Vorwort: Warum eine einfache Liste oft nicht reicht

In der digitalen Architektur des deutschen Gesundheitswesens ist die Pharmazentralnummer (PZN) weit mehr als nur eine achtstellige Ziffernfolge. Sie ist der universelle Schlüssel, der die physische Welt der Medikamente mit der virtuellen Welt der Abrechnung, Logistik und Patientensicherheit verbindet. Wer heute in Suchmaschinen nach „PZN Liste Excel Download“ sucht, steht meist vor einer konkreten operativen Hürde: Daten müssen von einem System in ein anderes migriert werden, eine Preisanalyse steht an, oder ein neuer Webshop soll befüllt werden. Der Impuls, nach einer schnellen, unkomplizierten CSV- oder Excel-Datei zu greifen, ist verständlich. Tabellenkalkulationen sind die Lingua Franca der modernen Bürowelt.

Doch in der hochregulierten Pharmabranche ist der Weg über eine statische Excel-Liste mit Fallstricken gepflastert, die von finanziellen Verlusten durch Retaxation bis hin zu gravierenden Gefährdungen der Patientensicherheit reichen können. Dieser Fachartikel, verfasst aus der Perspektive jahrzehntelanger Erfahrung im pharmazeutischen Datenmanagement, zielt darauf ab, Ihnen nicht nur das technische „Wie“ des Datenexports zu erklären, sondern auch das strategische „Warum“ einer professionellen Datenhaltung näherzubringen. Wir werden die tiefgreifenden Mechanismen des deutschen Arzneimittelmarktes analysieren, technische Integrationsszenarien für SAP und Warenwirtschaftssysteme beleuchten und aufzeigen, warum dynamische Lösungen von pharmazie.com der statischen Liste überlegen sind.

Tauchen wir ein in die komplexe Welt der pharmazeutischen Stammdaten – eine Reise von der einzelnen Zelle einer Excel-Tabelle bis hin zur API-gesteuerten Hochleistungslogistik.

1. Das Ökosystem der Pharmazentralnummer: Mehr als nur Ziffern

Um die technischen Herausforderungen eines „PZN Liste Excel Downloads“ zu verstehen, müssen wir zunächst das Fundament betrachten, auf dem diese Daten stehen. Die PZN ist nicht statisch; sie ist ein lebendiges Objekt in einem dynamischen Ökosystem.

1.1 Die Architektur der PZN

Die Pharmazentralnummer ist der bundeseinheitliche Identifikationsschlüssel für Arzneimittel, Hilfsmittel und andere apothekenübliche Produkte in Deutschland. Sie wird von der Informationsstelle für Arzneispezialitäten (IFA) vergeben. Technisch gesehen handelt es sich um eine bis zu achtstellige Nummer (in Zukunft möglicherweise erweitert), die eindeutig einem bestimmten Produkt in einer bestimmten Packungsgröße, Darreichungsform und Stärke zugeordnet ist.

Die Struktur der PZN folgt einer strengen Logik, um Eingabefehler zu minimieren. Die letzte Ziffer fungiert als Prüfziffer, die nach dem Modulo-11-Verfahren berechnet wird. Dies ist ein entscheidender Aspekt für jeden, der mit Excel-Listen arbeitet: Ein einfacher Tippfehler in einer manuell gepflegten Liste kann durch Algorithmen erkannt werden – aber nur, wenn diese Algorithmen auch implementiert sind. In einer flachen Excel-Tabelle fehlt diese Validierungsschicht oft, was das Risiko von Datenmüll drastisch erhöht.

1.2 Der Lebenszyklus von Arzneimitteldaten

Warum ist der Wunsch nach einem einmaligen „Download“ so problematisch? Weil der pharmazeutische Markt einer der volatilsten Datenmärkte überhaupt ist. Alle 14 Tage – jeweils zum 1. und 15. eines Monats – werden die Daten aktualisiert.

