數據科學平臺不僅可以集成和研究來自不同來源的數據，而且還允許編碼和構建模型，幫助企業生成有價值的決策。在本文中，我們將討論企業在應用數據科學平臺時是要購買還是自建。

購買還是自建？

毫無疑問，數據科學平臺已經成為企業完成數據處理和加速模型部署過程的關鍵部分。但經常出現的問題是，數據科學平臺應該從零開始構建還是從外部服務提供商那里購買？盡管當今大多數公司都擁有高技能的專業人士，他們有能力從頭開始構建解決方案，但凡事都有利弊。

對企業來說，哪種方式更合適？

矛盾點在于，是要為構建軟件平臺投資還是付費于另一個團隊以解決公司特定的問題。當然還有許多其他影響因素，比如啟動和運行解決方案所需的時間、成本、人員配備、費用、業務需求的緊迫性等等。

有專家認為，當市場上沒有解決方案滿足需求時，構建自定義解決方案可能是有意義的。也有些人認為，構建自定義解決方案具有諸靈活性、兼容性等優勢，但這種方法既耗時成本又很昂貴，并不具有普適性。那在兩者之間到底該如何選擇呢？

關鍵決定因素

成本：成本是重要的決定因素，比較購買平臺和構建平臺的成本通常可以觀察到，與購買分析解決方案和平臺相比，從頭構建分析解決方案和平臺可能會耗費昂貴的成本。

時間：考慮部署平臺所需的時間是另一個關鍵考慮因素。毫無疑問，開發、設計和實現自定義平臺可能需要花費大量時間。這可能導致企業失去完成其他重要任務的機會，而部署現成的解決方案通常很容易，并且沒有麻煩。

靈活性：購買平臺時，通?？赡軣o法與團隊使用的其他工具集成。創建自定義平臺可以靈活地構建功能齊全的模型，并與公司的工作流程保持一致。

提升現有基礎設施：在構建數據科學平臺時，這是一個關鍵考慮因素。例如，如果公司在特定語言或特定數據倉庫中運行成功部署，則可能會很容易地在上面構建解決方案，以利用現有技術堆棧。

交換想法：與內部構建相比，購買平臺可能更有好處，因為它帶來了來自其他供應商的最佳實踐和方案，從而能夠獲得軟件供應商的最佳方案。

更新：軟件和數據科學平臺供應商不斷更新他們的產品，并通過添加新功能和實現新技術不斷改進產品。與構建平臺相比有一個明顯的好處，在自建平臺上更新迭代是非常具有挑戰性的。

支持：最后，購買數據科學平臺的一個主要優勢是它帶有支持系統，以防在部署時遇到困難。它節省了在調試和重新處理安裝部署時的大量時間。

怎樣選擇？

綜上所述，可以看出購買數據科學解決方案比自建更具優勢。在成本、時間、更新和支持等方面具有顯著優勢。

但是在能購買軟件框架時，混合解決方案也非常有效，在軟件框架上可以構建個性化需求的平臺。如何選擇數據科學平臺還是要結合企業具體實際而行。