Необходимость использования внешних программных решений при системном анализе собранных производственных данных является весьма спорным вопросом. В своем опыте я столкнулся с подобным вопросом и могу поделиться своим мнением. Во-первых, стоит отметить, что системный анализ собранных производственных данных ౼ это сложный и многогранный процесс, требующий глубокого понимания данных и их взаимосвязи. В зависимости от объема и сложности данных, использование внешних программных решений может оказаться очень полезным для ускорения и упрощения анализа. Одним из наиболее распространенных решений в данной области являются специализированные программы для анализа данных, такие как R, Python или SAS. Эти программы обладают широким спектром инструментов и функций, которые позволяют эффективно обрабатывать и анализировать данные. Например, с помощью этих программ можно провести статистический анализ данных, построить графики и диаграммы, выявить закономерности и тенденции, а также прогнозировать будущие результаты. Кроме того, эти программы позволяют автоматизировать многие рутинные задачи и сэкономить время и усилия аналитика. Однако, следует отметить, что использование внешних программных решений не всегда является обязательным или даже желательным. Некоторые аналитики предпочитают работать с данными непосредственно в рамках своих собственных инструментов и программ, таких как Microsoft Excel или Tableau. Эти программы обладают своими сильными сторонами и функциональностью, которая может быть достаточной для выполнения задач системного анализа.
Кроме того, использование внешних программных решений может быть связано с дополнительными расходами на лицензии, обучение персонала и поддержку программного обеспечения. Поэтому решение о применении внешних программных решений должно быть взвешенным и основано на конкретных потребностях и возможностях организации.