Tabelle 1: Dynamik der Arzneimittelstammdaten

Quellen: 1

Wie die Tabelle verdeutlicht, verliert eine statische Excel-Liste, die Sie heute herunterladen, bereits in wenigen Tagen an Wert. Spätestens zum nächsten 1. oder 15. des Monats ist sie in Teilen obsolet. Im Kontext des AMNOG (Arzneimittelmarktneuordnungsgesetz) können sich Erstattungsbeträge rückwirkend ändern oder neue Nutzenbewertungen zu Preisanpassungen führen. Wer hier mit veralteten CSV-Exporten arbeitet, operiert im Blindflug.

1.3 Die Quellenlage: Woher kommen die Daten?

Die „Single Source of Truth“ in Deutschland sind primär die Daten der IFA, die in den ABDA-Artikelstamm und die Lauer-Taxe (Große Deutsche Spezialitätentaxe) einfließen. Diese Datenbanken aggregieren Meldungen von tausenden pharmazeutischen Unternehmern.

Der Zugang zu diesen „Rohdaten“ ist lizenzpflichtig und reglementiert. Kostenlose Listen im Internet sind oft veraltete Fragmente, „Scraping“-Ergebnisse oder illegale Kopien, deren Nutzung gewerbliche Schutzrechte verletzen kann.

Hier positioniert sich pharmazie.com als legitimierter, professioneller Mittler: Wir lizenzieren die Originaldaten, veredeln sie und stellen sie unseren Kunden in Formaten zur Verfügung, die direkt in deren Geschäftsprozesse integrierbar sind – rechtssicher und tagesaktuell.

2. Technische Anatomie: CSV, Excel und die Tücken der Formate

Wenn IT-Abteilungen oder Fachanwender nach einem „Export“ fragen, meinen sie meist eine Datei, die „einfach funktioniert“. Doch der Teufel steckt im Detail der Dateiformate. Lassen Sie uns die technischen Nuancen analysieren, die über Erfolg oder Misserfolg eines Datenimports entscheiden.

2.1 Das CSV-Format: Der Standard für den Datenaustausch

CSV (Comma Separated Values) ist das Rückgrat des Datenaustauschs zwischen heterogenen Systemen. Es ist ein einfaches Textformat, das von fast jeder Software – von uralten Mainframes bis zu modernsten Cloud-APIs – gelesen werden kann.

Ein typischer CSV-Datensatz für ein Arzneimittel könnte so aussehen:

01234567;IBUPROFEN 400 akut;20;N1;TAB;A;3,50;19,00

Vorteile von CSV:

• Kompaktheit: Keine Formatierungs-Overheads, ideal für Listen mit Millionen von Zeilen (wie dem kompletten ABDA-Stamm).
• Kompatibilität: Plattformunabhängig (Windows, Linux, macOS).
• Verarbeitbarkeit: Leicht durch Skripte (Python, SQL-Loader) zu parsen.

Nachteile und Risiken:

• Trennzeichen-Chaos: Während im englischen Raum das Komma (,) Standard ist, nutzen wir im deutschsprachigen Raum das Semikolon (;), da das Komma als Dezimaltrenner bei Preisen dient (19,99 €). Ein Import mit falschem „Delimiter“ zerstört die Struktur der Tabelle.
• Encoding-Fallen: Die Darstellung von Umlauten (Ä, Ö, Ü) und Sonderzeichen (ß, µ für Mikrogramm) hängt von der Zeichenkodierung ab. Moderne Systeme nutzen UTF-8. Ältere Windows-Systeme exportieren oft in ANSI (Windows-1252). Wird eine UTF-8 Datei als ANSI interpretiert, werden aus Medikamentennamen unleserliche Hieroglyphen („Müller“ statt „Müller“). Dies kann dazu führen, dass Suchfunktionen im Zielsystem versagen.

2.2 Microsoft Excel (.xlsx): Freund und Feind zugleich

Excel ist hervorragend für die Analyse und Visualisierung, aber gefährlich als Datenspeicher für Stammdaten.

