数据科学平台不仅可以集成和研究来自不同来源的数据，还可以进行编码和构建模型，以帮助公司制定有价值的决策。在本文中，我们将讨论公司在应用数据科学平台时应该购买还是构建自己的产品。购买还是建造？毫无疑问，数据科学平台已成为企业数据处理和模型加速部署过程的关键部分。但是经常出现的问题是，数据科学平台是从头开始构建还是从外部服务提供商处购买？尽管当今大多数公司都拥有技能娴熟的专业人员，他们有能力从头开始构建解决方案，但在各方面都有利弊。哪种方法更适合企业？自相矛盾的是要投资建立一个软件平台还是要花钱给另一个团队来解决公司特定的问题。当然，还有许多其他影响因素，例如启动和运行解决方案所需的时间，成本，人员，费用，业务需求的紧迫性等等。一些专家认为，当市场上没有满足需求的解决方案时，构建定制解决方案可能是有意义的。也有人认为构建自定义解决方案具有各种优势，例如灵活性和兼容性，但是这种方法既耗时又昂贵，并且不通用。如何在两者之间进行选择？关键决定因素成本：成本是重要的决定因素。通常可以比较购买平台和构建平台的成本。与购买分析解决方案和平台相比，从头开始构建分析解决方案和平台可能会很昂贵。时间：考虑部署平台所需的时间是另一个关键考虑因素。毫无疑问，开发，设计和实现自定义平台会花费很多时间。这可能会导致公司失去完成其他重要任务的机会，并且部署现成的解决方案通常很容易且没有麻烦。灵活性：购买平台时，它通常可能无法与团队使用的其他工具集成。创建自定义平台后，您可以灵活地构建功能全面的模型，并使其与公司的工作流程保持一致。升级现有基础架构：这是构建数据科学平台时的关键考虑因素。例如，如果公司以特定语言或特定数据仓库成功部署，则可以很容易地在其上构建解决方案以利用现有技术堆栈。交流思路：与内部架构相比，购买平台可能会更有利，因为它带来了其他供应商的最佳实践和解决方案，从而使您可以从软件供应商那里获得最佳的解决方案。更新：软件和数据科学平台供应商通过添加新功能和实施新技术，继续更新其产品并不断改进其产品。与构建平台相比，有明显的优势。在自建平台上进行更新和迭代非常具有挑战性。支持：最后，购买数据科学平台的主要优势之一是它带有支持系统，以防您在部署中遇到困难。它节省了调试和重新处理安装和部署的大量时间。如何选择？总而言之，可以看出购买数据科学解决方案比自己构建它更具优势。在成本，时间，更新和支持方面，它具有显着的优势。但是，当可以购买软件框架时，混合解决方案也非常有效，并且可以在软件框架上构建满足个人需求的平台。如何选择数据科学平台必须基于公司的实际情况。