1、项目提出的背景和必要性

　　包括国内外现状，知识产权状况和发展趋势；技术突破对产业技术进步的重要意义和作用；项目可能形成的产业规模和市场前景。

　　2、项目主要开发和建设内容

　　包括项目的主要科技攻关内容，项目目标及开发任务。

　　3、项目实施的技术方案

　　包括项目的技术路线，工艺的合理性和成熟性，关键技术的***性和创新点；产品技术性能水平与国内外同类产品的比较；项目承担单位在实施本项目的优势。

　　4、项目***机构和人员安排

　　包括项目的***形式，产学研联盟运作机制及分工安排；项目的实施地点；项目承担单位负责人，项目人物主要情况；项目开发的人员安排。

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。

要点一、了解动态偿债能力和静态偿债能力。

   静态偿债能力指企业用本身固有资产还债的能力。如果企业还债使用的是生产经营创造的收益，那么这个即为动态偿债能力。它们是企业自身实力和盈利能力的体现。

   要点二、看通用指标。

   比如项目的资本周转率。资本周转率较高的企业，往往具有较强的偿债能力。又如项目的流动比率，通常看来，流动比率高的项目偿债能力强。此外，决策者还可以了解项目的速动比率指标，现金比率指标，价值比率指标和******倍率指标等，对项目进行多角度、多方位的了解。

   要点三、分析相关因素。

   决策者需要分析项目的盈利能力、项目公司所持资本额，一般说来，具有较强盈利能力、或者持有较多资本的企业，偿债风险较小。对于这类企业来说，哪怕项目不盈利，其的实力和盈利足以应对风险了。