Das „Führende-Nullen-Problem“:

Die PZN ist formal eine Ziffernfolge, logisch aber ein Identifikator (wie eine Telefonnummer). Eine PZN wie 04567890 hat eine führende Null. Importiert man diese CSV unbedarft in Excel, interpretiert Excel die Spalte als „Zahl“ und entfernt die „unnötige“ Null. Das Ergebnis ist 4567890. Diese verstümmelte PZN ist ungültig. Beim Rückimport in ein Warenwirtschaftssystem wird der Artikel nicht mehr gefunden.

Experten-Tipp: Importieren Sie CSV-Dateien in Excel immer über den Dialog „Daten abrufen“ -> „Aus Text/CSV“ und definieren Sie die PZN-Spalte explizit als „Text“, nicht als „Standard“ oder „Zahl“.

Das „Datums-Problem“:

Bestimmte Chargennummern oder kryptische Bezeichnungen können von Excel fälschlicherweise als Datum interpretiert werden (z.B. wird „MAR23“ zum „01.03.2023“). Diese Änderung ist irreversibel, sobald die Datei gespeichert wird.

2.3 XML und JSON: Die Sprache der APIs

Moderne Systeme bewegen sich weg von flachen Dateien hin zu hierarchischen Formaten wie XML (Extensible Markup Language) oder JSON (JavaScript Object Notation). Diese Formate können komplexe Beziehungen abbilden – etwa ein Medikament, das mehrere Wirkstoffe hat, die wiederum unterschiedliche Stärken haben.

Die Webservices von pharmazie.com nutzen diese modernen Standards, um strukturierte Daten direkt „Maschine-zu-Maschine“ zu übertragen, was die Fehleranfälligkeit manueller Excel-Im- und Exporte eliminiert.

3. Integrationsszenarien: Wie Daten fließen

Wer benötigt den PZN-Export und wofür? Wir analysieren drei typische Szenarien aus der Praxis und zeigen, wie der Datenfluss optimiert werden kann.

3.1 Szenario A: Die Apotheken-Warenwirtschaft (WaWi)

Apotheken nutzen spezialisierte Systeme wie Lauer-Fischer, ADG oder Pharmatechnik.

• Use Case: Inventurvorbereitung oder Analyse des Lagerumschlags („Renner/Penner-Listen“).
• Herausforderung: Die WaWi ist oft ein geschlossenes System. Exporte sind versteckt.
• Lösung:

• In Lauer-Fischer erfolgt der Export über die „Modellverwaltung“ und den „Listeneditor“. Hier können spezifische Filter gesetzt und das Ergebnis als CSV gespeichert werden.
• In Steribase (oft für die Herstellung von Zytostatika genutzt) sind Exporte via SQL-Befehlen möglich (EXPORTCSV:SELECT…). Dies erlaubt eine extrem granulare Selektion, etwa aller Hilfsstoffe für eine bestimmte Rezeptur.

• Mehrwert pharmazie.com: Anstatt sich auf die begrenzten Exportfunktionen der WaWi zu verlassen, können Apotheker über den Download-Service von pharmazie.com externe Referenzlisten beziehen, um diese gegen ihren Lagerbestand zu matchen. So fallen „Karteileichen“ (nicht mehr handelbare PZNs) sofort auf.

3.2 Szenario B: Das Krankenhaus und SAP

Kliniken und große Versorger setzen oft auf SAP (ERP) oder spezialisierte KIS (Krankenhausinformationssysteme).

