CovaSyn vs DIY Python: Wann lohnt sich der Build vs Buy?
RDKit, Open Babel, OpenMS und 50 weitere Python-Pakete sind frei. Du könntest deinen Chemie-Stack selbst bauen. Solltest du? Eine ehrliche Build-vs-Buy-Analyse für Pharma-R&D-Teams.
TL;DR
DIY ist günstig in Software, teuer in Engineering-Zeit, Updates und Validation-Argumentation. Crossover liegt typischerweise bei einem Senior-Engineer-Tag pro Monat — darüber lohnt CovaSyn fast immer.
Schnell-Übersicht
| Kriterium | CovaSyn | DIY Python (RDKit + Custom Code) |
|---|---|---|
| Software-Kosten | 250–750€/Monat | 0€ (Open Source) |
| Initial-Setup | <1h (MCP-Config) | 40–80h |
| Maintenance | 0h (wir patchen) | 4–8h/Monat |
| Tool-Coverage | 130 Funktionen ready | Selbst zu wrappen |
| Validation | Enterprise-Pack | Selbst zu schreiben |
| Audit-Trail | Built-in | Selbst zu loggen |
| Updates | Wöchentlich, automatisch | Pin oder Pflege |
| Vendor-Risk | Single Vendor | 0 Vendor, 100% intern |
Wann DIY Python (RDKit + Custom Code) Sinn macht
DIY lohnt sich, wenn dein Team mehr als einen Senior-Cheminformatiker mit Python-Skills hat, der ohnehin diese Schicht wartet. Wenn dein Use-Case sehr spezifisch ist (z.B. proprietäre interne Algorithmen) und der Tool-Bedarf <20 Funktionen ist. Wenn Validation für deinen Workflow nicht relevant ist (akademisch, Discovery-Early-Stage).
Wann CovaSyn Sinn macht
CovaSyn lohnt sich, wenn du keine Engineering-Kapazität für die Pflege hast, wenn du regulatorische Validation brauchst, wenn dein Tool-Bedarf breit ist (50+ Funktionen über mehrere Domänen wie ADMET + Tox + MS + NMR), oder wenn du Time-to-Value priorisierst gegenüber Software-Cost-Optimierung.
Pricing-Vergleich
DIY-TCO über 12 Monate: ~€8.000–25.000 (Engineering-Zeit @ 100€/h × 80–250h Setup+Maintenance). CovaSyn Pro 12 Monate: 3.000€. Unlimited 12 Monate: 9.000€. Selbst Unlimited ist meist günstiger als DIY.
Fazit
Wenn du eine Engineering-Org bist die zufällig Chemie macht: DIY. Wenn du eine Pharma-Org bist die Engineering einkauft: CovaSyn.