La integración vertical, también conocida como hacer o comprar, define si las actividades son realizadas por la empresa o proporcionadas por partes externas. Existen diferentes modelos en la literatura para apoyar la toma de decisiones sobre la integración vertical. Sin embargo, ignoran el aspecto de incertidumbre de la integración vertical. Como decisión estratégica, la integración vertical es multidimensional y menos frecuente. Este estudio contribuye con un nuevo modelo basado en datos que incluye todas estas características de las decisiones de integración vertical. En este estudio, se sugiere una metodología que se beneficia de los modelos en la literatura y evalúa los resultados con datos obtenidos de casos reales de TI. Se siguieron diferentes metodologías para alcanzar un modelo que prediga con precisión las decisiones de hacer o comprar en proyectos de TI en una empresa minorista. En primer lugar, se aplicaron tres modelos genéricos basados en el conocimiento derivados de la literatura para predecir decisiones para veintiún casos diferentes de hacer o comprar en TI. La tasa de precisión más alta alcanzada entre estos modelos basados en el conocimiento fue del 76%. En segundo lugar, los mismos casos también se analizaron con Naïve Bayes utilizando factores introducidos originalmente por estos modelos genéricos. El algoritmo de Naïve Bayes puede representar la incertidumbre inherente al modelo de decisión. La tasa de precisión más alta obtenida fue del 67%. En tercer lugar, se propuso un nuevo modelo basado en datos utilizando factores relacionados con TI para el problema de decisión de la integración vertical. El modelo basado en datos clasificó correctamente el 86% de las decisiones.