• Use Case: Materialstammanlage (Material Master) für den Einkauf. Jedes Medikament benötigt einen Stammsatz, um bestellt und verbucht zu werden.
• Herausforderung: SAP ist extrem strikt bei Datenformaten. Ein fehlerhafter Import kann das gesamte System blockieren („Rejection Codes“). Die Trennung von Stammdaten (Master Data) und Bewegungsdaten (Key Figures) ist essenziell.
• Der Import-Prozess in SAP IBP/S4HANA:

1. Bereitstellung der CSV-Datei in einem „Staging“-Bereich (z.B. AWS S3 Bucket oder lokaler Server).
2. Validierung durch Import-Jobs. Hier scheitern oft Dateien mit falschem Encoding oder Trennzeichen.
3. Übertrag in die operativen Tabellen.

• Lösung: Anstatt manuelle CSV-Uploads zu riskieren, nutzen moderne SAP-Umgebungen OData-Services oder APIs.
• Mehrwert pharmazie.com: Unsere Daten sind so strukturiert, dass sie den strengen Anforderungen von ERP-Systemen genügen. Über unsere API kann ein SAP-System direkt Preise und Stammdaten abrufen („Punch-out“-Verfahren oder direkter API-Call), was den manuellen File-Transfer überflüssig macht.

3.3 Szenario C: E-Commerce und Versandhandel

Versandapotheken benötigen Content (Bilder, Beschreibungen, Beipackzettel), um Produkte attraktiv darzustellen.

• Use Case: Befüllung eines Webshops (z.B. Shopware, Magento, Mauve).
• Herausforderung: Der ABDA-Artikelstamm enthält oft nur Basisdaten. Marketingtexte fehlen.
• Schnittstellen: Systeme wie Mauve System3 bieten spezialisierte Schnittstellen (ADAS), um Bestelldaten und Artikelinformationen zu synchronisieren.
• Mehrwert pharmazie.com: Wir bieten angereicherte Daten, die über die reine PZN hinausgehen – inklusive Warnhinweisen, Lagertemperaturen und rechtlichen Informationen, die für den Fernabsatz zwingend vorgeschrieben sind.

4. Risikomanagement: Der hohe Preis schlechter Daten

Warum sollten Sie in professionelle Daten investieren, statt kostenlose Listen zu suchen? Weil die Kosten eines Fehlers die Kosten der Daten um ein Vielfaches übersteigen. In der Pharmabranche ist Datenqualität gleichbedeutend mit Risikomanagement.

4.1 Das Schreckgespenst Retaxation

Für Apotheken ist die Retaxation (Rechnungsbeanstandung durch Krankenkassen) ein massives finanzielles Risiko. Wenn die abgerechneten Daten nicht exakt mit den Vertragsdaten der Kasse übereinstimmen, wird die Erstattung verweigert – oft auf Null.

Fallstudie: Der 2D-Code Fehler

Ein dokumentierter Fall 15 zeigt die Gefahr: Bei einem HIV-Medikament (Tivicay) war im 2D-Matrix-Code der Packung eine falsche PZN hinterlegt (N1 statt N3). Die Apotheken-Software las den Code, erkannte die kleine Packung und berechnete den kleinen Preis – obwohl die große Packung abgegeben wurde. Oder umgekehrt: Es wird eine große Packung gescannt, aber eine kleine ist im System hinterlegt.

Differenzen von tausenden Euro pro Packung können entstehen.

Verlassen Sie sich auf manuelle Listen oder veraltete Excel-Tabellen, erkennen Sie solche Diskrepanzen nicht. Professionelle Datenbanken, die ständig aktualisiert werden, warnen bei Unstimmigkeiten zwischen PZN, Preis und Packungsgröße.

4.2 Patientensicherheit (AMTS)

Noch kritischer als der finanzielle Schaden ist die Gefahr für Leib und Leben.

