In der heutigen Zeit ist die Gewinnung von neuen Kunden, das Halten von Bestandskunden und die Rückgewinnung von früheren Kunden die Basis jedes Unternehmens. Schnittstellen, die ein Unternehmen zu seinen Kunden betreibt bedürfen eines strategischen Ansatzes für das Management der Kundenbeziehungen. Insbesondere in Marketing und Vertrieb eines Unternehmens hat sich hierfür in den letzten Jahren der Customer Relationship Management genannte strategische Unternehmensansatz durchgesetzt. CRM wird hierbei als integrierter Prozess verstanden, der zur Planung und Kontrolle der Vor- und Nachverkaufs-Aktivitäten genutzt wird. Insbesondere durch die rasanten Entwicklungen der Informationstechnologie speziell auf dem Gebiet der Datenbanktechnologie und Infrastruktur ist der heutige CRM-Ansatz nur durch die vollintegrierte Nutzung eines CRM-Systems denkbar. In den meisten Unternehmen basiert die Kundenbeziehung überwiegend auf Marketing und Vertrieb, die die Kunden auf einem weit gefächerten Markt für das unternehmenseigene Produkt einnehmen sollen.
Gänzlich anders stellt sich die Situation in der pharmakologischen Industrie, insbesondere der onkologischen Pharmazie dar. Auf diesem Gebiet basiert die Kaufentscheidung in der Regel auf länder-, versicherungs-, und gebietsspezifischen Regularien sowie auf persönlichen Präferenzen behandelnder Ärzte. Die Kundenbeziehungen für einen Konzern der Pharmaindustrie sind in der Regel nur indirekt über Einrichtungen und Ärzte sowie Fachvertreter gegeben, was Nachteile sowohl für den Konzern, aber auch für die Patienten mit sich bringt. Die Natur von Krebserkrankungen sorgt für eine schier unbegreifliche Anzahl an Variablen, die bei der Behandlung berücksichtigt werden müssen, unter anderem die Art des Krebses, das Fortschreiten der Krankheit, Lebensumstände und auch Mutationen im Erbgut des behandelten Patienten, um nur einige Faktoren zu nennen. Ein behandelnder Arzt kann in den seltensten Fällen die bestmögliche Therapie veranlassen, da die Berücksichtigung aller zugelassener Medikamente und Therapiemöglichkeiten mit den oben genannten Faktoren schier unmöglich ist. Eine sinnvolle Kundenbeziehung auf diesem Gebiet ist nur unter Nutzung der neuesten Entwicklungen in der Informationstechnologie möglich, die Ärzten – also den indirekten Kunden – eine Plattform bietet, die diese Entscheidungen auf Basis vorhandener Kunden- und Patientendaten treffen und begründen kann und Therapieansätze des eigenen Unternehmens präsentiert.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Motivation
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Theoretische Grundlagen und Definitionen
2.1 Datenbanksysteme
2.1.1 Datenbank-Referenzmodell
2.1.2 Relationale Datenbanksysteme
2.1.3 Gedanke und Abgrenzung von NoSQL-Systemen
2.1.4 Graphenorientierte Datenbanksysteme
2.2 Customer Relationship Management
2.2.1 Definition und Grundlagen
2.2.2 CRM-Systeme
3 Graphenorientierter Ansatz für die GraPHarm AG
3.1 Definition der Firmen-spezifischen Kundenbeziehung
3.2 Graphenorientiertes Modell eines CRM-Systems
4 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit evaluiert den Einsatz eines graphenorientierten Datenmodells als Prototyp für das Customer Relationship Management bei der GraPHarm AG. Ziel ist es aufzuzeigen, wie moderne Datenbanktechnologien genutzt werden können, um bei hochkomplexen medizinischen Daten die Therapieentscheidungen für onkologische Patienten zu verbessern.
- Vergleich klassischer relationaler Datenbanksysteme mit NoSQL-Ansätzen
- Analyse der Grundlagen der Graphentheorie und deren Vorteile für vernetzte Daten
- Definition einer firmen-spezifischen Kundenbeziehung in der onkologischen Pharmazie
- Entwurf eines graphenorientierten CRM-Modells zur Optimierung von Krebstherapien
- Diskussion von Performance-Vorteilen bei der Traversierung komplexer Datenbeziehungen
Auszug aus dem Buch
2.1.4 Graphenorientierte Datenbanksysteme
Graphenorientierte Datenbanken bauen auf der mathematischen Graphentheorie auf, welche die Eigenschaften von Graphen und deren Beziehungen zueinander untersucht. Graphen werden als eine Menge aus Knoten (Fachbegriff: nodes) und Kanten (Fachbegriff: edges) dargestellt, wobei eine Kante hierbei eine Menge aus genau zwei Knoten darstellt. Die Kanten können gerichtet oder ungerichtet sein, was eine beid- bzw. einseitige Beziehung beschreibt. Wenn zwei Knoten durch mehr als eine Kante verbunden werden, wird von einem Multigraphen gesprochen (Vgl. Abbildung 7: Grundlagen der Graphentheorie).
