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。
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，产业动态发展趋势及股权投资方案汇编，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。
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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