• Dosierungsfehler: Stammdaten enthalten Informationen zur Wirkstoffstärke. Ein Kommafehler in der CSV-Datei (5,0 mg vs. 50 mg) kann in einem Kliniksystem dazu führen, dass einem Patienten die zehnfache Dosis verabreicht wird.
• Interaktionschecks: Moderne Software prüft Wechselwirkungen. Diese Prüfung basiert auf der Zuordnung PZN -> Wirkstoff -> Interaktionsdatenbank. Ist die PZN im System veraltet oder falsch gemappt, findet der Check nicht statt. Lebensgefährliche Kombinationen werden übersehen.
• Pharmazie.com Lösung: Unser „Arzneimittel Sicherheitscheck“ (Drug Safety Check) ist als Webservice verfügbar. Er verlässt sich nicht auf Ihre lokalen, potenziell fehlerhaften Daten, sondern prüft gegen unsere validierte, zentrale Datenbank.

4.3 Supply Chain und Compliance

Gesetze wie die EU-Fälschungsschutzrichtlinie (FMD) verlangen eine lückenlose Rückverfolgbarkeit. Jede Packung wird gescannt und gegen eine Datenbank (securPharm) geprüft.

Wenn Ihre internen Stammdaten (im ERP oder Lagerverwaltungssystem) nicht mit den offiziellen Daten der Verifikationssysteme übereinstimmen, kommt es zu Fehlalarmen. Ware wird fälschlicherweise unter Quarantäne gestellt, Lieferketten brechen zusammen. „Master Data Management“ (MDM) ist hier kein Luxus, sondern Voraussetzung für die „License to Operate“.

5. Exkurs: Das AMNOG und die Preisdynamik

Ein spezieller Fokus muss auf dem Arzneimittelmarktneuordnungsgesetz (AMNOG) liegen, da es die Hauptursache für die hohe Volatilität der Preisdaten ist.

5.1 Wie Preise entstehen

Früher legten Hersteller Preise weitgehend frei fest. Seit AMNOG wird der Preis für neue patentgeschützte Arzneimittel basierend auf einer Nutzenbewertung (durch den G-BA) verhandelt.

Dieser „Erstattungsbetrag“ gilt oft rückwirkend. Das bedeutet, dass eine Excel-Liste mit Preisen vom 1. des Monats am 15. des Monats falsche Werte enthalten kann, wenn Schiedsstellensprüche oder neue Vereinbarungen in Kraft treten.

5.2 Die Konsequenz für Daten-Nutzer

Wer Abrechnungen oder Wirtschaftlichkeitsanalysen auf Basis veralteter Listen erstellt, kommt zu falschen Ergebnissen.

• Klinik-Controlling: Budgets werden falsch geplant.
• Apotheken-Einkauf: Lagerwerte werden falsch bilanziert.
• Pharma-Vertrieb: Außendienstmitarbeiter kommunizieren falsche Preise an Ärzte.

Nur eine Anbindung an eine Live-Datenbank oder ein hochfrequenter Update-Service (wie der von pharmazie.com) kann diese Dynamik abbilden. Wir überwachen die Veröffentlichungen der Lauer-Taxe und der relevanten Behörden und speisen Änderungen sofort in unsere Systeme ein.

6. Schritt-für-Schritt-Anleitung: Vom Export zur Analyse

Für Anwender, die trotz der genannten Risiken einen manuellen Export durchführen müssen (z.B. für Ad-hoc-Analysen), folgt hier eine detaillierte Anleitung, um die gröbsten Fehler zu vermeiden. Diese Anleitung synthetisiert Best Practices aus verschiedenen Software-Umgebungen.

Phase 1: Vorbereitung im Quellsystem

1. Selektion: Begrenzen Sie die Datenmenge. Brauchen Sie wirklich alle 400.000 Artikel oder nur das Sortiment „Antidiabetika“? Filter verbessern die Performance und Übersichtlichkeit.
2. Spaltenwahl: Wählen Sie nur die nötigen Spalten. Essenziell sind: PZN, Bezeichnung, Darreichungsform, Packungsgröße, Hersteller, EK, AVP.
3. Export-Format: Wählen Sie „CSV“ oder „TXT“. Vermeiden Sie direkte Excel-Exporte aus älteren Systemen, da diese oft Formatierungen erzwingen, die Sie nicht wollen.

