项目数据分析构架需要权衡四大要素Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。不过，在很多情况下，企业利用他们现有的数据仓库设施，或是一个新老混合的技术来对大数据流入他们的系统进行管理。无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。在开始一个大数据项目之前，去审视项目所要承担的新数据需求的更大图景显得尤为关键。下面来让我们检视四个需要加以考量的因素。数据准确性数据质量问题对于BI和数据管理人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中信任缺乏的问题加以弥补：在Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起，能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时，企业***自查报告，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要的。1、考察运营管理***的职责及价值输出在笔者接触的企业里，运营管理部门经常被定义为监督、反馈的角色，主要工作包括：收集项目开发计划的执行信息，然后反馈给企业决策层，通过决策层去推动工作的进展。在这样的角色***下，***的价值输出有限，工作推动的力度显然也会受到很大影响。正常来说，运营管理***应该是企业目标(项目目标)的制定者，当项目目标的实现遇到困难时，他应该以保障者角色出现，帮助项目团队协调资源并解决问题。深圳企业***自查报告-中乾晟数据分析(在线咨询)由南京中乾晟数据分析有限公司提供。行路致远，砥砺前行。南京中乾晟数据分析有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为咨询、调研具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)