Научно-исследовательская работа: Использование Big Data и аналитики в управлении портфелем высокорискованных фармацевтических проектов

1. Введение
- Обоснование актуальности исследования.
- Цели и задачи работы.
- Обзор структуры работы.

2. Теоретические основы
- Понятие и особенности высокорискованных проектов в фармацевтической отрасли.
- Роль Big Data и аналитики в современном управлении проектами.
- Обзор существующих методов управления портфелем проектов.

3. Методология исследования
- Описание используемых методов сбора и анализа данных.
- Инструменты и технологии Big Data и аналитики, применимые в фармацевтической отрасли.
- Методы оценки эффективности управления портфелем проектов.

4. Сбор и обработка данных
- Источники данных: клинические испытания, исследования рынка, данные о пациентах.
- Методы обработки и очистки данных для последующего анализа.
- Проблемы и решения в управлении большими данными.

5. Анализ и моделирование рисков
- Методы прогнозирования и оценки рисков с использованием аналитических инструментов.
- Примеры моделей управления рисками в фармацевтических проектах.
- Влияние аналитики на принятие решений в управлении портфелем.

6. Оптимизация портфеля фармацевтических проектов
- Подходы к оптимизации ресурсного распределения.
- Использование аналитики для приоритизации проектов.
- Примеры успешной оптимизации портфеля с использованием Big Data.

7. Перспективы и вызовы использования Big Data
- Персонализированная медицина и ее влияние на управление проектами.
- Проблемы конфиденциальности и безопасности данных.
- Будущие тренды и технологии в аналитике и управлении проектами.

8. Заключение
- Выводы по результатам исследования.
- Рекомендации для фармацевтических компаний.
- Области для дальнейших исследований.

9. Список литературы
- Перечень использованных источников, включая научные статьи, книги и другие публикации.

10. Приложения (если необходимо)
- Дополнительные таблицы, графики и данные, использованные в исследовании.