Phase 2: Der „saubere“ Import in Excel

Vermeiden Sie den Doppelklick auf die Datei!

1. Öffnen Sie ein leeres Excel-Blatt.
2. Gehen Sie im Menüband auf Daten > Daten abrufen > Aus Datei > Aus Text/CSV.
3. Wählen Sie Ihre exportierte Datei aus.
4. Der Konfigurations-Dialog (Power Query):

• Dateiursprung: Wählen Sie 65001: Unicode (UTF-8), wenn Ihre Umlaute kaputt sind. Wenn das nicht hilft, probieren Sie 1252: Westeuropäisch (Windows).
• Trennzeichen: Prüfen Sie die Vorschau. Wenn alles in einer Spalte klebt, wechseln Sie von Komma auf Semikolon (oder umgekehrt).

1. Der wichtigste Schritt: Klicken Sie auf „Daten transformieren“ (nicht direkt auf Laden).

• Der Power Query Editor öffnet sich.
• Markieren Sie die Spalte PZN.
• Ändern Sie den Datentyp (im Menü „Start“ oben) von „Ganze Zahl“ auf „Text“.
• Bestätigen Sie den Dialog „Aktuellen Schritt ersetzen“ oder „Neuen Schritt hinzufügen“.
• Ergebnis: Die führenden Nullen bleiben erhalten.

1. Klicken Sie auf „Schließen & laden“.

Phase 3: Validierung

Prüfen Sie stichprobenartig:

• Haben PZNs führende Nullen? (Suchen Sie nach PZNs, die mit „0“ beginnen).
• Sind Preise korrekt (Kommasetzung)?
• Sind Umlaute in Produktnamen korrekt?

7. Die Lösung von pharmazie.com: Daten als Service

Angesichts der Komplexität, der rechtlichen Risiken und des technischen Aufwands ist „Do-It-Yourself“ im pharmazeutischen Datenmanagement oft der teuerste Weg. pharmazie.com bietet professionelle Alternativen, die speziell für die Bedürfnisse von Fachkreisen entwickelt wurden.

7.1 Download Daten Liste (Custom Data Services)

Anstatt statische Standard-Listen zu kaufen, können Sie bei uns definieren, was Sie brauchen.

• Selektion: Sie definieren die Kriterien (z.B. „Alle Rx-Arzneimittel mit ATC-Code A10“).
• Format: Wir liefern CSV, Excel, XML oder JSON – perfekt formatiert für Ihr Zielsystem.
• Update-Zyklus: Einmalig, monatlich oder 14-tägig (synchron zur Lauer-Taxe).
• Lizenz: Die Daten kommen mit der nötigen Lizenzierung zur Nutzung in Ihrem Unternehmen.6

7.2 API und Webservices

Für Software-Entwickler und IT-Abteilungen bieten wir leistungsstarke APIs.

• Arzneimitteldaten-API: Integrieren Sie die gesamte deutsche Arzneimitteldatenbank in Ihre Anwendung. Suchfunktion, Preisabfrage, pharmazeutische Details – alles über Standard-REST/SOAP-Schnittstellen.
• Sicherheitscheck-API: Bauen Sie AMTS-Prüfungen direkt in Ihren Workflow ein.
• Vorteil: Keine lokale Datenhaltung, kein Update-Stress. Ihre Anwendung ist immer „live“.6

7.3 Use Cases für unsere Kunden

• Start-ups: Bauen Sie Ihre E-Health-App auf einer soliden Datenbasis auf, ohne Jahre in den Aufbau eigener Datenbanken zu investieren.
• Kliniken: Automatisieren Sie den Abgleich zwischen KIS und Einkauf, um sicherzustellen, dass nur erstattungsfähige und lieferbare Medikamente verordnet werden.
• Großhandel: Optimieren Sie Ihre Stammdatenpflege und minimieren Sie Retouren aufgrund falscher Produktinformationen.

