堅牢なデータ管理・データ分析ツールは、医薬品開発や創薬に失敗する確率を最小限に抑えるのに役立ちます。治療用の分子・タンパク質・遺伝子の研究や創製の成否は、組織内外の多数の情報源から得た膨大なデータの効率的な集約と、正確なレビューにかかっています。したがって、薬剤候補と開発に関連する膨大なデータセットには、情報を保管し分析するための効果的なツールが必要です。膨大な規模のデータには、情報を処理するためのインテリジェントなアプローチも必要です。

Excelとレガシーデータシステムの問題点       
製薬業界の小規模組織の多くは、適切なデータシステム構成やオントロジーのための時間やリソースが不足しています。多くのスタートアップ企業では、Excelのような従来のやり方に依存していますが、そのようなツールでは、昨今のデータ負荷に対し力不足であることにすぐに気づくことになります。

データ分析の目標は、製薬企業が開発する薬剤を決める上で必要な情報すべてを明らかにすることです。現在のソフトウェアは、これらの大規模なデータセットを操作して読み込み可能なフォーマットに変換し、ビジュアライゼーションでデータを表示し、組織の目標に合致する最も重要な洞察を明らかにする必要があります。

さらに、医薬品開発・創薬データの管理に使用するシステムは、構造活性相関（SAR）表などのような使用頻度の高いデータ形式の構成・操作ができなければなりません。製薬関連の分析に不可欠なSAR表は、化合物の特性と化学構造の関連性を分析するために使用されます。

Excelのような従来型のシステムには、以下のようないくつかの懸念点があります。

• 不十分なオートメーション：Excelによるデータ管理は、データの手入力に頼る場合がほとんどです。手作業による入力や操作では多くの工数を要するだけでなく、必然的に人為的ミスを招きます。
• 限定的な拡張性：Excelや類似ツールでは、大量のデータを効率的かつ正確に処理できません。
• 互換性の低さ：Excelベースのプラットフォームは、他のツールやシステムとの統合が容易にできない場合があり、異なる部署や外部組織とのデータ共有が難しくなります。
• 脆弱なセキュリティ：小規模企業にとって、多くの場合、集約した創薬情報は最も貴重な知的財産（IP）です。Excelには、サイバー攻撃や情報流出を効果的に防護する強固なセキュリティ機能がありません。

機能の不足に加え、セキュリティが不十分なデータシステムを使用すれば費用もかさみます。

• 不十分な意思決定：データ管理の非効率性・不正確性は、意思決定プロセスに悪影響を及ぼします。
• 機会損失：製薬業界では、意思決定への支援が少ないと、その多くの場合、競争上の優位性が損なわれます。
• セキュリティ侵害：サイバー犯罪者が機密情報を乗っ取ったり、公開したりすることで、金銭的な損失が生じます。
• 高額なシステムメンテナンス：連携していないツールのメンテナンス・更新を別々に行うことは、費用と時間がかかります。