南京中乾晟数据分析-南京项目实施运营方案及未来盈利数据分析报告

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。

如果***的商业运作不是很复杂，并且***对信息处理和网络的依赖程度不是很高，或者***信息系统多采用普遍且标准化的模式，基线风险评估(Baseline Risk Asses***ent)就可以直接而简单地实现基本的安全水平，并且满足***及其商业环境的所有要求。

采用基线风险评估，***根据自己的实际情况(所在行业、业务环境与性质等)，对信息系统进行安全基线检查(拿现有的安全措施与安全基线规定的措施进行比较，找出其中的差距)，得出基本的安全需求，通过选择并实施标准的安全措施来消减和控制风险。所谓的安全基线，是在诸多标准规范中规定的一组安全控制措施或者惯例，这些措施和惯例适用于特定环境下的所有系统，可以满足基本的安全需求，项目实施运营方案及未来盈利数据分析报告，能使系统达到yi定的安全防护水平。***可以根据以下资源来选择安全基线:

　1、考察运营管理***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***下，***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***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。