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。
考察决策的效果
随着管理幅度、管理半径的加大，企业的高层需要决策的内容越来越多，情况也越来越复杂，因此，决策者往往希望能够更的了解信息，以便做出科学的决策，于是会议开始变得漫长，"花一个小时汇报、再花一个小时讨论、后花15分钟拍脑袋"就成了常见的现象。因此，我们需要考察会议决策的效果，考察企业能否在会前完成汇报内容，提前相互知会;考察能否在会前完成思想统一;考察会后的决策跟进措施能否有效落实。用一个管理人员的说法就是"会议应该仅为决策"。
在诊断过程中，常用的方式是问卷调查，项目科技成果产业发展论证报告，依据诊断步骤，依次对每一个诊断的要素进行交叉调研、访谈，以了解企业真实的现状，并通过雷达图的形式将诊断结果显性化。通过前面五个步骤，企业应该能够基本了解自身在项目运营管理的现状，并能自行设定提升目标进行针对性的改进行动。同时，结合企业的战略需要或管理的迫切性要求制定短期提升目标，并采取相应措施推进该目标的实现。
考察运营管理流程可执行性
大多地产企业都不乏翔实的管理流程，这些流程文件能覆盖企业的各项管理职能，但在执行过程，这些流程却经常受限，难于发挥应有的作用，此时需要对流程本身的可执行性作出判断，比如在计划调整环节，看能否明确在"何时"进行调整，由"谁"来完成调整，遵照"什么样"的步骤完成调整等等。为了诊断的性，需要针对整个运营管理流程的所有业务环节执行同样的审查动作，以发现问题。
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