При системном анализе собранных производственных данных важно выбрать подходящие инструменты и решения для работы с данными. Использование самописных решений может быть допустимо, но здесь есть несколько важных аспектов, которые следует учесть. Во-первых, безопасность данных. Данные производства могут содержать конфиденциальную информацию, которую необходимо защитить. Профессиональные инструменты работы с данными обычно обеспечивают высокий уровень защиты и безопасности данных. В то время как самописные решения могут создать уязвимости и угрозы безопасности. Поэтому важно учесть этот аспект перед принятием решения о использовании самописных решений. Во-вторых, качество работы с данными. Самописные решения могут быть эффективными и подходящими для конкретных задач. Однако для их использования должно быть подтверждение их качества. Оно может быть получено в рамках решения предыдущих задач или в результате тестирования решения на данных. Только подтверждение качества работы самописного решения позволяет гарантировать его надежность и точность. В-третьих, обученность и опыт сотрудников. Работа с профессиональными инструментами обычно требует определенной квалификации и опыта. Если у сотрудников уже есть опыт работы с самописными решениями, и они показали хорошие результаты, то использование таких решений может быть разумным решением. Важно, чтобы сотрудники имели необходимые навыки и знания для работы с данными и выбранными инструментами. Если сотрудникам понадобится обучение и дополнительное обучение, использование самописных решений может вызвать проблемы в рамках их разработки и поддержки. Таким образом, ответ "Да, если они подтвердили свое качество работы с данными в рамках тестирования или решения поставленных ранее задач" является наиболее правильным. При принятии решения о использовании самописных решений следует учитывать безопасность данных, подтверждение качества работы и опыт сотрудников. В случае сомнений или отсутствия подтверждения качества работы, лучше отказаться от использования самописных решений и обратиться к профессиональным инструментам работы с данными.