, etc ...
Het is niet hetzelfde om te kijken naar de verkoopgegevens van mondspoeltypen in de FARMACIJ en PARAPHARMACIJ, of zelfs GECONSOLIDEERD (FARMACIJ + PARAPHARMACIJ).
3. Het geografische gebied
Bij OpenHealth hebben we niet alleen toegang tot het Franse vasteland, maar ook tot Corsica, Monaco, het Verenigd Koninkrijk en de Verenigde Staten.DROM-COMInternationale gegevens (Duitsland, Zwitserland, Italië, Portugal, enz.)
En ik weet zeker dat je het met me eens bent dat een vergelijking tussen de markt voor zonneproducten in december op het Franse vasteland en gegevens van Réunion niet hetzelfde is.
4. Tijdsperiode
De tijdsperiode is een van de parameters van de analyse, we moeten 2 identieke periodes vergelijken. Hierdoor kunnen we het effect van seizoensgebondenheid uitvlakken, of de aanwezigheid van een eenmalig atypisme dat kan worden weerspiegeld in een sociale beweging, bijvoorbeeld de impact van de gele vesten, die veel economische gevolgen heeft gehad.
5. Indicatoren en berekeningsmethode
Om de analyse te voltooien moeten we indicatoren vergelijken en daarvoor moeten we de bijbehorende berekeningsmethode kennen.
Bij OpenHealth is de berekeningsmethode voor verkoopwaarden :
Dit is niet hetzelfde als het berekenen van verkoopwaarden op basis van een referentieprijs, en met deze methode kunnen we het prijsverschil per product zien, met name via de : Prijsspreiding
5. DE LAG: Eerste verkoop- en registratiedata
Tot slot is OpenHealth in staat om voor elke GTIN binnen een geaggregeerd product zowel de datum van de eerste verkoop als de datum van registratie van de GTIN in onze repository te verschaffen. Dit is een belangrijke onderscheidende factor, omdat we in staat zijn om verkoopgegevens van een product te onderscheppen, zelfs voordat het is aangemaakt in onze repository. Deze verkopen worden vervolgens geregistreerd en zodra het product is aangemaakt, worden ze gedurende de hele geschiedenis aan het product gekoppeld.
Deze twee data zijn erg belangrijk voor het bepalen van de tijdspanne tussen het moment waarop we de eerste verkoopgegevens voor een product onderscheppen en de aanmaakdatum van het product in ons archief.
Het verschil tussen deze twee data stelt ons in staat om de vertraging te bepalen en te meten, en zo de geldigheidsperiode van de gegevens af te leiden.