运营管理过程中，因为涉及部门非常多，基本横跨地产企业的主要职能部门，同时在管理层级上也跨度较大，往往上至总经理，下至具体操办人员都需要进行频繁的沟通与协调，因此，除了设置周报和月报等表单外，还需要设置特定的节点进行信息交换，以便高层管理者做出科学的决策，这就需要对信息交换的频度及决策的频度做出分析。

　　1、考察会议设置合理性

　　常见的信息交换方式除了表单外，更常用的是会议。会议在地产企业来说是一种相对的沟通决策形式，因为往往在会议上才能把大部分的人员集合到位，也能当面做出相应的承诺，推动后续工作。但随着会议越来越多，无意义的会在不断蔓延，见人就抓来开会，领导一回来就抓去开会，而且开起来没完没了。因此考察会议设置是否合理，主要考察是否有效的区分决策会、管理例会、业务专题会等不同形式，同时按照不同形式分配时间、主题、参与人。

基础架构和分析环节有待提高

我国互联网企业快速将国际上先进的开源大数据技术整合到自身系统中，并构建了较大规模的系统，在国内保持。但总体上仍缺乏原创的平台和分析技术，对国际主流开源社区的贡献程度也不高，学界和产业界在大数据技术发展进程中的话语权不够。与技术创新不足直接相关的一个问题是，我国科研机构和高校在大数据技术研究方面缺乏建树。国外的很多大数据技术或产品出自于高校。我国大数据基础架构和分析环节有待提高。

数据分析行业面临的挑战

1、在传统的中介市场下，项目未来收益及债务履约能力数据分析报告，其他行业各自占据行政支持领域，某些观念已经深入人心，数据分析行业在传统观念的壁垒中夹缝求生存。在新形势重新洗牌的时候，被切割的行政影响力的惯性作用的依旧存在，数据分析行业在传统观念充斥的领域有被视为和泊来物加以排斥的危险。

2、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业，很多方法和模型的使用要借鉴其他行业学科的理论体系，发达国家在数据分析领域已经有了很多成熟、成功的研究方法及案例并可以加以推广，但在我国还处于探索阶段。

3、数据分析师的水平良莠不齐，数据分析师事务所的发展参差不齐。部分分析师们不结合事务所的实际，或是不深化分析水平、一味追求“短平快”的投资分析或投资评估业务，失去真正的研究能力；或是被“高大上”“神圣的”大数据分析业务的光环所惑，与其临渊羡鱼，不如退而结网，从适合初创阶段自身特点的基础数据分析业务入手，反而能步步为营，避免出现步履维艰的局。

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