自己构建还是继续购买新的软件，一直是IT领导者们必须直面的问题。在“Talking Data”播客最新版信息中，发言者认为，在大数据和开源软件工具盛行的时代，这种熟悉的选择难题发生了一些变化。

决定构建还是购买的过程中，重要的决定因素包括：随着时间推移该软件的总拥有成本；快速添加新功能带来的竞争利益；针对给定技术策略组织具备的技能能力集。

一般来说，成熟的市场通常会被购买打包软件占领，而新市场容易选择自己构建创新的软件。但是在实践中，这些选择很少能够做到泾渭分明。

目前，大数据分析软件的出现使构建和购买决策的考虑因素变得不那么明显。今天的开源技术（例如Hadoop和Spark）在Facebook、谷歌和雅虎这些网络新贵们推动下已经很成熟了，他们都需要实现快速内部构建实现负荷巨大的应用系统。在许多情况下，他们部署开源领域的软件工具后会贡献bug和功能增加。但是这些公司的路径不能直接用于一般的软件商店。

有时候，购买新的软件仍然是最受欢迎的选择。例如某音乐网站购买推荐引擎项目的案例。在该案例中，首席工程师选择购买端到端的Hadoop平台，其中已经包含了很多精确的推荐引擎模板。这样，负责引擎的工程技术人员可以更好地把这些模板应用到项目中。

对构建和购买决策产生影响的另一方面是云计算，它打破了原有的决策方式，使选择更多元化：构建、购买，还是租用。“Talking Data”播客有观点认为，软件测试服务公司如果希望选择基于云管理数据仓库服务，必然会选择后者。

就像音乐网站引擎，决策背后的技术领导对他的团队很有信心，他认为他们完全可以自己构建和运行的数据仓库。但是他随后表示：“能做到并不代表应该做。”