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。
行业标准或推荐
来自其他有类似商务目标和规模的组织的惯例。
当然，如果环境和商务目标较为典型，组织也可以自行建立基线。
基线评估的优点是需要的资源少，周期短，操作简单，对于环境相似且安全需求相当的诸多组织，基线评估显然是经济有效的风险评估途径。当然，基线评估也有其难以避免的缺点，比如基线水平的高低难以设定，如果过高，可能导致资源浪费和限制过度，如果过低，可能难以达到充分的安全，此外，在管理安全相关的变化方面，基线评估比较困难。
基线评估的目标是建立一套满足信息安全基本目标的zui小的对策集合，它可以在全组织范围内实行，如果有特殊需要，应该在此基础上，对特定系统进行更详细的评估。
项目的评级内容包含多方面，如企业简介、业务范围、付款记录、员工人数、财务状况、公共记录、进出口、主要经营者履历、信用承诺等信息，这些全都与企业的信用级别以及风险指数相关。
还有企业的资产、经济纠纷以及产品是否有过重大质量事故等，这方面的信息对企业的并购、资金合作以及融资等项目至关重要。
总而言之，项目的评级通过评级者对评级对象的各个方面，根据评级标准进行量化和非量化的测量过程，项目股权价值分析报告，终得出一个可靠的并且逻辑的结论，这个结论，就是项目运作的前提条件。
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