8. Zukunftsausblick: Wohin geht die Reise?

Das Datenmanagement im Gesundheitswesen steht vor einem Paradigmenwechsel. Mit der Einführung des E-Rezepts und der elektronischen Patientenakte (ePA) werden Daten noch zentraler.

• Semantische Interoperabilität: Zukünftig reicht die PZN allein nicht mehr. Standards wie FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) werden wichtiger, um Daten zwischen Sektoren (Arzt -> Apotheke -> Klinik) auszutauschen.
• KI und Big Data: Künstliche Intelligenz wird helfen, Muster in Verordnungsdaten zu erkennen und die Versorgung zu optimieren. Dies funktioniert jedoch nur mit sauberen Stammdaten („Clean Data“).
• Real-Time Supply Chain: Apotheken werden in Echtzeit sehen, ob ein Großhändler lieferfähig ist. Das erfordert synchronisierte Stammdaten über alle Stufen hinweg.

pharmazie.com bereitet sich aktiv auf diese Zukunft vor, indem wir unsere Schnittstellen kontinuierlich an neue Standards anpassen und unsere Datenbanken erweitern.

9. Fazit und Handlungsaufforderung

Die Suche nach „PZN Liste Excel Download“ ist oft der erste Schritt zur Erkenntnis: Im modernen Gesundheitswesen sind Daten kein Nebenprodukt, sondern ein kritischer Produktionsfaktor. Während Excel für schnelle Analysen seinen Platz hat, ist es als Basis für geschäftskritische Prozesse ungeeignet und riskant.

Die Risiken – von der Retaxation über versagende Logistikketten bis hin zur Patientengefährdung – sind zu hoch, um sie durch manuelle „Bastellösungen“ zu ignorieren. Professionelles Stammdatenmanagement ist eine Versicherungspolice für Ihren geschäftlichen Erfolg.

Versetzen Sie Ihr Unternehmen in die Lage, sicher, effizient und compliant zu agieren.

• Für den schnellen Bedarf: Nutzen Sie unseren Download-Service, um verifizierte, formatgerechte Listen zu erhalten, die Sie ohne Kopfzerbrechen in Excel oder Ihre Warenwirtschaft importieren können.
• Für die langfristige Strategie: Lassen Sie uns über API-Integrationen sprechen, die Ihre Systeme direkt an die Quelle der Daten anschließen.

Vertrauen Sie auf die Expertise von pharmazie.com – seit über 30 Jahren der Partner für Fachkreise im deutschsprachigen Raum.

