数据准确性
数据质量问题对于BI和数据管理人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中信任缺乏的问题加以弥补：在Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起，能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要的。
1、考察运营管理组织的职责及价值输出
在笔者接触的企业里，运营管理部门经常被定义为监督、反馈的角色，主要工作包括：收集项目
开发计划的执行信息，然后反馈给企业决策层，通过决策层去推动工作的进展。在这样的角色定位下，组织的价值输出有限，工作推动的力度显然也会受到很大影响。正常来说，运营管理组织应该是企业目标(项目目标)的制定者，当项目目标的实现遇到困难时，他应该以保障者角色出现，帮助项目团队协调资源并解决问题。
在投资一个项目之前，先要有综合论证报告，该报告是项目取舍的重要依据，是银行向项目主办方提供资金保障的有力凭证，也是项目建设施工过程中必需的指导文件。
项目的论证报告，依照其内容来说，应该是项目投资价值数据分析.风险控制及未来稳定回报收益综合论证，该论证可以由咨询公司运作。咨询公司通常会安排人员，根据项目主办单位提供的项目可行性研究报告，行业区域投资环境及合作综合效益分析，通过对目标项目投资价值分析.风险等级及未来收益综合论证，可以做出科学判断，确定目标项目是否可行。
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