没有通用最优路径

有数据工程团队、强定制和明确边界时，自建可获得控制力；已有数仓和稳定报表需求时，传统 BI 更成熟；数据分散且缺少专职团队时，一体化 AI BI 可能减少工具拼接。

比较时把真实场景从接入、清洗、建模、分析到通知完整跑通，记录每一步的负责人和失败恢复方式。

自建成本不只在开发

除连接、建模和界面外，还要维护权限、模型评测、调度、恢复、监控和升级。原型成本不能代表生产成本，人员流动和口径变化也要纳入估算。

自建适合能持续投入的平台团队；若维护依赖一两个人，短期灵活可能换来长期风险。

固定指标、成熟看板和组织权限是传统 BI 的强项。面对临时追问、外部采集和经营动作闭环时，可能仍需分析人员或其他工具。

同时测试稳定日报和临时新问题，前者检验稳定性，后者检验变化适应能力。

统计接入、清洗、建模、分析和维护工时，验证权限、导出、失败恢复和退出成本。BI0.AI 可作为零售、电商和制造中小企业的一体化路径候选，但具体连接器、部署范围和交付边界要在 POC 中确认。

把决策写成评分表：数据范围、口径管理、追问、治理、运维责任、成本与退出。

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