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。

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，项目实施方案分析论证，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。

2、考察运营管理组织和职能部门沟通关系

　　很多企业里因为运营管理专才的缺乏，为了支持体系的运作，往往采用兼职的方式，从各职能部门中抽取人员负责相关工作，因此他们在推行体系时往往会面对角色的迷失——既要推动日常业务工作，又要推动项目运营管理，而且两者之间的约束往往是相悖的。比如，作为运营管理专员，往往要求各部门协调时间、统一步伐推动某项重要工作，而他的本职工作往往又会因为资源的限制，导致无法满足运营的要求，运营管理专员往往成为"夹心饼干"，工作自然难以推进。

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