2. Анализ возможных решений

На рынке уже существуют различные решения, системы, модули и дашборды которые позволяют эффективно работать с данными в различных отраслях, однако они имеют ряд ограничений. Рассмотрим несколько популярных вариантов, которые используются в системах.

Первый и самый простой вариант – нет необходимости создания подсистемы. В таком случаем, аналитики данных и операторы могут напрямую вести и обращаться к базе данным и писать программный код для выполнения запроса, а компании не придётся тратить время и денежные средства на покупку или разработку сервисов. Такой подход требует высокой квалификации сотрудников в области программирования и аналитики. Также нужно будет время на написания запросов к базе данным и программного кода, что не позволяет эффективно работать.

OpenMetadata - это открытая платформа для управления данными. OpenMetadata предоставляет большой спектр реализованных коннекторов к хранилищам данных, сервисам дашбордов, брокерам сообщений, инструментам управления машинным обучением. Данная платформа обладает открытым исходным кодом, который можно адаптировать под нужды компании. Данное решение хоть и обладает достаточным функционалом для работы с метаданными, однако платформа требует сложной настройки и развёртывания, а также обладает относительно высокой сложностью в изучении.

Microsoft Power BI – это одно из самых популярных решений компании Microsoft, которая позволяет анализировать данные, для принятия решений в дальнейших действиях компаний. Обладает достаточными функционалом для работы с данными и их анализа, однако, недостатком является платная подписка: полная версия Power BI (Pro и Premium) требует оплаты, бесплатная версия имеет ряд ограничений.

ArisGlobal LifeSphere – это платформа, которая позволяет автоматизировать процессы в фармацевтических компаниях. Платформа интегрируется с процессами фармаконадзора, что позволяет автоматизировать работу с нормативными документами и отчетностью. Однако, у платформы есть свои недостатки. Система ограничена возможностями для визуализации данных и управления данными, что может быть критично для аналитических задач. Ещё одним минусом является высокая стоимость внедрения и владения.

Tableau – платформа, которая позволяет проводить анализ данных и предоставляет возможности для их визуализаций. Она позволяет строить интерактивные дашборды и отчеты, что делает её востребованной во многих сферах, но она ориентирована только на визуализацию данных, что ограничивает её применение для задач, связанных с хранением и редактированием метаданных. Также Tableau требует хорошо подготовленных данных, так как работа с плохо структурированной информацией может быть затруднена.

Таблица 1.1 – Анализ характеристик систем для работы с данными

Система	Плюсы	Минусы
OpenMetadata	Бесплатная платформа; Интеграция с БД и BI-системами	Сложность настройки и развертывания; Отсутствие гибкости
Microsoft Power BI	Отличная визуализация данных Простая интеграция с разными источниками данных	Требует серьезных ресурсов; Сложна в кастомизации, ограничена в функционале Имеет платную подсписку
ArisGlobal LifeSphere	Ориентирован на фармацевтику; Автоматизация работы с нормативными документами	Высокая стоимость и сложность внедрения
Tableau	Продвинутая визуализация; Интеграция с различными БД	Дорогая лицензия; Сложность в настройке без специальных знаний
Ручное ведение БД + языки программирования	Гибкость в обработке данных; Бесплатно, нет необходимости в дополнительном ПО	Требует знаний SQL и программирования; Нет визуального интерфейса

Предложенные решения в полной мере не удовлетворяют поставленным требованиям. Большинство систем обладают платной подпиской, а также ограниченным функционалом визуализации или обработки данных. Разработка специализированной подсистемы позволит учесть все нюансы, снизить затраты на использование сторонних решений и повысить эффективность работы аналитиков и фармацевтических специалистов.