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高管指南：数据、分析与人工智能转型，第五部分：做出明智的构建与购买决策
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
在数据和人工智能转型战略中，决定哪些数据生态系统组件由内部工程团队构建，哪些通过供应商关系购买是关键。需要权衡竞争优势、成本、功能和时间表之间的权衡。数据工程和数据科学的努力应该集中在策划数据和创建强大可靠的管道上，以提供真正的竞争优势。
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关键要点
- 数据和人工智能转型战略中，决定哪些数据生态系统组件由内部团队构建，哪些通过供应商购买至关重要。
- 工程团队倾向于采用自建方案，以便建立产品愿景、优先级功能和资源分配。
- 在开发过程中，需评估哪些方面能提供真正的竞争优势。
- 如果某个软件组件不提升竞争力，工程和数据科学资源应集中于数据洞察。
- 自建软件带来额外责任，包括项目时间表、成本管理和维护。
- 使用开源软件时，需确保需求确实独特，并能提供所需的竞争优势。
- 集成和测试开源软件仍需大量投资，需考虑是否将此部分外包给第三方。
- 在决定自建软件时，需考虑市场时间和对业务的影响。
- 组织应理解内部开发对数据生态系统整体性能的影响。
- 现代数据堆栈的关键在于使数据集可供最终用户或系统使用，数据质量至关重要。
- 数据工程和数据科学应专注于策划数据和创建可靠的管道，以实现竞争优势。
- 对数据进行分类、质量检查和安全管理的工作价值不容小觑，需由CDO和CIO主导。
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