数据分析行业面临的挑战

1、在传统的中介市场下，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。

5、项目实施进度计划

　　包括项目阶段考核指标（含主要技术经济指标，可能取得的尤其是发明和国外情况）及时间节点安排；项目的验收指标。

　　6、项目资金需求及来源

　　包括项目新增总投资估算，资金筹措方案（含自有资金，银行，科教兴市专项资金，推进部门配套资金等），投资使用计划。

　　7、项目经济和社会效益分析

　　包括项目未来三年或五年生产成本，销售收入和利税估算；财务内部收益率，投资回收期，投资利润率，项目风险等级及策划分析报告，财务净现值等指标的动态财务分析；社会效益分析。

　　8、项目风险分析及应对措施

　　包括项目技术，市场，资金等风险分析及应对措施。

项目管理的本质是计划、预测、预算和估算，这都表明了项目中的确定因素是很少的。因此，要决定项目的不确定性就需要考虑项目的方方面面。但这是非常不切实际的，因为评估需要的成本和时间是有限的，因此，一般需要保证的是，风险评估的对象必须是那些在项目中受到严重的约束和具有较大不确定性的地方。另外，需要强调的是，这个评估的过程事实上是反复的，只有当评估者和项目经理都认为所有未发现的风险都是无关紧要的时候，风险评估才能完成。评估过程允许风险承担者定义风险类型。可以根据概率和影响，或者根据安全措施和冒险。影响表示的是作用于预算、项目完成时间表、工作质量或者项目安全性的影响的严重程度。风险发生的概率及风险影响的程度究竟是高还是低，是风险评估者和项目经理所关心的问题。

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