Graphdatenbanken erweitern diese Theorie um ein Konstrukt, das sich Property-Graph nennt. Dieses ermöglicht es, sowohl an den Knoten als auch an den Kanten Attribute zu deklarieren. So können bspw. den Knoten Namen gegeben und Beziehungen zwischen Knoten an den Kanten deklariert werden. Der gerichtete Graph in Abbildung 7 verdeutlicht dies anhand eines Vater-Kind-Beispiels. Der Vater hat drei Kinder, der Beziehungsstatus des Knotens ist also „hat“ und gerichtet, denn der Vater hat die Kinder bekommen, nicht jedoch andersherum. Der ungerichtete Graph stellt die Entfernungen zwischen Standorten dar, die aus Sicht der beteiligten Knoten gleichbleibt, deshalb ungerichtet ist. Die Kanten haben als Property die Entfernung beider Knoten erhalten. Die Struktur lässt bereits erahnen, dass graphenorientierte Datenbanken auf stark vernetzte Informationen ausgelegt sind.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Vorstellung der Problemstellung im onkologischen CRM und Definition des Zieles der Arbeit.
2 Theoretische Grundlagen und Definitionen: Einführung in klassische Datenbanksysteme, die NoSQL-Bewegung und theoretische Grundlagen der Graphentheorie.
3 Graphenorientierter Ansatz für die GraPHarm AG: Konkrete Anwendung des Graphenmodells auf die speziellen Herausforderungen bei der Krebstherapie durch Verknüpfung von Patienten- und Behandlungsdaten.
4 Fazit: Kritische Zusammenfassung der Eignung von Graphenmodellen gegenüber relationalen Systemen für komplexe medizinische Datenstrukturen.
Schlüsselwörter
Customer Relationship Management, CRM, Graphenorientierte Datenbanken, NoSQL, Graphentheorie, Onkologische Pharmazie, Property-Graph, ACID, BASE, Patienten-Daten, Krebstherapie, Datenmodellierung, Relationale Datenbanken, JOIN-Operationen, GraPHarm AG
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Es geht um die Evaluierung graphenorientierter Datenmodelle zur Optimierung von CRM-Systemen in der onkologischen Pharmazie.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Datenbanktheorie, Kundenbeziehungsmanagement (CRM) und die Anwendung von Graphentechnologie im Gesundheitssektor.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Bewertung eines Prototyps für ein graphenorientiertes CRM-System, um Therapie- und Erkennungsmöglichkeiten für Ärzte und Patienten zu verbessern.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse zu Datenbanktheorien sowie der Erstellung und Spezifikation eines beispielhaften graphenorientierten Modells.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die theoretischen Grundlagen von Datenbanken, den Vergleich zwischen relationalen und NoSQL-Systemen sowie die spezifische Modellierung für die GraPHarm AG.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Schlagworte sind Graphendatenbanken, CRM, onkologische Pharmazie, Datenmodellierung und Performance bei vernetzten Daten.
Wie unterscheidet sich der Graphenansatz von relationalen Datenbanken bei der Datenverarbeitung?
Graphendatenbanken ermöglichen durch ihr direkt verknüpftes Modell eine effizientere Traversierung von Beziehungen, wodurch komplexe JOIN-Operationen, die in relationalen Systemen bei großen Datenmengen langsam sind, vermieden werden.
Welche Herausforderung in der onkologischen Forschung soll durch das CRM-System gelöst werden?
Das System soll Ärzten helfen, die bestmögliche Therapie für einen Patienten zu finden, indem es eine Vielzahl von patientenspezifischen Variablen und Behandlungsverläufen über Graphenverknüpfungen analysiert.
- Quote paper
- Bachelor of Engineering Simon Grimm (Author), 2017, Evaluierung eines graphenorientierten Datenmodells zum Einsatz in CRM-Systemen der onkologischen Pharmazie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/373991