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Referenzen

1. Excel file Pharmazentralnummern – Go Pharmazie.com, Zugriff am November 26, 2025, https://go.pharmazie.com/de/download/excel-file-pharmazentralnummern/
2. AMNOG – Nutzenbewertung von Arzneimitteln gemäß § 35a SGB V | G-BA, Zugriff am November 26, 2025, https://www.g-ba.de/themen/arzneimittel/arzneimittel-richtlinie-anlagen/nutzenbewertung-35a/
3. Anpassung von AMNOG-Preisfaktoren im Zeitverlauf – Eine Analyse mit Fokus auf das Kriterium der europäischen Vergleichspreise – an der Universität Duisburg-Essen, Zugriff am November 26, 2025, https://www.wiwi.uni-due.de/fileadmin/fileupload/WIWI/Forschung/IBES_Diskussionbeitraege/IBES_2019_Nr225.pdf
4. Lexikon: Lauer-Taxe | AOK Presse, Zugriff am November 26, 2025, https://www.aok.de/pp/lexikon/lauer-taxe/
5. Apothekenverkaufspreis gemäß Lauer-Taxe – Delmed, Zugriff am November 26, 2025, https://www.delmed.de/apothekenverkaufspreis-gemaess-lauer-taxe
6. Dienstleistungen – Go Pharmazie.com, Zugriff am November 26, 2025, https://go.pharmazie.com/de/dienstleistungen/
7. Download von und Arbeiten mit CSV-Dateien, Zugriff am November 26, 2025, https://foerdermittelnavi.de/wp-content/uploads/2024/08/Anleitung_CSV_Export_FoerdermittelNAVI.pdf
8. How to import data from TXT and CSV into SAP using ABAP with GUI_UPLOAD [2025], Zugriff am November 26, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=UOVmsCMFg80
9. Zugriff am November 26, 2025, https://www.bfarm.de/SharedDocs/Downloads/DE/Arzneimittel/Zulassung/amInformationen/Lieferengpaesse/changelog_dringlichkeitsliste_stand_20250401_csv.csv?__blob=publicationFile
10. Erstellen einer csv-Datei für die Inventur durch Firma Lupus – WIKI LAUER-FISCHER GmbH, Zugriff am November 26, 2025, https://wiki.lauer-fischer.de/index.php?title=Erstellen_einer_csv-Datei_f%C3%BCr_die_Inventur_durch_Firma_Lupus&mobileaction=toggle_view_desktop
11. Anlegen eines Tax-Typen auf Basis des EK-Preises – SteriBase Software, Zugriff am November 26, 2025, https://steribase.de/aktuell/AMGNovelle15/index.htm
12. Uploading Data from a CSV File – SAP Help Portal, Zugriff am November 26, 2025, https://help.sap.com/docs/SAP_INTEGRATED_BUSINESS_PLANNING/da797ae2bf6246d58abd417f24915d55/5b3e3704c8204c53af95dfb865f47cb1.html
13. Preparing a CSV File for Importing Data – SAP Help Portal, Zugriff am November 26, 2025, https://help.sap.com/docs/SAP_INTEGRATED_BUSINESS_PLANNING/da797ae2bf6246d58abd417f24915d55/21a03033ae6d49d1a02a707c53504043.html
14. ADAS Externe Schnittstelle – Mauve System3 Handbuch, Zugriff am November 26, 2025, https://handbuch.mauve.de/ADAS_Externe_Schnittstelle
15. Falsche Packung im 2D-Code hinterlegt | APOTHEKE ADHOC, Zugriff am November 26, 2025, https://www.apotheke-adhoc.de/nachrichten/detail/apothekenpraxis/falsche-packung-im-2d-code-hinterlegt-achtung-kostenfalle/
16. Sicherheit in der Arzneimittelabrechnung – Schutz vor Forderungsausfällen und Retaxationen | scanacs, Zugriff am November 26, 2025, https://scanacs.de/blog/sicherheit-in-der-arzneimittelabrechnung/
17. Retaxierung, Retaxation in der Apotheke – Draco.de, Zugriff am November 26, 2025, https://www.draco.de/retaxationen-in-der-apotheke/
18. Master Data Management: The Key to Data Integrity in Pharma – Mastech InfoTrellis, Zugriff am November 26, 2025, https://mastechinfotrellis.com/blogs/master-data-management-pharma
19. The Importance of Master Data Management in Pharmaceutical Track & Trace – Cosmotrace, Zugriff am November 26, 2025, https://blog.cosmotrace.com/serialization/the-importance-of-master-data-management-in-pharmaceutical-track-trace
20. ifap therapieREPORT – Datenexport inklusive DDD-Transparenz – CGM Knowledge Base, Zugriff am November 26, 2025, https://support.cgm.com/CGM_TURBOMED/Handbuch_(Version_25.4.2)/ifap_praxisCENTER/ifap_therapieREPORT_-_Datenexport_inklusive_DDD-Transparenz
21. Festlegung der Archiv- und WechselSchnittstelle nach § 371 Abs. 1 SGB V – of /ita-update, Zugriff am November 26, 2025, https://update.kbv.de/ita-update/371-Schnittstellen/PVS-Archivierungs-Wechsel-Schnittstelle/KBV_ITA_VGEX_Festlegung_AW_SST.pdf