上海项目资金划拨管理实施细则了解更多「南京中乾晟」

目前，很多企业均在构建项目运营管理体系，以实现有序的运营管理。但在实际业务运作过程中，各种问题层出不穷，导致各业务部门对运营管理主责部门抱怨连连，影响了该体系的有效运作，甚至质疑运营体系的-性，试图推倒体系回到之前的运作模式。  

很多企业不禁思考：这样一个经过很多企业实践验证的体系，为什么在本企业难于落地?是体系本身有缺陷，还是执行过程中存在偏差，能否有一个方法帮助企业对这些疑问做出回答?显然是肯定的。笔者通过长期的实践，总结提炼出五步模型法，能-的帮助地产企业对运营管理体系出现的问题做出诊断分析。

基础架构和分析环节有待提高

我国互联网企业快速将国际上-的开源大数据技术整合到自身系统中，并构建了较-的系统，在国内保持。但总体上仍缺乏原创的平台和分析技术，对国际主流开源社区的贡献程度也不高，学界和产业界在大数据技术发展进程中的话语权不够。与技术-不足直接相关的一个问题是，我国科研机构和高校在大数据技术研究方面缺乏建树。国外的很多大数据技术或产品出自于高校。我国大数据基础架构和分析环节有待提高。

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“-”“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。