企业如何选择一个适合自己的数据平台

数据科学平台不仅可以集成和研究来自不同来源的数据，而且还允许编码和构建模型，帮助企业生成有价值的决策。在本文中，我们将讨论企业在应用数据科学平台时是要购买还是自建。

毫无疑问，数据科学平台已经成为企业完成数据处理和加速模型部署过程的关键部分。但经常出现的问题是，数据科学平台应该从零开始构建还是从外部服务提供商那里购买？尽管当今大多数公司都拥有高技能的专业人士，他们有能力从头开始构建解决方案，但凡事都有利弊。

矛盾点在于，是要为构建软件平台投资还是付费于另一个团队以解决公司特定的问题。当然还有许多其他影响因素，比如启动和运行解决方案所需的时间、成本、人员配备、费用、业务需求的紧迫性等等。

有专家认为，当市场上没有解决方案满足需求时，构建自定义解决方案可能是有意义的。也有些人认为，构建自定义解决方案具有诸灵活性、兼容性等优势，但这种方法既耗时成本又很昂贵，并不具有普适性。那在两者之间到底该如何选择呢？

成本：成本是重要的决定因素，比较购买平台和构建平台的成本通常可以观察到，与购买分析解决方案和平台相比，从头构建分析解决方案和平台可能会耗费昂贵的成本。

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可能需要花费大量时间。这可能导致企业失去完成其他重要任务的机会，而部署现成的解决方案通常很容易，并且没有麻烦。

灵活性：购买平台时，通常可能无法与团队使用的其他工具集成。创建自定义平台可以灵活地构建功能齐全的模型，并与公司的工作流程保持一致。

提升现有基础设施：在构建数据科学平台时，这是一个关键考虑因素。例如，如果公司在特定语言或特定数据仓库中运行成功部署，则可能会很容易地在上面构建解决方案，以利用现有技术堆栈。

交换想法：与内部构建相比，购买平台可能更有好处，因为它带来了来自其他供应商的最佳实践和方案，从而能够获得软件供应商的最佳方案。

更新：软件和数据科学平台供应商不断更新他们的产品，并通过添加新功能和实现新技术不断改进产品。与构建平台相比有一个明显的好处，在自建平台上更新迭代是非常具有挑战性的。

支持：最后，购买数据科学平台的一个主要优势是它带有支持系统，以防在部署时遇到困难。它节省了在调试和重新处理安装部署时的大量时间。

综上所述，可以看出购买数据科学解决方案比自建更具优势。在成本、时间、更新和支持等方面具有显著优势。

但是在能购买软件框架时，混合解决方案也非常有效，在软件框架上可以构建个性化需求的平台。如何选择数据科学平台还是要结合企业具体实际而行。